數據屬於什麼資源

『壹』 大數據是什麼戰略資源

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

『貳』 萬方數據系統屬於什麼信息資源

萬方數據系統屬於科技信息資源。根據查詢相關資料信息顯示，萬方數據資源系統是我國一個大型綜合性信息資源系統，同時涵蓋經濟、文化、教育等相關信息。

『叄』 什麼是數字資源

數字資源是文獻信息的表現形式之一，是將計算機技術、通信技術及多媒體技術相互融合而形成的以數字形式發布、存取、利用的信息資源總和。

從數據的組織形式上看，有資料庫、電子期刊、電子圖書、網頁、多媒體資料等類型。

按存儲介質可分為磁介質和光介質兩種類型。其中，磁介質包括軟盤、硬碟、磁碟陣列、活動硬碟、優盤、磁帶等類型；光介質包括CD、DVD、LD等類型。常用的數字資源存儲介質為硬碟、磁碟陣列、磁帶及CD、DVD、LD等。

按數據傳播的范圍可分為單機、區域網和廣域網等方式。單機利用可以是光碟或安裝在一台計算機上的數據；區域網內部利用是用戶能在機構內部瀏覽檢索數字資源，但在機構的區域網以外的網路環境中不能訪問；廣域網方式是指用戶可以在任何一個擁有Internet的地方通過一定的身份認證方式或者不需認證就可以訪問數字資源。

從資源提供者來看，可分為：商業化的數字資源和非商業化的數字資源。前者包括資料庫商、出版商和其它機構以商業化方式提供的各種電子資源，如：Elsevier公司的SDOS、EBSCO公司的Academic Source Premier、中國期刊網等資料庫，圖書館需要支付一定的費用後再提供給一定的讀者群，或者讀者個人通過讀書卡和其他方式購買資料庫的使用權。這些數字資源內容豐富、數據量大，是圖書館館藏資源建設中的重要內容。後者主要指機構自建的特色資源庫、開放獲取資源、機構典藏和其它免費的網路資源，這些資源或者由圖書館自行建設，或者可以從網路上免費獲取，當然，圖書館特色資源庫在建成之後也可以以商業化方式進行運作，此時，對其它圖書館而言，也可以稱之為商業化數字資源。

『肆』 為什麼數據是資源

數據的價值在於陵培可提供盡可能多的詳盡信息並對信息進行有效處理。通過全面、精確、即時的數據技術，提升整體數據分析能力，推動數據開放共享，促進資源整合，發現其中所蘊含的價值。數據帶來的科技革命和經濟革命，將極大地影響經濟社會發展。以數據流引領技術流、人才流、資金流、物資流，推動生產要素的集約化整合、協作化開發、高效化利用、網路化搏空共享，可形成新的資源配置模式，改變傳統的生產方式和經濟運行機制，提升基汪瞎經濟運行效率和水平。

『伍』 產品資料庫屬於網路資源嗎

屬於。產品資料庫屬於網路資源沒神。網路資源主要是指藉助於網路環境可以利用的腔肢各種信息資源的總和，伍察世例如HTML文檔、圖像、視頻，音頻、程序等等。

『陸』 數據是最具流動性的基礎性資源嗎

數據是最具流動性的基礎性資源。根據查詢相關公開信息顯：數據是一掘並種新型生產要素，具有許多獨特的屬性，數據總量趨近於無局散談限，快速增長桐碰的數據資源蘊含著巨大價值。數據又極具流動性。

『柒』 數據資源是滲透性資源

是
數據資源存儲在個人和各種社會單位持有的各種設備上,並且在人類社會的人機交流中流通和應用。

『捌』 軟體開發離不開系統環境資源的支持，其中必要的測試數據屬於A.硬體資源 B.通信資源 C.支持軟體 D.輔助資源

【答案】：D
軟體開發離不開系統環境資源的支持，其中主要的資源有硬體資源、通信資源、輔助資源等。
（1）硬體資源是指組成計算機及相關應芹侍用所需要的硬體，它是軟體開發必不可少的資源，因為無論什麼樣的軟體工具都需要在硬體上完成任務，它是其他資源的基礎資源。
（2）通信資源是指為軟體開發提供通信支撐的資源，它與測試數據無關。
（3）支持軟體是指為睜碰軟體開發提供操作平台的軟體，如常用的面向對象開發的Rose軟體，它主要是軟體開發的工具。
通過對上述分析的總結，可以知道本題的正確答案選D。悉首談

『玖』 數據是屬於什麼的

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

數據(data)是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材。數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0,1的形式表示。

(9)數據屬於什麼資源擴展閱讀

在大數據時代，由於數據種類多，數據大，從結構化的數據到非結構化的數據，數據採集的形式也變得更加復雜而多樣。

當存儲技術的發展變得步履蹣跚，趕不上數據發展的速度時，分布式存儲成為了必然選擇，非結構型數據也對存儲格式提出了新的要求。層出不窮的數據源也使得數據量產生了井噴似的迅猛增長。此時分布式存儲與NoSQL的誕生回應了這樣的需求，解決了大數據存儲的根本難題。

數據處理包括數據計算、分析，這部分是大數據技術的核心，本文剩餘部分將詳細介紹這部分。數據展示指的是通過提供報表等可視化界面反應目前平台或業務運行的各項指標。

『拾』 什麼和什麼是數據收集的兩大重要渠道引導了大數據時代的來臨

讓大數據區別於數據的，是其海量積累、高增長率和多樣性

什麼是數據？數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。

• 什麼是大數據呢？量的增多，是人們對大數據的第一個認識。隨著科技發展，各個領域的數據量都在迅猛增長。有研究發現，近年來，數字數據的數量每3年多就會翻一番。

• 大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。正如高德納咨詢公司研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。

• 從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。

通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據採集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。倫敦1854年發生了大規模的霍亂，很長時間沒有辦法控制。一位醫師用標點地圖的方法研究了當地水井分布和霍亂患者分布之間的關系，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到了霍亂暴發的原因：一口被污染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。這種方法，充分展示了數據的力量。

本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。近現代以來，隨著我們面臨的問題變得越來越復雜，通過演繹的方式來研究問題常常變得很困難。這就使得數據歸納的方法變得越來越重要，數據的重要性也越發凸顯出來。

大數據是非競爭性資源，有助於政府科學決策、商家精準營銷

大數據時代，數據的重要作用更加凸顯，許多國家都把大數據提升到國家戰略的高度。

政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。

對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。

大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。

大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。

數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。

大數據不能被直接拿來使用，統計學依然是數據分析的靈魂

現在社會上有一種流行的說法，認為在大數據時代，「樣本 = 全體」，人們得到的不是抽樣數據而是全數據，因而只需要簡單地數一數就可以下結論了，復雜的統計學方法可以不再需要了。

在我看來，這種觀點非常錯誤。首先，大數據告知信息但不解釋信息。打個比方說，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。就像股票市場，即使把所有的數據都公布出來，不懂的人依然不知道數據代表的信息。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的：沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。

其次，全數據的概念本身很難經得起推敲。全數據，顧名思義就是全部數據。這在某些特定的場合對於某些特定的問題確實可能實現。比如，要比較清華、北大兩校同學數學能力整體上哪個更強，可以收集到兩校同學高考時的數學成績作為研究的數據對象。從某種意義上說，這是全數據。但是，並不是說我們有了這個全數據就能很好地回答問題。

一方面，這個數據雖然是全數據，但仍然具有不確定性。入校時的數學成績並不一定完全代表學生的數學能力。假如讓所有同學重新參加一次高考，幾乎每個同學都會有一個新的成績。分別用這兩組全數據去做分析，結論就可能發生變化。另一方面，事物在不斷地發展和變化，同學入校時的成績並不能夠代表現在的能力。全體同學的高考成績數據，僅對於那次考試而言是全數據。「全」是有邊界的，超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。

所以說，在大數據時代，數據分析的很多根本性問題和小數據時代並沒有本質區別。當然，大數據的特點，確實對數據分析提出了全新挑戰。例如，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。對於新時代的數據科學而言，這些挑戰也同時意味著巨大的機遇，有可能會產生新的思想、方法和技術。