業務數據有哪些特性

Ⅰ 什麼是財務數據，什麼是業務數據，二者有什麼區別

他們的區別就是一個是整理日常數據和一個是整理工作數據。業務數據就是各種繁雜的日常工作記錄數據，財務數據是對各種日常數據的歸集整理和統計。財務數據是反映企業財務狀況與經營成果的內容。
主要包括以下內容：
1、財務賬簿數據及報表數據，該類財務數據是根據真實的企業經營財務信息統計核算，然後進行登記的數據；報表數據主要包括資產負債表數據、損益表數據、現金流量表數據等，這屬於企業的基礎財務數據。
2、企業的各項指標分析數據，該類數據是通過數學模型或對應的公式所計算得出的數據，例如用於企業各部門的責任考核數據、用於分析企業各項指標的財務管理數據以及用於投資決策的決策分析數據等。
業務數據定義分人公司應高度重視分人業務導致的責任累積，建立有效的責任W-積識別和管控的機制和方法。責任累積類型有分入業務與直接保險業務間的責任累積和分人業務間的責任累積兩種。
造成責任累積的主要原因有：
(1)分人業務與保險公司參與共保的直接業務形成責任累積；
(2臨時分保分人業務與合約分人業務間形成責任累積；
(3)多渠道臨時分保分人業務間形成責任w積；（4）作為再保險接受人與多家保險公司建立分保合約.多個分出公司均參與的共保業務形成貴任累積。
其中，業務數據分人合約中分出人共保業務和分入業務的合約使用悄況是導致合約責任累積的主要原因。分人公司應特別關注分入合約中共保業務及分人業務使用再保險合約的情況，謹慎地評估由此可能形成的單一危險單位、單一區域、巨災風險等責任累積。

Ⅱ 大數據的四大特徵

1、海量性

例如，IDC 最近的報告預測稱，到2020 年，全球數據量將擴大50 倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從幾十TB到數PB不等。
2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於新型多結構數據，以及包括網路日誌、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及感測器網路等數據類型造成。
3、高速性
高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析並返回給用戶，以滿足他們的實時需求。
4、易變性
大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟體進行分析。

Ⅲ 大數據 特點

大數據（big data）是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。 大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

適用領域
人工智慧，BI，工業4.0，雲計算，物聯網，互聯網+
特點
大量，高速、多樣、價值、真實性
提出者
維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼斯·庫

大數據與雲計算的關系
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」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅳ 數據的基本特徵

數據的基本特徵：種類、速度、可變性、真實性、復雜性。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性，從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在，洞悉大數據的發展趨勢，從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

Ⅳ 數據有哪些特徵

特徵一致性：針對企業內部不同的信息系統之間，要求主數據的關鍵特徵在各個不用應用和系統中保持高度一致；
識別唯一性：在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，同一主數據實體要求具有唯一的數據標識，即數據編碼；
長期有效性：對主數據在系統中的存儲保持長期有效，不建議物理刪除；
業務穩定性：主數據本身的屬性不會隨業務過程的變化而被修改，可以參考融融網上更詳細的案例說明。

Ⅵ 數據的特點有哪些

數據要素的鮮明特點包括可共享可復制，無限增長。數據資源具有可復制、可共享、無限增長和和供給的秉性，打破了自然資源有限供給對增長的制約。

數據要素是推動經濟增長的新引擎：數據要素作為數字經濟最核心的資源，具有可共享、可復制、可無限供給等特點，這些特點打破土地、資本等傳統生產要素有限供給對經濟增長推動作用嘩弊的制約。與土地、資本等傳統生產要素相比，數據要素對推動經濟增長具有倍增效應

統計顯示，2019年我國數字經濟總體規模達到35萬億元，佔GDP比重超過三分之一。特別是新冠肺炎疫情暴發後，數字平台在降低疫情沖擊方面體現出獨特優勢，在物資流轉、復工復產、穩定就業等方面發揮了重要作用

以在線辦公、醫療、教育、餐飲等為代表的數字經濟增長迅猛。比如，以互聯網醫療為代表的無接觸式醫療呈現爆發式增長，疫情期間京東健康的日均在線問診量達到10萬人次，阿里健康每小時的咨詢量近3000人次。

Ⅶ 數據質量的主要特徵

1. 協作性。 業務部門和IT部門為數據質量共同擔責，業務分析師、數據管理員、IT開發人員和管理員各自將具有明確分工和適於其獨特技能和視角的技術。
2. 前瞻性。業務部門和IT部門認識到所有機構都會不同程度地受到劣質數據的影響，有必要再劣質數據嚴重影響到企業業績之前，積極探查數據以發現和糾正問題。
3. 可重復使用。有關數據探查與清晰的業務規則可被重復運用於任意數量的應用程序，而不論數據時內部預置、在合作夥伴處還是在雲環境中。
4. 普遍深入性。數據質量方案將擴展至所有相關人員、數據領域、項目和應用程序，而不論數據是內部預置、在合作夥伴處還是在雲環境中。

Ⅷ 大數據的特性

1、數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。

2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特徵。

3、數據價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價值密度卻較低。大數據時代亟待解決的難題是：如何通過強大的機器演算法可以更迅速地完成數據的價值「提純」。

二、大數據的四大特點

1、海量性：有IDC 最近的報告預測稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球數據量。現在來看，大數據的規模一直是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍可以從幾十TB到數PB不等。也就是說，存儲1 PB數據是需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的來源都能產生數據。

2、高速性：指數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，創建實時數據流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器。企業一般需了解怎麼快速創建數據，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給用戶，來滿足他們的一些需求。

3、多樣性：由於新型多結構數據，導致數據多樣性的增加。還包括網路日誌、社交媒體、手機通話記錄、互聯網搜索及感測器網路等數據類型造成。

4、易變性：大數據會呈現出多變的形式和類型，是由於大數據具有多層結構，相比傳統的業務數據，大數據有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務數據已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。現在來看，要處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。

Ⅸ 數據的特徵

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。(9)業務數據有哪些特性擴展閱讀：一、具體特徵容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。種類（Variety）：數據類型的多樣性。速度（Velocity）：指獲得數據的速度。可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。真實性（Veracity）：數據的質量。復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。二、運用洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。 醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。