一、数据的特点？

一是数据本身是对一个事实的描述，代表某件事物的客观描述，即用“数字符合”代表事物；

二是数据分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现在利用较多的是结构化数据，企业的ERP、SAP数据库里的数据基本上都属于结构化数据。半结构化数据、非结构化数据现在利用并不太多，但比结构化数据更能说明事物的本质，如视频、音频、场景数据。而且80%的数据是非结构化的，这也是第一代、第二代Ai瓶颈，第三代认知智能兴起的原因，也是千城数智自主研发芊姬智脑的原因一一因为只有基于认知智能的芊姬智脑才能更有效处理汽车下沉市场及丰富车生活的半结构和非结构数据，赋能及服务汽车流通上游及整体汽车产业链，促进汽车数字的产业化和汽车产业的数字化；

三是数据生产需要成本投入，需要投入硬件、软件、人工成本；如果要购买，需要支付对方一定的费用。

四是数据具有互补性。单个的数据价值并不大，只有数据规模达到一定的程度，而多个维度且具有较好的及时性时数据才有用，规模维度、及时性等对其作用的发挥会产生很大的影响。

五是数据具有无限性。数据具有可复制、可共享、无限增长和供给的品质。数据资产不需要折旧、摊销，它会越用越多。数据资产本身是无限增长，它每年都在增值，而不是被消耗。

六是数据资产成为数字经济时代的关键生产要素。农业时代的关键生产要素是土地、劳动力，工业时代的关键生产要素是资本、技术。数字经济时代的核心生产要素是数据，数据是国家和企业的核心资产，也是未来取之不尽的新石油。

二、数据化管理十大特点？

1、应用背景：大规模管理

2、硬件背景：大容量磁盘

3、软件背景：有数据库管理系统

4、处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理

5、数据的管理者：数据库管理系统

6、数据面向的对象：整个应用系统

7、数据的共享程度：共享性高，冗余度小

8、数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性

9、数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述

10、数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力

三、数据清单的特点？

数据清单意思是指在Excel中按记录和字段的结构特点组成的数据区域。

四、评估数据的特点？

原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolation ）和持续性（ Durability ）。这四个特性简称为 ACID 特性。

五、ATM的数据特点？

ATM是一项数据传输技术。它适用于局域网和广域网，它具有高速数据传输率和支持许多种类型如声音、数据、传真、实时视频、CD质量音频和图象的通信。

ATM是在LAN或WAN上传送声音、视频图象和数据的宽带技术。它是一项信元中继技术，数据分组大小固定。你可将信元想像成一种运输设备，能够把数据块从一个设备经过ATM交换设备传送到另一个设备。所有信元具有同样的大小，不象帧中继及局域网系统数据分组大小不定。使用相同大小的信元可以提供一种方法，预计和保证应用所需要的带宽。如同轿车在繁忙交叉路口必须等待长卡车转弯一样，可变长度的数据分组容易在交换设备处引起通信延迟。

六、分类数据的特点？

统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型，这里主要按三种分类规则分类。

（1）按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。

（3）按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。

七、多元数据的特点？

多元化，可视化，便于理解，有利于实践

八、源数据的特点？

源数据应当具有的特性是：源数据应当具有可归因性、易读性、同时性、原始性、准确性、完整性、一致性和持久性。

1、源数据采集能力是公众对报道内容可溯、可证的要求。

毋庸置疑，由于难以核查的信源增加和传播平台泛众化等因素，对于真相与事实报道的识别难度不断增加。

与此相关，报道取得公众信任的成本也在不断加大。

2、信息来源的单一化和传统报道采集方式的落后是报道失实的重要原因。

众所周知，新闻内容角度的不同会带来不同的传播效果。

其本质是小数据、少角度和短视野带来的客观性和全面性的缺失。

而不完整、不完全数据所反映出的信息，往往导致相关性与因果性逻辑的混淆，使报道片面、局限和难以印证。

3、媒体融合转型不应忽视前端数据采集与感知能力建设。

媒体融合转型的探索强化了新技术在报道内容包装、形式优化、姿态亲和以及互动体验上的应用，也加大了多种传播样式在组织重塑和流程再造方面的改革。

数据源头失真、感知能力不足成为传统媒体失敏、失聪的重要原因，极大地限制了媒体事实报道的水平和效率，进而进一步削弱了媒体行业在公共决策。

4、“源数据”需要从理论到方法，从观念到业务规划、技术支撑、管理协同、业务模式的体系性建构。

“源数据”虽只是数据体系建设中的一个部分，但却会影响到采写、复验、编辑、审核及考核评价等各个环节的变革，涉及业务逻辑的全链再造。

九、云数据的特点？

云数据是由财富在线研发团队独立自主研发而成的金融数据集成处理平台，该平台通过高频高频数据清洗技术，研发出最完整的金融数据分析模型。为用户提供高效的投资决策参考。

以数据层--信息层--精算层--多功能集成分配层--信息推送平台--超导报警系统为处理平台，是完整的证券信息高速处理平台

十、消防数据的特点？

消防大数据

消防大数据，指应用于消防的大数据，它是利用科技信息化手段全面采集和整合各类消防资源，把各类数据通过整理分析

消防大数据的价值体现：

通过对建筑物分布和城市规划、历年来全市的火灾频发场所、场所的老旧程度等信息计算重点单位。而当前对于城市火灾预防工作以及对区域火灾危险评估仍然缺乏有效的科学支持。划分重点单位仅仅依靠人员密集场所、高层建筑、大型化学品储存企业等这些固定的因素来判断。

建立大数据信息平台监控消防车辆状态，一旦发生火灾事故能够快速抽调离事故发生地最近的闲置车辆抵达现场。针对危化品，放射性物质处置分析时，提供天气信息，疏散密集人群，尽可能的降低后续损失。

绘画城市热力图，对人群的生活时间、方式等进行预测，通过城市人口流动性以及城市能源消耗的提取分析,可以掌握不同的时间段的防火和灭火工作的重点,对城市商业销售数据,城市电力供水供气等能源的使用情况数据分析,可以准确的掌握各个时间段城市人口的分布,以数据为科学依据提升预防火灾的针对性和高效性。[3]

通过对消防大数据的挖掘分析，实现消防隐患早发现、早识别、早处理，提供不同时间段不同类型火灾发生几率制定灭火救援预案。宏观把握当前消防现状，科学预测火灾形势，提升火灾防控效能。