一、数据整合的三个特点？

1.底层数据结构的透明：为数据访问（消费应用）提供了统一的接口，消费应用无需知道：数据在哪里保存、源数据库支持那种方式的访问（XQuery，SQL）、数据的物理结构、网络协议等。

2.性能和扩展性：数据整合把数据集成和数据访问分成了两个过程，因此访问时数据已经处于准备好的状态。

3.提供真正的单一数据视图，数据视图data view这个概念大家很容易理解， 数据整合的优势是经过了数据校验和数据清理，你看到的数据更加真实、准确、可靠。

4.可重用性好：由于有了实际的物理存储，数据可以为各种应用提供可重用的数据视图，而不用担心底层实际的数据源的可用性。

5.数据管控能力加强：管控是SOA里面重要的概念。数据整合的优势是数据规则可以在数据加载，转换中实施，保证了数据管控。

二、大数据三个特点

大数据三个特点

在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业发展和决策制定中不可或缺的重要资源。但是，要想充分利用大数据为企业带来价值，我们需要深入了解大数据的特点和特性。在本篇文章中，我们将探讨大数据的三个主要特点，帮助读者更好地理解和应用大数据。

1. 海量数据量

大数据的第一个显著特点就是其海量数据量。随着互联网和物联网的快速发展，各种数据源不断涌现，企业每天都会产生海量的数据。这些数据涵盖了用户行为、市场趋势、产品信息等各个方面，规模庞大且呈指数级增长，传统数据库已经无法胜任存储和处理如此巨大的数据量。

而大数据技术的出现，则为企业提供了处理海量数据的解决方案。通过分布式计算和存储技术，大数据平台能够快速、高效地处理来自不同来源的海量数据，从中发现有价值的信息、见解和趋势，为企业决策提供有力支持。

2. 多样数据类型

除了数据量巨大外，大数据的第二个特点是多样数据类型。传统的数据库系统主要处理结构化数据，如表格、关系型数据等，但是现实生活中产生的数据却是多种多样的，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据。

大数据技术能够处理和分析各种类型的数据，不仅能够处理结构化数据，还可以通过文本挖掘、图像识别、语音识别等技术处理非结构化数据，从中挖掘出有价值的信息。通过多样数据类型的综合分析，企业可以更全面地了解客户需求、市场趋势和竞争对手，为产品创新和营销策略提供依据。

3. 高速数据流

除了海量数据量和多样数据类型外，大数据的第三个特点是高速数据流。在信息时代，数据产生的速度越来越快，特别是在互联网和物联网的环境下，数据可以实时生成和传输，呈现出高速数据流的特点。

大数据平台能够实时地接收和处理海量数据流，进行实时分析和决策，为企业在竞争激烈的市场中保持敏捷和灵活。通过实时监控和数据分析，企业可以及时发现市场变化、用户行为和产品状况，快速调整策略并做出反应，为企业创造更大的竞争优势。

总的来说，大数据具有海量数据量、多样数据类型和高速数据流这三个主要特点。只有深入理解和应用这些特点，企业才能充分挖掘大数据的价值，提升决策的准确性和效率，实现可持续的发展和竞争优势。

三、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。

四、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

五、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

六、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。

七、金融数据的特点？

金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。

以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。

八、gis数据的特点？

GIS作为一个特殊的软件领域，其主要特点是海量数据存储及空间数据与属性数据一体化管理，基于GIS本身的特殊性，GIS设计也有其自身的特点：　　

⑴ GIS处理的是空间数据，具有数据量庞大、实体种类繁多、实体间的关联复杂等特点。　　

⑵ GIS设计以空间数据为驱动。　　

⑶ GIS工程投资大、周期长、风险大、涉及部门繁多。

九、数据技术的特点？

数据技术是指应用各种数据处理技术对大量数据进行处理、提炼和分析的技术。其主要特点包括：

1. 高效性：数据技术可以在很短的时间内处理大量数据，提高数据处理的效率和速度。

2. 数据可视化：数据技术可以将数据进行可视化处理，通过图表、数据报告等形式展现出来，使得数据更加直观、易于理解。

3. 数据挖掘：数据技术可以通过各种算法和技术，对数据进行挖掘和分析，从而找出数据中的规律和关联，发现隐含的信息和价值。

4. 自动化：数据技术可以将数据处理的过程自动化，减少人力和时间成本，提高数据处理的效率和准确性。

5. 大数据处理能力：数据技术可以处理海量数据，如互联网数据、金融数据、医疗数据等，依靠强大的计算和存储能力，能够应对各种大数据处理需求。

总之，数据技术具有高效性、可视化、数据挖掘、自动化和大数据处理能力等特点，对于各种数据处理需求和应用场景都有着重要的作用和意义。

十、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。