高质量数据有哪些特性

Ⅰ 数据的质量体现在哪里

数据质量主要包括：统计数据的内容质量、表述质量、约束标准三大方面。
统计数据的内容质量是统计数据最基本的特征，它包括相关性、准确性与及时性。一旦缺少了其中任何一个，统计数据就失去了转化为信息的性质和基本作用。因此，这三个特征也可称为统计数据质量的主要特征。
数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

Ⅱ 大数据的四大特征

1、海量性

例如，IDC 最近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大50 倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
2、多样性

数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
3、高速性
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
4、易变性
大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。

Ⅲ 大数据的基本特点有哪些

大数据的基本特点为：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(3)高质量数据有哪些特性扩展阅读：

大数据分析的六个基本方面：

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

5、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

参考资料来源：网络-大数据

Ⅳ 大数据的特点有哪些

根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）
一、Volume（大量）
大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单， 各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频， 每天发送的电子邮件， 以及上传的图片、视频与音乐，等等， 这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity（高速）
随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。所以客户越来越强调实时反馈，就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时，对于传输、存储、播放都要求高度，人们和企业都越来越依赖互联网，网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关，云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能，运营方还是服务商对于海量数据，谁能提供更快的速度，谁就能获得更多的用户和订单！
三、Variety（多样）
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，网络、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value（低价值密度）
随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取相关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。

Ⅳ 质量数据的特性

1.波动性，即在相同的生产技术条件下生产出来的一批产品，其质量特性数据由于受到操作者、设备、材料、方法、环境等多种因素的影响而总存在着一定的差异； 2.规律性，即当生产过程处于正常状态时，其质量数据的波动是有一定规律的。

Ⅵ 什么是大数据以及大数据的特性有哪些

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

Ⅶ 主数据的3大特征、4个超越和3个二八原则

作者 | 石秀峰

导读：主数据（Master Data）是具有共享性的基础数据，可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的，因此通常长期存在且应用于多个系统。由于主数据是企业基准数据，数据来源单一、准确、权威，具有较高的业务价值，因此是企业执行业务操作和决策分析的数据标准。

不论是大数据还是小数据，持续地提升数据质量才是企业数据治理之道！

▌主数据具备3个主要特征

①高价值：主数据是所有业务处理都离不开的实体数据，与大数据相比价值密度非常高。

②高共享：主数据是跨部门、跨系统高度共享的数据。

③相对稳定：与交易数据相比主数据是相对稳定的，变化频率较低。变化频率较低并不意味着一成不变，例如：客商更名会引起客商主数据的变动、人员调动会引起人员主数据的变动等等。

▌主数据的4个超越：即超越业务，超越部门、超越系统、超越技术。

①超越业务，主数据是跨越了业务界限，在多个业务领域中被广泛使用的数据，其核心属性也是来自业务。例如：物料主数据，它有自身的自然属性，如：规格、材质，也有业务赋予的核心属性，如：设计参数、工艺参数、采购、库存要求、计量要求、财务要求等。同时，主数据也要服务于业务，可谓是———从业务中来到业务中去。

②超越部门，主数据是组织范围内共享的、跨部门的数据，不归属某一特定的部门，是企业的核心数据资产。

③超越系统，主数据是多个系统之间的共享数据，是应用系统建设的基础，同时也是数据分析系统重要的分析对象。

④超越技术，主数据是要解决不同异构系统之间的核心数据共享问题，从来不会局限于一种特定的技术。在不同环境、不同场景下，主数据的技术是可以灵活应对的。主数据的集成架构是多样的，如：总线型结构、星型结构、端到端结构；集成技术也是多样的，如：webservice、REST、ETL、MQ、kafka等；不论是架构还是技术，没有最好的只有更合适的。企业在做技术选型的时候，要充分考虑企业的核心业务需求和未来的发展要求去构建自身的主数据技术体系。

▌企业主数据管理的常见问题

一、主数据的问题80%是管理问题

很多企业的信息部门都很困惑，主数据管理工作就是典型的钱少、活多、看不见效果、领导不重视、还经常挨领导骂，干的很苦逼。岂不知，主数据的问题80%都是管理问题。高层领导不关注、没有专业的主数据管理团队、没有规范的主数据管理制度和流程，数据标准和技术标准缺失、数据管理重视程度不足，数据维护随意无检查机制、没有定期的数据质量检验和清洗 ……，这都是造成主数据质量不高的重要因素。主数据是超越业务、超越部门的数据，要想将主数据做好，需要各层级领导足够重视、全员参与，同时，构筑起主数据管理的基础能力，包括：组织、流程、 标准和工具。

在主数据管理基础能力中，组织、流程、 标准的建设80%决定了主数据项目的成败和建设效果。

二、主数据实施80%靠企业自身

企业在实施主数据项目的时候，都希望找到最专业的主数据团队、最强大的主数据产品。但是聘请同样的团队，采用同样的产品，有的企业的建设效果明显，有的企业建设效果却差强人意，这是为什么？存在这种情况，很多一部分原因是企业太过依赖于外部力量，而对内部能力建设重视不足。

主数据建设是一个持续运营、不断优化的过程，依靠外部资源，不能保证主数据质量的持续优化。没有相应的组织体系、制度文化和技术体系支撑，将严重影响主数据项目的建设效果。同时，数据的整理、清洗、编码等工作，都是必需要企业自己来做的，外部资源能支持更多的是经验和方法。

所以，打铁还需自身硬，企业自身需要具备数据思维，领导要对主数据管理足够重视，建设起自身的主数据管理能力。同时，借鉴外部先进的方法、技术和经验，是项目成功的重要保障。这就是我的第二个观点，主数据管理80%靠企业自身。

三、主数据效果80%靠运营

客户常常困惑“我的钱也花了，管理体系也建立了，项目也算实施成功了，可为什么还是见不到效果”。存在这种疑惑很正常，原因有两个方面：一方面，主数据从本身特性和应用架构上是偏底层的，与分析型数据不同，主数据可视化能力弱，它是服务于数据分析，却常常被忽视。另一方面，主数据主数据管理工作是一个需要持续迭代、持续运营的过程，主数据价值会在运营过程中慢慢体现出来。主数据管理切勿追求一步都到位，应该循序渐进、持续提升。

主数据项目的实施能够帮助企业初步建立起主数据的管理体系，包括：管理组织、制度和流程、数据标准、技术规范以及初始的主数据代码库等。但做好持续的运营工作，是发挥主数据价值的关键。有些项目实施过程很成功，但系统运行一段时间，比如半年、一年后，突然发现，主数据的质量已经回到了“解放前”。出现这种情况的主要原因是主数据管理相关制度和标准没有贯彻到位，没有定期进行数据质量检查和清洗。所以，实施主数据项目，只是数据治理的一个开始，企业要保持高质量的数据，必须持续的运营和不断的优化。

Ⅷ 大数据的使用和分析必须建立在高质量的数据上吗

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高质量的数据一般包括哪些特征
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Ⅸ 哪个不是高质量数据所具备的特征

滞后性不是高质量数据所具备的特征。根据查询相关公开信息显示：高质量的数据包括的特征：准确性，一致性，完整性，滞后性的特征与三者相反。

Ⅹ 高质量内容具备的三种特性

成功的策略是让网站成功的必备因素，现在最不好弄的就是高质量内容，《网站内容编辑的八个要素》一文中，我们认为搜索引擎目前已经开始逐渐遏制以关键词为导向的内容策略，让大家尽量避开网站定位关键词，去逐步追求长尾词的布置。

大家现在对原创内容保持一个很蛋疼的原因在于，首先需要大量的时间、人力去写作，需要灵感，需要高能的网站编辑，其次写出的文章很容易被ctrl+c跟ctrl+v掉，然后，短时间内的原创文章效果又不是特明显。不过不用想也知道，用户搜索信息关键词进入网站，肯定是有需要的，网站的存在即为了提供给用户这样的需求，如果不是原创，相信用户体验并不是那么好。

那么，高质量的内容具备哪些特性呢？

内容连贯性：

SEOER应该让网站编辑确保整站之间的内容是可以相互贯通的，如果是企业站，则在产品之间要有联系，可以围绕产品或者服务去进行创造，确保所有的网站主题都是相互关联的，这样做的好处就是，内容的相关性也增加了，网站定位相关性也增加了，同时，网站的内容深度亦增加了。

UGC（用户贡献内容）

用户自发的贡献的内容，这对网站内容原创来说，是一种极大的帮助，糗事网络的网站编辑估计是中国互联网圈子里最轻松的编辑。而且，目前UGC在搜索引擎里越来越被重视，这些内容对SEO的帮助也是相当的明显。

差异化与受众

网站内容的差异化笔者在《如何让网站内容拔得头筹？差异化！》一文中详细的阐述过，这里就不再多说。网站内容同样要考虑到受众，这是非常非常重要的，内容应该为用户而写，而不是为了搜索引擎而写，还是以糗百为例，它的受众群就定位十分之清晰。