一、数据六大特性？

一、全局大局思维

大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。

二、开放包融思维

数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开 放、共享、合作思维。大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包 融思维得以强化。

三、优质服务思维

互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。

四、学习趋势思维

研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。

五、成本控制思维

原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。

六、创造性思维

创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。

历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的 新思维，通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。作为最新的生产工具，大数据将 成为治国的利器，可以实现治国理念、工具、目标的现代化，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。

二、大数据5大特性？

大数据的5大特性包括：可用性、准确性、实时性、多样性和价值密度。 这些特性是指，大数据必须具有足够的可用性和准确性，以确保数据分析的可靠性和准确性。实时性则是指需要尽可能快地获取并分析数据以及及时地做出决策，并且面对的数据种类和来源越来越多，因此，多样性也是大数据的一个重要特点。 最后，价值密度是指在大数据中提取出有价值的信息并将其转化为决策所需的洞察力。这一特征与其他特征相似，并需要数据分析师对所获取的数据进行适当的管理和分析。

三、财务数据的三大特性？

规范性，客观性和广泛性。

1.规范性。财务信息规范化，主要体现在表述方式、表述时间与表述内容等三个方面。

2.财务信息具有客观性。客观和真实，是财务信息的灵魂。传统财务会计的一个重要特点是其实务处理必须遵守“客观原则”，这就决定了它只能记录和反映确已发生和成为事实的历史。

3.　财务信息的运用具有广泛性。凡是和企业有关系的单位和个人，都会运用企业的财务信息。

四、数据质量的六大特性？

1 完整性：主要包括实体不缺失，属性不缺失，记录不缺失和字段值不缺失四个方面

2 唯一性：指主键唯一和候选键唯一两个方面

3 一致性：指统一数据来源、统一数据存储和统一数据口径。

4 精确度: 指计量误差、度量单位等方面的精确程度。

5 合法性：主要包括格式、类型、域值和业务规则的有效性。

6 及时性：指数据刷新、修改和提取等操作的及时性和快速性。

五、数据库四大特性？

四大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。

1.原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败

2.一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。

3.事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

4.持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

六、大数据质量的6大特性？

1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。

2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。

3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。

4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。

七、区块链数据特性？

区块链的特性

1、匿名性/ Anonymous

由于区块链各节点之间的数据交换遵循固定且预知的算法，因此区块链网络是无须信任的，可以基于地址而非个人身份进行数据交换。

2、自治性/ Autonomous

区块链采用基于协商一致的机制，使整个系统中的所有节点能在去信任的环境自由安全地交换数据、记录数据、更新数据，任何人为的干预都不起作用。

3、开放性/ Openness

区块链系统是开放的，任何节点都能够拥有全网的总账本，除了数据直接相关各方的私有信息通过非对称加密技术被加密外，区块链的数据对所有节点公开，因此整个系统信息高度透明。

4、可编程/ Programmable

分布式账本的数字性质意味着区块链交易可以关联到计算逻辑，并且本质上是可编程的。因此，用户可以设置自动触发节点之间交易的算法和规则。

5、可追溯/ Traceability

区块链通过区块数据结构存储了创世区块后的所有历史数据，区块链上的任一一条数据皆可通过链式结构追溯其本源。

6、不可篡改/ Tamper Proof

区块链的信息通过共识并添加至区块链后，就被所有节点共同记录，并通过密码学保证前后互相关联，篡改的难度与成本非常高。

7、集体维护/ Collectively Maintain

区块链系统是由其中所有具有维护功能的节点共同维护，所有节点都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用。

8、无需许可/ Permissionless

无需许可表示所有节点都可以请求将任何交易添加到区块链中，但只有在所有用户都认为合法的情况下才可进行交易

八、数据价值的特性？

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。简而言之，存储1 PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

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。

九、数据库事务四大特性是什么？

四大特性#

原子性（Atomicity）：事务被视为不可分割的最小单元，要么全部提交成功，要么全部失败回滚。

一致性（Consistency）：事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。

隔离性（Isolation）：一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。

持久性（Durability）：一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。可以通过数据库备份和恢复来保证持久性。

十、orecla数据库特性？

Oracle数据库的特点：

1.开放性：

　　Oracle能在所有主流平台上运行（包括Windows），完全支持所有的工业标准，采用完全开放策略，可以使客户选择最适合的解决方案，对开发商全力支持。

2.可伸缩性，并行性：

　　Oracle的并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展Windownt的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果WindowsNT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。

3.性能：

　　Oracle几乎是性能最高的关系型数据库，保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

4.客户端支持及应用模式：

　　Oracle支持多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。

5.操作性：

　　Oracle相对于其他RDBMS来讲较复杂，同时提供GUI和命令行，在WindowsNT和Unix下操作相同。

6.使用性：

　　Oracle具有相当长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的认可与应用，完全没有风险。

7.安全性：

　　Oracle获得了最高认证级别的ISO标准认证。它提供多层安全性，包括用于评估风险、防止未授权的数据泄露、检测和报告数据库活动，以及通过数据驱动的安全性在数据库中实施数据访问控制的控制。