小米平板5 Pro 12.4簡評：多專多能 兼顧影音娛樂的大屏利器
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什么是數據？
簡單來說，數據是信息的一種載體。更嚴謹一點，我們也可以說，數據是客觀世界中被記錄、存儲的原始符號或信息。
在目前我們所處的時代，通常所說的數據，都是指計算機系統里的那些文本、圖片、音頻、視頻文件，那些二進制的 0 和 1。
整個計算機系統，甚至整個數字世界，都是圍繞數據進行工作。CPU，計算數據。內存和硬盤，存儲數據。通信網絡，傳遞數據。
因此，在計算機科學中，數據被定義為：“所有能輸入計算機并被程序處理的符號的總稱”。
需要注意的是，數據本身是沒有意義的，是未經加工的“原材料”。經過處理和分析之后，數據才能轉化為有意義的信息。
也有人指出，信息是數據經過處理后的結果，是對數據的解釋和賦予意義的產物。這句話雖然有點抽象（燒腦），但準確地表達了數據和信息之間的關系。
█數據的特性數據有很多特性。小棗君初步統計了一下，就有 14 個，分別是 ——
符號性：數據以符號形式存在，例如數字，以及剛才提到的文字、圖像、音頻、視頻等。
客觀性：數據反映了現實世界事物的屬性、狀態、關系等情況。它是客觀存在的，不隨主觀意志而改變。
量化性：數據通常以量化的形式存在，便于計數、測量和統計分析。
可比性：數據之間可以進行對比分析，通過比較可以揭示數據之間的關系和差異。
可傳遞性：數據可以通過各種方式進行傳輸，如電子文檔、紙質報告等，使得信息能夠在不同個體或組織間傳遞。
可存儲性：數據可以被存儲在數據庫、文件系統或其他存儲介質中，以便于未來的訪問和使用。
可處理性：數據可以通過計算、分析、加工等手段進行處理，以提取有用信息或轉化為知識。
多維度：數據可以從多個角度進行觀察和分析，如時間、空間、類別等多個維度。
多樣性：數據有多種多樣的類別和形式，能夠滿足不同領域和需求。
時效性：數據可能隨時間的推移而發生變化，某些數據在特定時間點之后可能失去價值或準確性。
可靠性：數據應該是可靠的，即數據的來源、收集方法和處理過程應該是可信的，以保證數據的準確性。
相關性：數據之間存在相關性，某些數據的變化可能會影響其他數據的表現。
可解釋性：數據應該能夠被解釋和理解，其背后的意義和代表的現實世界情況應該清晰。
限制性：數據可能受到隱私、法律、倫理等因素的限制，使用數據時需要遵守相關規范。
以上這么多的特性，在現實情況中，并不能都滿足。
例如，在追求數據時效性的同時，可能需要犧牲部分可存儲性。因為實時數據的收集和處理，需要更高的空間和成本。
同樣，為了提高數據的可靠性，可能需要投入更多的資源進行數據驗證和清洗，這可能會增加數據處理的復雜性和時間成本。
總之，能夠盡可能地滿足更多特性的數據，就會被認為是高質量的數據。數據的價值，也就更大。在實際應用中，我們需要根據具體場景和需求，權衡數據的各個特性，加以利用。
█數據的分類方式剛才在說數據特性的時候，提到數據有多樣性的特點，也就是有多種形式和類別。
對數據有很多種分類方式。例如，現在最常用的，就是按結構進行分類，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。
結構化數據，是指可以用預先定義的數據模型表述，或者，可以存入關系型數據庫的數據。例如，一個班級所有人的年齡、一個超市所有商品的價格，這些都是結構化數據。
結構化數據
非結構化數據，指網頁文章、郵件內容、圖像、音頻、視頻等。
半結構化數據，介于結構化和非結構化數據之間。如 XML、JSON 等格式的數據，它們有一定的組織形式，但不如結構化數據那樣嚴格。
目前，非結構化數據的占比是最高的。例如，在互聯網領域里，非結構化數據的占比已經超過了 80%。
根據數據的來源，也可以分類。
例如，企業所產生的營銷數據、業務系統數據、生產數據等，互聯網行業所產生的社交內容數據、訂單數據、用戶數據等，政府部門所產生的社會治理數據、地理數據、經濟數據，等等。
根據數據的性質，還可以分為定位數據（描述空間位置，如坐標）、定性數據（描述事物屬性，如“陰雨天氣”）、定量數據（反映數量特征，如長度、重量）、定時數據（記錄時間特征，如日期、時刻）等。
總之，每種分類方式都有其特定的應用場景和價值。
了解數據的分類，有助于我們更好地理解數據的本質，以及如何在不同場景下有效地管理和利用數據。
█數據的度量方式前面我們也提到，數據具有量化性的特點。也就是說，數據是可以度量的。
我們通常度量數據的單位，大家應該比較熟悉，就是 KB、MB、GB、TB 等。
我們傳統 PC 和手機處理的數據，是 GB / TB 級別。例如，我們的硬盤，現在通常是 1TB / 2TB / 4TB 的容量。
在 TB 之上，還有 PB、EB、ZB 等。
TB、GB、MB、KB 的關系，如下：
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
只是看這幾個字母的話，貌似不是很直觀。我來舉個例子吧。
1TB，只需要一塊硬盤可以存儲。容量大約是 20 萬張照片或 20 萬首 MP3 音樂，或者是 20 萬部電子書。
1PB，需要大約 2 個機柜的存儲設備。容量大約是 2 億張照片或 2 億首 MP3 音樂。如果一個人不停地聽這些音樂，可以聽差不多兩千年。
1EB，需要大約 2000 個機柜的存儲設備。如果并排放這些機柜，可以連綿 1.2 公里那么長。如果擺放在機房里，需要 21 個標準籃球場那么大的機房，才能放得下。
阿里、百度、騰訊這樣的互聯網巨頭，數據量據說已經接近 EB 級。目前全人類的數據量，是 ZB 級。
根據 IDC 的數據，在 2020 年，全球創建、捕獲、復制和消耗的數據總量約為 64ZB。而到了 2025 年，全球數據總量可能會達到驚人的 163ZB。如果建一個機房來存儲這些數據，那么，這個機房的面積將比 196 個鳥巢體育場還大。
█數據的產生階段人類社會的數據體量不僅大，增長速度也很快 —— 每年增長 50%。也就是說，每兩年就會增長一倍多。
為什么會如此之快？
說到這里，就要回顧一下人類社會數據產生的三個重要階段。
第一個階段，是 1940-1990 年。
計算機和數據庫被發明之后，數據管理的復雜度大大降低。各行各業開始產生了計算機數據，并記錄在數據庫中。這時的數據，以結構化數據為主（待會解釋什么是結構化數據）。數據的產生方式，是被動的。
第二個階段，是 1990-2010 年。
伴隨著互聯網的爆發，網絡內容開始迅速增長，增加了很多的專業輸出內容（PGC）。Web2.0 出現后，人們開始使用博客、facebook、youtube 這樣的社交網絡，輸出大量的用戶原創內容（UGC），從而主動產生了大量的數據。移動智能終端時代的到來，也加速了該階段數據的產生。
第三個階段，是 2010 年至今。
隨著物聯網的發展，各種各樣的感知層節點（例如遍布各個角落的傳感器、攝像頭）開始自動產生大量的數據。企業的數字化轉型，構建了大量的系統，沉淀和管理這些數據。人類的數據總量，再次躍升。
經過了“被動-主動-自動”這三個階段的發展，最終導致了人類數據總量的爆炸式膨脹。
值得一提的是，如今，隨著我們逐漸進入 AI 智能時代，很可能會迎來第四次數據暴增階段。以 AIGC 為代表的智能機器生產內容，正在急劇增加。
█數據的作用和意義數據是信息的載體。它的最基礎作用，就是記錄和表征。
例如，考勤數據，記錄了員工每天的上下班時間、請假、遲到、早退等信息。這些數據不僅幫助我們了解員工的出勤情況，還能進一步分析員工的工作效率、團隊協作以及可能存在的管理問題。
再例如，體檢數據，記錄了我們的身高、體重、血壓、血糖等各項生理指標。這些數據不僅有助于我們了解自身的健康狀況，還能及時發現潛在的健康問題，為預防和治療疾病提供重要依據。
除了個人工作和生活領域之外，在科學、商業和公共管理領域，都有對應的系統和數據。這個數據的體量更大，甚至達到了大數據的級別。
通過深入挖掘和分析海量的數據，企業和政府部門可以找到隱藏在數據背后的規律和趨勢，為未來的發展和決策提供有力的支持。
在科學領域，實驗數據、觀測數據、模擬數據等構成了科學研究的基礎。這些數據不僅幫助科學家驗證理論、發現新現象，還能推動科學技術的進步和創新。
例如，天文學中的天文觀測數據，記錄了星系的運動、恒星的誕生和消亡等宇宙現象，這些數據為理解宇宙的起源和演化提供了重要線索。
在商業領域，銷售數據、客戶數據、市場數據等是企業運營和決策的重要依據。通過分析這些數據，企業可以了解市場需求、優化產品設計、提升客戶滿意度，從而制定更為精準的市場策略和商業計劃。
例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為，可以為用戶推薦更為符合其需求的商品，提升用戶的購物體驗和平臺的銷售額。
在公共管理領域，政府數據、公共服務數據、社會調查數據等是政策制定和實施的基礎。這些數據不僅幫助政府了解社會現狀、預測發展趨勢，還能為政策評估和優化提供依據。
例如，通過分析交通流量數據，政府可以合理規劃交通路線、優化公共交通服務，從而緩解城市交通擁堵問題。
總而言之，數據在目前這個時代，已經變成了重要的無形資產，也被稱為“新石油”。
從個人生活到全球治理，數據都扮演著不可或缺的角色，已成為驅動效率提升、科學發現和社會進步的核心資源。
最近幾年愈演愈烈的 AI 浪潮，進一步推動了數據的價值提升。人工智能的三要素，其中一項，就是數據（另外兩個是算力和算法）。數據作為 AI 的“燃料”，其質量和數量直接決定了 AI 系統的性能和準確性。
未來，隨著數據規模的指數級增長和技術的持續突破，數據的價值將進一步釋放。
好啦，以上就是關于數據的基本常識。大家都搞明白了嘛？
本文來自微信公眾號：鮮棗課堂（ID：xzclasscom），作者：小棗君
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