数据具有无限性、易复制性、非均质性、易腐性和原始性五大特征，这些特性使得数据成为一种独特且极具价值的战略资源。以下将详细描述这些特征及其对数据处理和应用的影响：
- 无限性
- 持续产生的数据量：与实物资源不同，数据不会因使用而耗尽，反而是因使用而产生的。根据DASA R&T《2016-2045年新兴科技趋势》，全球新产生的数据量大约每两年翻一番，体现了数据的无限性[^1^]。
- 大数据摩尔定律：这种现象类似于摩尔定律，数据量的爆炸式增长是不可避免的，这要求人们不断发展和改进数据处理和分析技术，以应对海量数据带来的挑战和机遇[^1^]。
- 易复制性
- 低成本快速复制：数据可以快速地以近乎零成本的方式进行复制，可供多人同时使用，不同人之间在使用上不存在直接的利益冲突[^1^]。这种特性使数据具有一定程度的非竞争性和非排他性。
- 多重利用：数据的易复制性也意味着它可以在不同应用中重复使用，从而创造出更多的价值，但这也带来了数据安全和隐私保护的问题[^1^]。
- 非均质性
- 价值差异大：与均质的物理商品不同，数据具有非均质性，一比特数据与另一比特数据所包含的价值完全不同，同一份数据对不同人的价值也不一样[^1^]。
- 个性化应用：由于数据价值的个体差异，相同的数据集可以对不同的用户产生截然不同的影响，这要求在数据处理和分析时需要考虑具体业务场景和用户需求[^1^]。
- 易腐性
- 时效性显著：数据是一种易腐品，会随着时间的流逝而迅速贬值。例如，IBM指出60%的非结构化数据在几毫秒内就失去真正价值[^1^]。这意味着数据的价值很大程度体现在其时效性上。
- 及时处理关键：因此，数据的及时采集、处理和分析至关重要，延迟处理可能导致数据价值大幅下降[^1^]。
- 原始性
- 原始数据无意义：数据本身是原始的，没有实际意义，只有通过处理和分析，才能转变为有用的信息[^1^]。例如，单独的购物记录只是数字和文本的组合，但经过分析可以揭示消费者行为模式。
- DIKW层次结构：福特汉姆大学的Zeleny教授提出了DIKW（Data, Information, Knowledge, Wisdom）金字塔模型，展示了数据、信息、知识和智慧之间的关系。从底层的数据（Data），逐步转化为信息（Information）、知识（Knowledge），最终达到智慧（Wisdom）[^1^]。
综上所述，理解和运用数据特征能够提升数据分析的准确性和可靠性，为科学决策提供坚实的基础。
