异构数据格式互操作性标准化

22/24异构数据格式互操作性标准化第一部分数据互操作性的必要性与挑战 2第二部分异构数据格式的标准化需求 4第三部分现有多领域现有标准的概述 6第四部分数据转换和映射技术的分析 9第五部分语义互操作性和本体对齐 12第六部分数据集成和虚拟化的应用 14第七部分数据质量管理与标准合规性 16第八部分未来研究方向与标准发展趋势 19

第一部分数据互操作性的必要性与挑战关键词关键要点主题名称：跨领域数据融合的挑战

1.数据结构和格式的多样性：不同领域的数据源采用不同的数据结构和格式，阻碍了跨领域数据融合。

2.数据语义的异质性：领域特定的术语和概念差异导致跨领域数据语义理解困难。

3.数据质量和治理差异：数据源的数据质量和治理实践不同，影响跨领域数据融合的准确性和可靠性。

主题名称：数据隐私和安全担忧

数据互操作性的必要性

数据互操作性是现代数据管理中必不可少的基础。随着数字化的深入和数据量的不断增长，组织机构面临着将来自不同来源、不同格式、不同语义的数据整合和利用的迫切需求。数据互操作性能够确保不同系统、平台和应用程序之间顺畅而高效的数据交换，为以下应用场景提供关键支持：

*业务整合与决策制定：将来自不同部门和系统的相关数据整合起来，支持跨职能的业务决策和分析。

*数据分析与挖掘：通过将不同来源的数据进行关联和分析，发掘新的见解和规律，提升组织的洞察力。

*数据共享与协作：在不同组织或部门之间安全高效地共享数据，促进协作和创新。

*应用集成与流程自动化：将不同应用程序和系统无缝连接，实现数据在不同环节之间自动流动和处理。

*数据生命周期管理：跨整个数据生命周期确保数据的一致性和可用性，从数据收集和存储到处理和分析。

数据互操作性面临的挑战

实现数据互操作性面临着诸多挑战，包括：

数据格式与结构差异：不同的系统和应用程序通常使用不同的数据格式和结构，例如关系型数据库、非关系型数据库、XML、JSON等，这给数据交换和集成带来了很大困难。

语义异构：即使数据具有相同的结构，它们也可能具有不同的语义。例如，"客户"在不同的系统中可能指代不同的实体，如用户、个人或公司。缺乏统一的语义理解，会阻碍数据的准确解释和互换性。

技术复杂性：数据互操作性涉及到数据转换、映射、合并等复杂的技术操作。如何设计和实现高效、可维护的互操作机制，是需要解决的挑战。

安全性与隐私保护：数据交换和集成必须遵循严格的安全和隐私要求，以保护敏感数据的机密性、完整性和可用性。

标准化程度低：虽然存在一些数据互操作性标准，例如ISO/IEC11179、XMLSchema和EDI，但它们覆盖的范围有限，尚未形成一个统一的全面标准体系。

解决这些挑战需要采取多方面的措施，包括：

*建立统一的数据模型和语义标准

*完善数据转换和映射技术

*采用通用的数据格式和通信协议

*加强安全性和隐私保障措施

*推进标准化进程和行业协作第二部分异构数据格式的标准化需求关键词关键要点主题名称：数据异构性的挑战

1.数据异构性是指不同来源、格式和架构的数据之间的差异。

2.这种差异性给数据集成、分析和共享带来了巨大挑战，阻碍了数据的有效利用。

3.异构数据的标准化需要解决数据源、格式、语义和质量方面的差异。

主题名称：标准化的重要性

异构数据格式标准化的需求

异构数据环境中存在着多种不同的数据格式，如关系型、半结构化（XML、JSON）和非结构化（文本、图像、视频）数据，给数据集成和互操作带来了挑战。为应对这些挑战，异构数据格式的标准化变得至关重要。

1.数据集成和互操作性

异构数据的标准化可以促进数据集成，允许来自不同源的数据源轻松地组合和查询。通过将数据统一到一个通用格式，不同的应用程序和系统可以无缝地访问和使用数据。

2.数据交换

在不同组织和系统之间交换数据时，异构数据格式的标准化至关重要。它确保数据在传输过程中保持其含义和完整性，从而实现高效的数据共享和协作。

3.数据转换和迁移

随着业务需求的变化，组织需要定期转换或迁移数据。异构数据格式的标准化简化了这一过程，通过提供一种规范化的方法来转换数据，减少错误并提高数据质量。

4.数据治理和合规性

标准化的数据格式可以增强数据治理和合规性措施。它提供了数据定义和语义的一致性，简化了数据管理、数据质量监控和监管要求的实施。

5.数据仓库和分析

异构数据格式的标准化对于构建数据仓库至关重要。它允许从多种来源整合数据，提供一个单一的、一致的视图用于分析和报告。

6.数据挖掘和机器学习

标准化的数据格式对于数据挖掘和机器学习算法至关重要。它确保数据以可理解的形式呈现，消除由于数据格式不一致而导致的偏差和错误。

7.软件互操作性

异构数据格式的标准化促进软件互操作性。它使不同的软件应用程序和服务能够无缝地交换和处理数据，从而实现更复杂的系统和解决方案。

8.数据访问和查询

标准化的数据格式简化了数据访问和查询。它允许用户使用共同的查询语言和工具跨异构数据源执行搜索和检索操作。

9.数据安全和隐私

异构数据格式的标准化有助于提高数据安全和隐私。通过提供一个一致的数据表示，它简化了数据加密、访问控制和数据审计机制的实施。

10.数据质量

标准化的数据格式有助于提高数据质量。它建立了数据定义和验证规则的一致性，减少了数据错误和不一致，从而确保数据可靠性和有效性。第三部分现有多领域现有标准的概述现有多领域现有标准的概述

电子表格领域：

*开放文档格式（ODF）：ISO/IEC26300标准，用于创建、编辑和保存电子表格。支持多种数据格式，包括文本、数字、公式和图表。

*电子表格扩展标记语言（XMLSpreadsheet）（XSLX）：ISO/IEC29500标准，广泛用于MicrosoftExcel。基于XML架构，提供数据和格式的互操作性。

关系型数据库领域：

*结构化查询语言（SQL）：ISO/IEC9075标准，用于存储、管理和检索关系数据库中的数据。支持数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）。

*ODBC（开放数据库连接）：ISO/IEC9075标准，定义了一个与不同数据库系统通信的API。提供数据源访问的抽象层。

文件系统领域：

*分层文件系统（HFS）：Apple公司开发的专有文件系统，用于MacOSX操作系统。基于B-树结构，支持元数据管理和文件权限。

*新技术文件系统（NTFS）：Microsoft开发的专有文件系统，用于Windows操作系统。采用日志结构，支持文件加密、磁盘配额和扩展属性。

文档领域：

*可移植文档格式（PDF）：ISO32000标准，用于创建、编辑和保存文档。支持文本、图像、图表和多媒体。

*OfficeOpenXML（OOXML）：ISO/IEC29500标准，用于创建、编辑和保存MicrosoftOffice文档。基于XML架构，支持多种文档类型，包括Word、Excel和PowerPoint。

*超文本标记语言（HTML）：W3C标准，用于创建和显示网页。基于标签，定义文本格式、超链接和图像。

图像领域：

*便携式网络图形（PNG）：W3C标准，用于无损压缩图像。支持透明度和alpha通道。

*联合图像专家组（JPEG）：ISO/IEC10918标准，用于有损压缩图像。广泛用于数码相机和其他图像设备。

视频领域：

*运动影像专家组（MPEG）：ISO/IEC11172标准，用于视频和音频编码。支持多种视频格式，包括MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4。

*高级视频编码（H.264）：ITU-TH.264和ISO/IEC14496标准，用于高效视频编码。广泛用于流媒体、视频会议和数字电视。

音频领域：

*MPEG-1音频层3（MP3）：ISO/IEC11172标准，用于有损压缩音频。广泛用于数字音乐播放器和流媒体服务。

*无损音频编码（FLAC）：Xiph.Org基金会开发的自由和开放的无损音频编码器。提供无损压缩，保持原始音频质量。

数据交换领域：

*电子数据交换（EDI）：一个广泛使用的标准，用于在不同企业之间交换商业文档。支持多种数据格式，如EDIFACT、ANSIX12和HL7。

*XML（可扩展标记语言）：W3C标准，用于表示和交换结构化数据。提供灵活的数据模型，支持自定义数据结构。

*JSON（JavaScript对象表示法）：ECMA-404标准，用于表示和交换数据对象。基于文本，易于解析和处理。

云计算领域：

*云数据管理接口（CDMI）：云计算开放规范（CCOS）定义的标准，用于管理云中的数据。提供API和协议，用于创建、读取、更新和删除数据。

*对象存储接口（S3）：AmazonWebServices（AWS）定义的标准，用于存储和检索云中的对象。提供RESTfulAPI和对象元数据管理。第四部分数据转换和映射技术的分析关键词关键要点数据转换

1.数据转换过程涉及将一种数据格式转换成另一种格式，确保异构数据源之间的一致性。

2.转换技术包括提取、转换和加载（ETL）工具、数据集成平台和云计算服务，可自动化转换过程。

3.实时数据转换通过流式数据技术处理不断生成的数据，实现实时数据分析和决策支持。

数据映射

1.数据映射定义不同数据源之间的数据元素之间的对应关系，用于集成和交换数据。

2.手动映射依赖于领域知识和技术专业知识，而自动化映射工具使用算法和机器学习技术来推断对应关系。

3.语义映射考虑了数据元素的含义和上下文，确保在不同数据源之间进行有意义的比较和分析。数据转换和映射技术的分析

1.数据转换

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程。这可能需要对数据进行更改，例如更改数据类型、重新组织数据结构或清理数据。

*类型转换：将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如从整数转换为浮点数。

*结构转换：将数据从一种结构转换为另一种结构，例如从列表转换为字典。

*清理转换：移除数据中的错误、不一致性和缺失值。

2.数据映射

数据映射是将一个数据源中的数据元素映射到另一个数据源中相对应的数据元素的过程。这有助于确保数据在不同系统之间具有可比性和一致性。

*一对一映射：将一个源数据元素映射到一个目标数据元素。

*一对多映射：将一个源数据元素映射到多个目标数据元素。

*多对一映射：将多个源数据元素映射到一个目标数据元素。

3.数据转换和映射技术

有各种数据转换和映射技术可用于实现异构数据格式的互操作性。

*数据集成平台：提供一个集中的平台来管理和转换数据，以及创建数据映射。

*数据虚拟化：允许对不同数据源中的数据进行虚拟化视图，而无需物理移动数据。

*ETL工具：用于提取、转换和加载数据，支持数据转换和映射。

*数据映射工具：专门用于创建和管理数据映射。

*脚本和编程：可以使用自定义脚本和编程来实现复杂的数据转换和映射。

4.选择数据转换和映射技术

选择适当的数据转换和映射技术取决于以下因素：

*数据规模和复杂性：较大的数据集和更复杂的数据结构需要更强大的技术。

*性能要求：需要在指定的时间范围内转换和映射数据。

*集成需求：必须考虑与其他系统和应用程序的集成。

*技术专业知识：组织应具备使用特定技术的专业知识。

5.数据转换和映射的最佳实践

实施数据转换和映射时应遵循以下最佳实践：

*定义明确的数据模型：建立清晰且一致的数据模型，以指导数据转换和映射。

*使用标准和约定：遵循行业标准和约定，以确保数据互操作性。

*测试和验证：全面测试和验证转换和映射过程的准确性和完整性。

*持续监控和维护：定期监控和维护数据转换和映射流程，以确保其持续运行。

6.挑战和解决方案

数据转换和映射面临着一些挑战：

*数据结构的差异：不同数据源中的数据可能具有不同的结构，需要进行转换。

*数据类型的不兼容：数据元素可能具有不同的数据类型，需要转换。

*缺失值和不一致性：数据可能包含缺失值和不一致性，需要处理。

这些挑战可以通过以下方法解决：

*使用数据集成平台：数据集成平台提供内置的功能来处理数据结构差异、数据类型不兼容和缺失值。

*标准化数据模型：创建标准化数据模型可以帮助解决数据结构和数据类型不兼容问题。

*使用数据清理工具：数据清理工具可以帮助处理缺失值和不一致性。

结论

数据转换和映射是异构数据格式互操作性的关键方面。通过选择适当的技术并遵循最佳实践，组织可以有效地转换和映射数据，以确保其可比性、一致性和集成性。第五部分语义互操作性和本体对齐语义互操作性和本体对齐

语义互操作性是不同应用程序、系统和组织之间交换和解释数据的过程，而不用考虑其底层结构或语法。本体对齐是协调和关联来自不同来源的本体的概念和关系的过程，从而实现异构数据的语义互操作性。

本体对齐技术

本体对齐的主要技术包括：

*词汇对齐:匹配具有相同或类似含义的单词或短语。

*结构对齐:将本体中的类、属性和关系进行匹配。

*逻辑对齐:匹配本体中描述概念和关系的规则或推理。

本体对齐方法

本体对齐方法主要分为两类：

*自动对齐:使用算法和技术自动执行对齐过程，例如词形还原、启发式和机器学习。

*半自动对齐:涉及人类专家的参与，以验证和微调自动对齐结果。

语义互操作性的挑战

语义互操作性面临着许多挑战，包括：

*异质性:数据通常来自不同来源，具有不同的结构、表达和语义。

*歧义:相同的术语可能会在不同上下文中具有不同的含义。

*进化:本体会随着时间的推移而演变，需要持续的对齐。

本体对齐的应用

本体对齐广泛应用于多个领域，包括：

*数据整合:从不同来源整合异构数据。

*知识发现:通过分析连接的本体来发现新的知识。

*语义搜索:提高跨多个本体进行搜索的准确性和效率。

*决策支持:为复杂的决策提供基于语义的见解。

标准化举措

为了促进语义互操作性和本体对齐的标准化，制定了以下标准：

*OWL（Web本体语言）:一种用于创建和表达本体的W3C推荐标准。

*SKOS（简单知识组织系统）:用于描述知识组织系统（例如本体）的W3C推荐标准。

*ISO15926-11:用于本体对齐的ISO标准，提供了对齐结果的质量评估方法。

语义互操作性和本体对齐的未来趋势

语义互操作性和本体对齐是数据管理和知识工程的不断发展的领域。未来的趋势包括：

*人工智能（AI）的应用:利用机器学习和自然语言处理来增强对齐过程。

*知识图的开发:将本体对齐用于创建和维护大规模知识图。

*面向服务的本体对齐:作为云服务提供的本体对齐工具和服务。第六部分数据集成和虚拟化的应用关键词关键要点【数据虚拟化】

1.通过抽象数据层，为用户提供一致的数据视图，屏蔽数据源差异。

2.允许对数据进行实时查询和分析，而无需移动或复制数据。

3.提高数据集成速度和灵活性，降低数据冗余和不一致性风险。

【数据联邦】

数据集成和虚拟化的应用

数据集成和虚拟化是异构数据格式互操作性实现的关键技术。它们允许组织从各种来源访问和集成数据，而无需将数据物理合并到单个存储库中。

数据集成

数据集成涉及将数据从多个来源组合到一个统一的视图中。这可以通过以下机制实现：

*提取、转换和加载(ETL)：将数据从源系统提取到中央存储库，在那里进行转换和加载以使其与目标系统兼容。

*数据虚拟化：通过查询单个虚拟界面访问分散在不同系统中的数据。数据保存在其原始位置，但在对用户来说，它就像存在于一个中心位置一样。

*数据联邦：创建逻辑数据源，其中数据来自多个异构源。用户可以查询联邦数据源，并将结果作为单个数据集进行访问。

数据集成提供了以下好处：

*数据整合：从分散的来源提供统一的数据视图。

*数据质量：通过数据清理、验证和标准化流程提高数据质量。

*数据可用性：促进对数据更广泛的访问，支持基于数据的决策和分析。

数据虚拟化

数据虚拟化是一种轻量级的数据集成方法，它允许用户查询和访问分散在多个系统中的数据，而无需物理移动或复制数据。数据虚拟化工具通过以下方式工作：

*元数据管理：收集和维护有关数据源、模式和数据的关系的信息。

*查询处理：优化查询并透明地路由它们到适当的数据源。

*结果集成：将来自不同源的结果合并为一个统一的视图。

数据虚拟化提供了以下好处：

*实时数据访问：绕过数据移动延迟，提供近实时的对数据的访问。

*数据敏捷性：通过启用在不复制数据的情况下快速更改数据源和模式，提高数据敏捷性。

*数据治理：通过数据血统和影响分析加强对数据的控制和治理。

数据集成和数据虚拟化的协同作用

数据集成和数据虚拟化可以协同工作，以提供更全面的数据管理解决方案。数据集成可用于将数据加载到中央存储库，而数据虚拟化可用于为对数据的访问提供一个统一的视图。这种方法结合了数据整合、数据治理和数据敏捷性的优势。

实际应用

数据集成和虚拟化在各种行业和应用程序中都有广泛的实际应用，包括：

*客户关系管理(CRM)：从多个来源整合客户数据以获得360度客户视图。

*供应链管理：整合来自供应商、物流公司和制造厂的数据，以优化供应链。

*风险管理：从不同的来源收集和集成数据，以识别和管理风险。

*数据分析：访问和集成广泛的数据源，以进行数据分析和商业智能。

*合规性：通过从多个来源收集和处理数据，满足合规性要求。

结论

数据集成和数据虚拟化是异构数据格式互操作性标准化的关键技术。它们允许组织整合数据，并从分散的数据源中获得价值，而无需物理移动或复制数据。通过将数据集成和数据虚拟化相结合，组织可以实现数据整合、数据质量、数据可用性和数据敏捷性。第七部分数据质量管理与标准合规性关键词关键要点数据质量治理

1.制定数据质量标准：建立明确的数据质量规则和指标，包括数据准确性、完整性、一致性和及时性，以确保数据可信和可靠。

2.数据质量监控和评估：持续监控数据质量，识别和解决数据错误、遗漏和异常值，确保数据的可用性和准确性。

3.数据质量改进计划：制定和实施数据质量改进计划，通过数据清理、验证和转换等措施，提高数据的整体质量。

标准合规性

1.遵循行业标准：遵守适用于特定行业或领域的行业标准和法规，例如HIPAA、GDPR和ISO27001，以确保数据处理符合既定的最佳实践。

2.满足监管要求：遵守数据保护和隐私法规，例如GDPR和CCPA，以保护个人数据的安全和隐私。

3.进行合规性审计：定期进行合规性审计，评估组织在遵循标准和法规方面的有效性，并确定需要改进的领域。数据质量管理与标准合规性

引言

数据质量管理和标准合规性对于异构数据格式互操作性的成功至关重要。数据质量问题可能会导致数据不一致、不可靠，从而影响互操作性。此外，不遵守标准可能会导致合规性问题，进而阻碍数据共享。

数据质量管理

数据质量管理是指维持数据完整性、准确性和一致性的过程。对于异构数据格式互操作性至关重要的数据质量维度包括：

*完整性：所有必需的数据都存在且可用。

*准确性：数据准确地反映了真实情况。

*一致性：数据在不同的系统和格式中是一致的。

*及时性：数据是最新且可用的。

*可用性：数据可被授权用户访问。

标准合规性

标准合规性是指遵守既定规则或要求。对于异构数据格式互操作性，相关标准合规性方面包括：

*语法和语义正确性：数据符合所使用的格式的语法和语义规则。

*数据模型：数据模型用于定义数据结构和关系，标准合规性可确保不同系统之间的一致性。

*数据类型：定义数据字段的数据类型，标准合规性可确保不同系统之间的一致解释。

*编码：对数据进行编码，标准合规性可确保不同系统之间的一致表示。

*行业标准：诸如HL7、DICOM等行业标准为特定领域定义了数据格式和交换协议。

数据质量管理和标准合规性的挑战

在异构数据格式互操作性中实施数据质量管理和标准合规性面临诸多挑战：

*数据异质性：不同系统中的数据格式和结构可能有所不同。

*数据源多样性：数据可以来自各种来源，包括传感器、数据库和文件系统。

*数据量大：大数据环境中的数据量可能很大，这使得数据质量管理和标准合规性变得具有挑战性。

*数据变化快速：数据可能不断变化，这使得维护数据质量和标准合规性变得困难。

解决数据质量和标准合规性挑战

为了解决这些挑战，可以采用以下措施：

*建立数据治理框架：该框架定义数据质量和标准合规性的政策、流程和责任。

*采用数据质量工具：这些工具可以自动执行数据验证、清理和转换。

*实施标准转换服务：这些服务可以在不同格式之间转换数据。

*进行持续监控：定期监控数据质量和标准合规性，以识别并解决问题。

*提供培训和意识：确保数据所有者和消费者了解数据质量和标准合规性的重要性。

结论

数据质量管理和标准合规性对于异构数据格式互操作性的成功至关重要。通过克服数据质量和标准合规性方面的挑战，组织可以确保数据准确、一致和符合标准，从而实现顺畅的数据交换和有效协作。第八部分未来研究方向与标准发展趋势关键词关键要点数据治理和元数据管理

1.开发统一的数据治理框架，实现异构数据源的元数据发现、转换和集成。

2.探索利用区块链等技术，建立可信赖的数据血缘和治理机制。

3.促进数据治理和元数据管理工具与异构数据格式互操作性标准的集成。

人工智能驱动的互操作性

1.探索利用自然语言处理和机器学习技术，自动识别和转换异构数据格式。

2.开发人工智能驱动的工具，优化数据集成和互操作性过程。

3.研究人工智能在异构数据格式互操作性标准化中的伦理和社会影响。

语义互操作性

1.开发统一的数据模型和本体，实现异构数据源之间的语义理解和关联。

2.探索利用图数据库和知识图谱技术，增强语义互操作性。

3.促进语义互操作性标准在不同领域和应用中的采用。

标准化和认证

1.推动异构数据格式互操作性标准的国际化，建立全球标准体系。

2.建立独立的认证机构，认证符合互操作性标准的数据产品和服务。

3.鼓励开源社区参与标准制定和实现，促进互操作性的广泛采用。

安全性和隐私

1.开发数据共享和互操作性标准和协议，确保数据的机密性、完整性和可用性。

2.探索基于零知识证明和同态加密等技术的隐私增强技术，在互操作过程中保护敏感数据。

3.制定数据共享协议和治理框架，平衡数据互操作性和隐私保护。

异构数据集成平台

1.开发集成异构数据源、实现数据互操作性、并提供一体化数据访问和分析的平台。

2.探索云原生和分布式计算技术，支持异构数据集成平台的可扩展性和高可用性。

3.推进异构数据集成平台与其他技术（如人工智能、云计算、大数据）的集成和协同。未来研究方向与标准发展趋势

异构数据格式互操作性标准化是数据管理领域持续面临的挑战。随着数据复杂性和异构性的不断增加，对高效互操作标准化的需求也日益迫切。以下是一些未来研究方向和标准发展趋势：

1.语义互操作性

语义互操作性旨在实现异构数据源之间基于词汇意义的理解。未来的研究将重点关注开发自动化的工具和技术，以识别和协调不同数据格式中的概念和关系。这将允许系统对语义相同的异构数据进行推理和整合。

2.数据抽象

数据抽象技术将数据表示与底层格式分离。这允许不同格式的数据以统一的方式处理和管理。未来的研究将探索新的数据抽象模型和策略，以适应动态数据环境和复杂数据类型。

3.联邦数据管理

联邦数据管理系统允许用户跨多个数据源访问和管理数据，而无需将数据集中在单个位置。未来的研究将关注开发联邦数据管理标准，以支持异构数据格式的透明互操作和数据治理。

4.云计算与数据互操作性

云计算平台提供了大规模数据处理和存储能力。未来的研究将探索云原生的数据互操作性解决方案，利用云服务的弹性、可扩展性和按需功能。

5.人工智能与数据互操作性

人工智能技术可以自动化数据转换、数据匹配和语义推理任务。未来的研究将调查如何将人工智能方法整合到数据互操作性标准中，以提高互操作性过程的效率和准确性。

6.标准化组织的发展

国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）和万维网联盟（W3C）等标准化组织正在积极研发数据互操作性标准。未来的趋势包括标准的整合、协调和针对新兴技术和应用的扩展。

7.数据治理与合规性

随着数据互操作性的提高，对有效的数据治理和合规性机制的需求也随之增加。未来的研究将专注于制定数据互操作性标准，与数据治理框架和法规相一致。

8.实时数据互操作性

实时数据流的互操作性对于支持物联网、工业物联网和流式处理等应用至关重要。未来的研究将探索实时数据互操作性标准，以实现不同格式的实时数据流的无缝交换和处理。

9.数据