大数据是从什么视角看价值体现？
大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据蕴含的价值主要从以下两个视角体现:
1、从本体论视角来看，数据本身蕴含了信息、知识、规律甚至智慧，这些都能转化为实际的经济价值。
2、从方法论视角来看，数据成为其他生产要素的数字空间“孪生”，从而为现实世界赋值、赋能。
大数据承载了生产要素的新价值。大数据蕴含的价值主要体现在两个方面：
从本体论视角来看，数据本身蕴含了信息、知识、规律甚至智慧，这些都能转化为实际的经济价值。
从方***视角来看，数据成为其他生产要素的数字空间“孪生”，从而为现实世界赋值、赋能。
通过对海量数据的处理分析、推动多源数据的碰撞融合、以数据的快速流动带动其他传统要素优化配置、精准并高可信度地映射各类事物实际运行状态，持续促进数据应用价值高水平释放。
不同于物质与能源，数据不会因使用而消耗，越使用价值发挥就越大，同时使用过程中又会产生新的数据，成为新的“生产资源”用于“再生产”，从而创造新价值。
银行数据统计效率提升的方法？
可以根据银行业取得客户数据的广泛程度，额外开发评估客户未来潜在贡献度的子模型，分渠道、现金流、交易效率、贡献度四个维度，介绍如下：
渠道：客户主要使用的渠道可以反映客户进行消费行为的渠道偏好，并可作为未来商业银行增建、删除渠道或改变客户使用渠道习惯的重要参考。
现金流：评估客户现金资产、易变现金融资产及每期现金流的数值，确认客户可带给银行的潜在存款金额。
交易效率：通过计算客户交易的平均金额，确认客户执行每笔行内交易的效度水平。
贡献度：由客户角度出发，将其存、***帐户的资金移转收入扣除业务直接成本及总行与该分支机构的间接分摊成本后，将帐号归户至客户，估算客户在银行内整体帐户的综合贡献度。
数据驱动的什么兴起极大提高了科研效率。
数据驱动的研究方式兴起，极大的提高了科研效率 。大数据背景下，随着互联网与社会深度融合。过去的科学研究，往往是***用线下实验的方式。在现今，越来越多的实验***用的是在线实现、与将学术研究与企业的发展相结合。
这也在一定程度上决定了数据驱动研究将会是未来科学研究的主流范式。
这往往要求基于产学研深度融合，针对不同的应用场景提炼科学问题，并将机器学习、深度学习、AI等新方法、新技术引入问题研究。
数据的四性是指？
数据具有四个特征：原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolation ）和持续性（ Durability ）。这四个特性简称为 ACID 特性。
1 .原子性
事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包含的各操作要么都做，要么都不做
2 .一致性
事 务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。因此当数据库只包含成功事务提交的结果时，就说数据库处于一致性状态。如果数据库系统 运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是 不一致的状态。
3 .隔离性
一个事务的执行不能其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
4 .持续性
也称永久性，指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。
1、原子性：事务内包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚；实现：日志，将所有的更新操作全部写入日志当中，若因为一些系统奔溃/断电等原因导致事务中的部分更新操作已经执行，部分操作未执行，则通过回溯日志，将操作回滚，使系统保证原子性以及一致性；
2、一致性：不管任何时间有少个并发的事务，系统也必须保持一致；
3、 隔离性：多个并发的事务的操作，在同一时间只能有一个事务执行（及串行的执行）；
4、持久性：事务正确执行后，事务中对数据的操作不会回滚；
