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資安人雜誌

**資安人**（英語：Info Security，又名：iSecuTech）是一間位在台灣台北市的新聞媒體機構，由時任紐奧良國際股份有限公司（現：香港商法蘭克福展覽有限公司台灣分公司）董事長李正雄於 2002 年創辦，並由旗下主辦之台北國際資訊安全科技展的總召集人侍家驊擔任總編輯，為台灣少見以資訊安全為主題的專門媒體，長年以展覽結合專題論壇而在資訊界知名，曾於 2003 年 3 月至 2012 年 11 月間發行專門雙月刊。

為了鼓勵資訊安全產業在台灣的發展，資安人在 2007 年創辦「資安貢獻獎」，表彰各領域與產業的資訊安全應用人才與公司行號，評審群除台灣產官學界人士，國際認證業者（如：英國標準協會）也會不時協力於優選名單的評鑑，目前這項活動已成為台北國際資訊安全科技展的其中一環；同年 9 月 27 日，擔任 OWASP 台灣分會主辦之「OWASP 亞洲官方年會」主要協辦媒體單位。

## 雙月刊雜誌的發展

資安人於 2003 年 3 月首度發行紙本創刊號「資安人雜誌」，2009 年 3 月 14 日起透過網站，推出紙本雙月刊的重點摘要介紹。

隨著紙本媒體經營日漸困難，2011 年 5 月發行最後一份紙本刊物後，於 2011 年 7 月起改為發行電子版雙月刊，紙本合共發行了 75 期，電子版本則發行至 2012 年 11 月的第 90 期後停止發行，轉為全力經營網路媒體與提供週間電子報服務，但主辦活動時仍會保留「資安人雜誌」的名義。

## 軼事

2005 年 11 月，資安人的網站資料庫曾遭駭客竊取與書信公然挑釁，因為其刊物的主題定位而引起媒體界與資訊界的詫異。

## 資料來源

## 外部連結

* 資安人科技網的 Facebook 專頁
資官縣

**資官縣**。晉置冶官縣；南齊後廢，訛作治官縣；隋復置，又訛治作咨官縣；唐又訛咨作資。唐武德初，屬嘉州。貞觀六年，屬榮州。宋代仍屬榮州。元省。

## 註釋
資州直隸州

**資州直隸州**，清代設置的直隸州，隸川南永寧道。

明代為資縣。順治初仍明制，為資縣，屬成都府。雍正五年（1727 年），升直隸州，以成都府之仁壽、井研、資陽、內江來屬。領縣四。資陽縣、內江縣、仁壽縣、井研縣。

## 註釋
資工

**資訊工程**（Information Engineering，簡寫為 **IE**），又稱**信息工程**，是一種「透過工程手段去處理資訊」的技能，屬於電腦科學的一個分支。不過，由於過去不少人對於「資訊」的定義混淆，以及把「資訊工程」及「資訊系統」兩門科學混淆（這在台灣的大學特別常見），所以外界現在普遍把這個科目重新稱之為**知識及數據工程**（Knowledge and Data Engineering），把資訊的兩個層次分別開來。

* 其中數據工程（Data Engineering）= 資訊工程（Information Engineering）
* 臺灣的大學資訊工程學系英文名稱為（Computer Science and Information Engineering），然而資訊工程系的直譯英文名稱為（Information Engineering）課程內容稍有不同的地方。「Computer Science and Information Engineering」直譯應為「**電腦科學與資訊工程**」

## 組成

根據 IEEE 有關知識及資料工程期刊的定義，資訊工程的內容大致可以分成以下五大範疇：

1. 資料探勘（Data mining）
2. 資料庫設計及數據模型（Database and Data Modelling）
3. 知識工程及智慧型系統（Knowledge Engineering and Intelligent Systems）
4. 資訊工程平台（Underlying Computational Platforms for Knowledge and Data Engineering）
5. 資訊工程應用（Emerging Knowledge and Data Engineering Applications）

當中，數據發掘、資料庫設計及數據模型亦合稱為「數據工程」。資訊工程平台是頭三項的系統基礎架構，而資訊工程應用則是頭三項的具體技術應用。

## 參見

* 香港中文大學訊息工程學系
* 資訊工程學系

## 參考
資工彌

**余函彌**（英文名: Bonnie Yu，1986 年 3 月 25 日 —），生於台灣台中市，台灣新生代藝人，成名於台大五姬，俗稱 "資工彌"，國立台灣大學資訊工程學系和台中女中畢業，後成為主持人、服裝店業者等。

## 簡介

余函彌出生於台中市，長於單親家庭。

台中女中、國立台灣大學資訊工程學系畢業，之後赴美國舊金山藝術大學進修時尚採購課程一年。

批踢踢網路最初稱其為**資工彌**，與其他四位畢業於台大的網路美女（劉乃潔、吳依潔、翁滋蔓、陳匡怡）被報導為台大五姬。2010 年出道後，與台大十三妹之一的「工工花」吳思嫻（Fion）組成兩人團體「X.O.X.O.」。

2010 年 7 月 7 日，余函彌主持遊戲新幹線代理線上遊戲《劍俠世界 Online》上市記者會，這是她首次主持記者會，卻認不出遊戲新幹線董事長王俊博，因此被王俊博批評「看來台大頭腦也沒那麼好」；同月 7 日，余函彌說，她接下此次主持後有先上網做功課，並沒有把王俊博的姓氏唸錯，但可能是她認人功力差、再加上現場來的長官太多，所以才沒認出王俊博，但王俊博私下對她說「看來台大頭腦也沒那麼好」一語是開玩笑。

2013 年 6 月 20 日新聞指出，余函彌因為不愛受關注，決定專心在服飾店，退出演藝圈。

2016 年 3 月 17 日因 PTT 一篇「東區 bonbonchic 糟糕經驗」引發熱烈討論，又被網友挖出多件款式與淘寶樣式十分相似，引發網友撻伐。

## 服裝店事業

2010 年余函彌在台北市忠孝東路商圈成立了自有品牌服飾店「BonBon Chic」。還有 Yuyu Active

## 音樂

* 2011 年 《Mocha Java》X.O.X.O.

## 電視劇

* 2011 年 三立都會台、台視《勇士們》飾 郭雅文
* 2011 年 八大綜合台、民視《我可能不會愛你》飾 Lala
* 2012 年 台視《女人花》飾 趙心妮
* 2012 年 八大綜合台、民視《原來愛・就是甜蜜》飾 妮可
* 2012 年 三立都會台《剩女保鏢》飾 秦明玉
* 2012 年三立都會台、台視《螺絲小姐要出嫁》飾 湘湘（友情客串）
* 2012 年 微電影 《這一刻，愛吧》飾 碧昂舒

## 電影

* 2008 年 《夏日之詩》藤井樹電影短片
* 2012 年 《這一刻愛吧！》可愛多微電影 飾 碧昂舒
* 2013 年 《逗陣ㄟ》台灣人情系列的電影 飾 國慶同學

## 主持

* 2011 年 CTV《電競 All STAR》MC

## MV

* 2011 年 《思念會驚》- 蕭煌奇

## 廣告

* 2011 年 《DHC 防曬篇》
* 2011 年 《正官庄韓國人蔘》
* 2011 年 《台啤 - 好學生篇》
* 2012 年 《可愛多冰淇淋》
* 2012 年 《新世紀航海王》FamilyMart

## 獎項

* 2010 年 《爆紅人氣正妹獎》雅虎奇摩搜尋

## 參考資料

## 外部連結

* 余函彌的 Instagram 帳戶
* （繁體中文）余函彌微博 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* （繁體中文）余函彌 Han-Mi （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（Facebook 官方粉絲團）
資市

**資市鎮**，是中華人民共和國湖北省荊州市江陵縣下轄的一個鄉鎮級行政單位。面積 81.6 平方千米，人口 2.2 萬人

## 行政區劃

資市鎮下轄以下地區：
現有部分村落如華湘村花橋村已劃入荊州開發區

金龍橋社區、​寺橋社區、​古堤村、​先進村、​林星村、​青山村、​范淵村、​平淵村、​花章村、​潘市村、​黃場村、​花港村、​華湘村、​玉古村、​李塘村、​資嶺村和凡湖村。

## 資市鎮名稱來歷

資市鎮也叫「資福寺」，擁有一顆百年銀杏樹。

## 參考資料
資政

**資政**是部分國家或地區設置的高級官銜，功能為政府首長提供政務之諮詢，並得以一定程度的參與或輔助政務。其主要由已退休之官員、或是在社會上德高望重者擔任。

## 詞源

該官銜的漢語詞係源自古代中國，例如資政大夫、資政殿大學士。

## 中華民國

在中華民國，於總統府下聘任資政數人，來自各專業領域、為國建言。該職與國策顧問、戰略顧問於民間雅稱為「三公」，三者皆是總統必要時請益、諮詢公共政策的人士。一般任期為一年，無給薪之榮譽職務（無給職）。

依據《中華民國總統府組織法》第 15 條之規定，總統府資政為無給職，聘期不得逾越總統任期，人數不得逾 30 人。

## 新加坡

新加坡的資政分為內閣資政（Minister Mentor，原譯「高級部長」）和國務資政（Senior Minister）。其中內閣資政祇設一位，由李光耀任職；李光耀因此受新加坡人尊稱為李資政。資政是總理或國家領導人退職後方能擔任，是僅次於國家總統、總理之下的國家領袖。

新加坡的資政是參照中華民國的職級，賦予了「資政」新內涵，於是成為新加坡和中華民國的通用名詞。

## 中華人民共和國

改革開放之初，曾經有中央顧問委員會由老幹部所組成，中顧委的委員亦是當時現任的黨和國家領導們諮詢國政的重要對象。目前部分超齡退休的地方政府官員會轉任資政發揮餘熱。

## 緬甸

國務資政是緬甸自 2016 年 4 月起設立的職務，任期與緬甸總統一樣為五年，被外界視為相當於實行總統制前的緬甸總理職務，首任資政為翁山蘇姬。

## 參見

* 中華民國總統府資政
* 資政大夫
* 國務資政
* 內閣資政
* 資政院
* 指導制

## 參考文獻
資政大夫

**資政大夫**，又稱**資善大夫**，中國、越南古代散官職稱。

金朝始置資政大夫，為正三品；元朝時沿用，升為正二品，明朝為正二品。清朝為正二品。同治二年（1863 年），廣州市花都區新華鎮三華村建有資政大夫祠，當時用來紀念兵部郎中徐方正的祖父徐德魁。民國後廢除。
資政大夫祠建築群

**資政大夫祠建築群**，位於中華人民共和國廣東省廣州市花都區，是清朝古建築，它是花都區數量最大，分布最廣，影響最大的文物，由資政大夫祠、南山書院、亨之徐公祠、襯祠、後樓、水仙古廟組成，佔地 3500 平方米。建築群始建於清朝同治二年，用來祭祀先祖。

2002 年 7 月，被列入廣東省文物保護單位名單。2023 年 4 月，資政大夫祠景區被評為國家 3A 級旅遊景區。

## 參考鏈接

## 更多閱讀

* 《廣州市文物普查彙編・花都區卷》ISBN 7-80731-141-X
資政新篇

《**資政新篇**》是太平天國干王洪仁玕在 1859 年向天王洪秀全呈交的一份建議書，提出在太平天國推行多項改革，涉及政治、法律、經濟等領域。洪秀全同意了許多建議，另一些建議則被否決或認為時機未成熟而不宜推行，實際上全部建議最後仍是沒有落實。

## 背景

1856 年 9 月太平天國發生內訌，形勢急轉直下。1859 年，曾學習西方事物的洪仁玕從香港來到天京，洪秀全封他為軍師、干王。洪仁玕明白太平天國需要改革去挽救政權，於是在該年向洪秀全提交《資政新篇》。

## 內容

《資政新篇》在政治方面主張加強中央集權；經濟方面主張興辦工礦交通事業；改良社會方面主張發展文化、衛生和福利事業，革除陋習；法律方面主張改革刑罰制度。它是一個統籌全局的治國方案，不過並非太平天國的施政綱領，該書（被洪秀全批閱的版本）沒有被列入「旨准頒行詔書總目」，只是得到「旨准頒行」，僅是獲許可在太平天國內印刷發行和流通。

## 影響及評價

由於當時社會動盪，《資政新篇》提出的建議並未實行，而太平天國其他重要人物也不重視該書。忠王李秀成被清軍俘獲後，清方的記載說：「偽干王所編各書，李酋皆不屑看也。」曾國藩的幕僚趙烈文看過《資政新篇》後，卻讚賞說：「於夷情最諳練…… 觀此一書，則賊中不為無人」。

## 參考文獻

* 《中國法制史》，蒲堅著，中央廣播電視大學出版社，2006 年 10 月版，ISBN 7-304-02441-0，第十二章

## 外部連結

* 簡介
資料

**資料**（英語：data）又稱**數據**，是通過觀測得到的數字性的特徵或資訊。更專業地說，資料是一組關於一個或多個人或物件的定性或定量變數。資料可以是一堆雜誌、一疊報紙、開會記錄或者病人的病歷記錄。

雖然「資料」和「資訊」這兩個術語經常互相替換使用，但是他們的含義完全不同。在一些流行出版物中，當資料被置於情境之下審視或經過分析之後，「資料」就會變為「資訊」；一般而言，資料（data）經由處理後稱為資訊（information），從這些資訊中分析出來的訊息稱為知識（knowledge），再通過不斷地行動與驗證，逐漸形成智慧（wisdom）；在大數據（big data）興起後，**資料科學**這門學問顯得非常重要。

然而在學術課題論述中，資料只是「資訊的單元」。在經濟領域上，「資訊」衍生資訊經濟，而「資料」則衍生資料經濟。

## 分類

**原始資料**是一組未經過糾正的數字或特徵。原始資料需要通過移除異常值和明顯的儀器或資料錄入誤差來進行糾正（比如溫度計在北極的戶外測量到的熱帶溫度）。資料處理通常分成若干階段，某個階段的「已處理的資料」在另一個階段可能就是「原始資料」。

**現場資料**是指在不受控的「原位（in situ）」環境中收集的原始資料。而實驗資料是指在科學研究情境中通過觀測和記錄產生的資料。

## 應用

資料運用在科學研究、商業管理（比如銷售資料、收入、利潤、股價）、金融、政治（比如犯罪率、失業率、識字率）和事實上的其他一切人類組織性活動形式（比如非營利性組織所做的流浪者人口調查）中。

資料會經過測量、收集、報告和分析，因此它可以使用圖表、圖像或者其他分析工具進行視覺化；資料常以「表格」的方式呈現，並以試算表來處理。資料作為一種關於一些已存在的資訊或知識的一般概念，會使用一些可以更好地利用或處理的形式進行呈現或編碼。

## 參考文獻
資料依存性

**數據 - 程序依賴**（英語：program-data dependence），是一種軟體數據相互關係。

具體指一旦某個應用程式改變了，相應的數據也要隨之改變。各種不同的傳統電腦程式需要定義數據的位置和屬性。在傳統的文件環境裡，軟體程序的改變要求對於需要訪問的數據也做相應的改變。

## 出處
資料保護API

**資料保護 API**（全稱：**Data Protection Application Programming Interface**，縮寫 **DPAPI**）是一個簡單的密碼學應用程式介面 ，作為一個組件內建在 Windows 2000 及之後版本的 Microsoft Windows 作業系統中。理論上，資料保護 API 可以實現任何類型的資料對稱加密；在實踐中，其在 Windows 作業系統中的主要用途是執行非對稱私鑰的對稱加密，使用使用者或系統的秘密資訊作為熵的重要來源。

對於幾乎所有密碼系統來說，最困難的挑戰之一是「金鑰管理」—— 其中部分即是，如何安全地儲存解密金鑰。如果金鑰以純文字儲存，則可以存取金鑰的任何使用者都可以存取加密的資料。如果金鑰被加密，則又需要另一個金鑰，周而復始。DPAPI 允許開發者使用從使用者的登入私鑰匯出的對稱金鑰來加密金鑰，或者在系統加密的情況下使用系統的域驗證私鑰來加密金鑰。

用於加密使用者 RSA 金鑰的 DPAPI 金鑰儲存在 `%APPDATA%\Microsoft\Protect\{SID}` 目錄，其中 {SID} 為該使用者的安全識別碼。DPAPI 金鑰儲存在與保護使用者私鑰的主金鑰相同的檔案中。它通常為 64 位元組的亂數據。

2010 年，Elie Bursztein 和 Jean-Michel Picod 在 Black Hat DC 2010 提出了 Reversing DPAPI and Stealing Windows Secrets Offline。除了他們的簡報，Bursztein 和 Picod 發布了能離線解密 DPAPI 加密資料的 DPAPIck。2012 年，Passcape Software 在他們的部落格中發布了介紹 DPAPI 內部邏輯的更詳細文章及一個完全離線解密和分析 DPAPI 的工具。與上一個不同，該工具利用了一些舊有 Windows 的缺陷（例如，你可以無需獲知所有者的登入密碼就解密 Windows 2000 的 DPAPI 資料體）並完全相容 Windows 8 的 DPAPI 資料結構。在 Windows 8 中，微軟改變了 DPAPI 邏輯的工作方式，現在可以使用多個使用者的金鑰來匯出加密金鑰以解密使用者的主金鑰，然後用於解碼單個 DPAPI 資料體（blob）。

## 安全屬性

DPAPI 不為自己儲存任何永續性資料。相反，它只接受明文並返回密文（反之亦然）。

DPAPI 安全性依賴於 Windows 作業系統保護主金鑰和 RSA 私鑰免受攻擊的能力。這在大多數攻擊情形中高度依賴終端使用者憑據的安全性。主加密 / 解密金鑰通過 PBKDF2 函式從使用者密碼匯出。特定資料的二進位大型物件可以添加鹽和 / 或詢問外部使用者提供額外密碼（也稱強密碼保護）來加密。鹽的使用由各實現的選項控制，即由應用程式開發者控制，不能由終端使用者或系統管理員控制。

通過使用 COM + 物件可以授予金鑰的委託存取權限。這使 IIS 網頁伺服器能夠使用 DPAPI。

## 微軟軟體對 DPAPI 的使用

雖然並非所有微軟產品都在使用，但微軟產品對 DPAPI 的使用隨著每個 Windows 版本在增加。不過，出自微軟或第三方開發人員的許多應用程式仍傾向於使用自己的保護方式，或者最近才切換為使用 DPAPI。例如 Internet Explorer 的 4.0-6.0 版本、Outlook Express 和 MSN Explorer 使用較舊的保護儲存（PStore）API 來儲存儲存的憑據（例如密碼）。Internet Explorer 7 則開始使用 DPAPI 保護已儲存的使用者憑據。

* Windows 8 中的圖片密碼、PIN 和指紋
* Windows 2000 及之後版本中的加密檔案系統
* SQL Server 透明資料加密（TDE）服務的主加密金鑰
* Internet Explorer 7，無論是適用於 Windows XP 的獨立版本，還是 Windows Vista 和 Windows Server 2008 中整合的版本
* Windows Mail 和 Windows Live Mail
* Outlook 的 S/MIME
* Internet Information Services 的 SSL/TLS
* Windows 權利管理服務客戶端 v1.1 及之後版本
* Windows 2000 及之後版本對 EAP/TLS（VPN 身分驗證）和 802.1x（Wi-Fi 身分驗證）
* Windows XP 及之後版本對儲存的使用者名稱和密碼）（也稱憑據管理器）
* .NET Framework 2.0 及之後版本對 System.Security.Cryptography.ProtectedData
* Microsoft.Owin（Katana） Cookie 身分驗證（當自代管時）

## 參考資料

## 外部連結

* Windows Data Protection API (DPAPI) white paper by NAI Labs
* Data encryption with DPAPI （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Use DPAPI to encrypt and decrypt data
* How To: Use DPAPI (User Store) from ASP.NET 1.1 with Enterprise Services （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* System.Security.Cryptography.ProtectedData in .NET Framework 2.0 and later （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Discussion of the use of MS BackupKey Remote Protocol by DPAPI to protect user secrets （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* The Windows PStore （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* DataProtectionDecryptor （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館），NirSoft 出品的免費軟體
資料倉儲

在電腦領域，**資料倉儲**（英語：data warehouse，也稱為**企業資料倉儲**）是用於報告和資料分析的系統，被認為是商業智慧型的核心組件。 資料倉儲是來自一個或多個不同源的整合資料的中央儲存庫。資料倉儲將當前和歷史資料儲存在一起，用於為整個企業的員工建立分析報告。

儲存在倉庫中的資料從執行系統（例如行銷或銷售）上傳。這些資料可能會通過一個 ODS 資料庫，並且可能需要進行額外操作的資料清理，以確保資料品質，然後才能在資料倉儲中用於報告。

典型的基於提取、轉換、載入（ETL）的資料倉儲使用分級、資料整合和存取層來存放其關鍵功能。分級層或分級資料庫儲存從每個不同的源資料系統中提取的原始資料。整合層通過轉換來自分級層的資料，將不同的資料集合在一起，通常將轉換後的資料儲存在 ODS 資料庫中。然後將整合的資料轉移到另一個資料庫（通常稱為資料倉儲資料庫），在這個資料庫中，資料被分為層次組（通常稱為維度），並被分成事實和聚合事實。事實和維度的組合有時被稱為星型模式。存取層幫助使用者檢索資料。

資料的主要來源被清理、轉換、分類，並提供給管理人員和其他商業專業人員用於資料探勘、線上分析處理、市場研究和決策支援。 然而，檢索和分析資料、提取、轉換和裝載資料以及管理資料字典的方法也被認為是資料倉儲系統的基本組成部分。許多資料倉儲的文獻都使用了這個更廣泛的語境。因此，資料倉儲的擴充定義包括商業智慧型工具、提取、轉換和載入資料到儲存庫的工具，以及管理和檢索元資料的工具。

## 較簡易的解釋方式

**資料倉儲**是一種資訊系統的資料儲存理論，此理論強調利用某些特殊資料儲存方式，讓所包含的資料，特別有利於分析處理，以產生有價值的資訊並依此作決策。

利用資料倉儲方式所存放的資料，具有一但存入，便不隨時間而更動的特性，同時存入的資料必定包含時間屬性，通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料，並利用特定分析方式，自其中發掘出特定資訊。

## 較學術的解釋方式

**資料倉儲** ，由資料倉儲之父比爾・英蒙於 1990 年提出，主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理（OLTP）經年累月所累積的大量資料，透過**資料倉儲**理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理（OLAP）、資料探勘（Data Mining）之進行，並進而支援如決策支援系統（DSS）、主管資訊系統（EIS）之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智慧型（BI）。

一般來說，**資料倉儲**可由關聯式資料庫，或專為資料倉儲開發的多維度資料庫建立，若由多維度資料庫建立而成，其架構可分為星狀及雪花狀架構，包含數個維度資料表，及一個事實資料表。

**資料倉儲**的建制不僅只是資訊工具技術面的運用，在規畫和執行面更需對產業知識、行銷管理、市場定位、策略規畫等相關條件有深入的了解，才能真正發揮**資料倉儲**以及後續分析工具的價值，提升組織競爭力。

## 資料倉儲的特性

* 主題導向（Subject-Oriented）

　
: 有別於一般 OLTP 系統，**資料倉儲**的資料模型設計，著重將資料按其意義歸類至相同的主題區（subject area），因此稱為主題導向。舉例如 Party、Arrangement、Event、Product 等。

* 整合性（Integrated）

　
: 資料來自企業各 OLTP 系統，在**資料倉儲**中是整合過且一致的。

* 時間差異性（Time-Variant）

　
: 資料的變動，在**資料倉儲**中是能夠被紀錄以及追蹤變化的，有助於能反映出能隨著時間變化的資料軌跡。

* 不變動性（Nonvolatile）

　
: 資料一旦確認寫入後是不會被取代或刪除的，即使資料是錯誤的亦同。（i.e. 錯誤的後續修正，便可因上述**時間差異性**的特性而被追蹤）

## ODS、資料倉儲和資料超市之異同

Operational data store（ODS）、**資料倉儲**和資料超市三者相同之處在於均不屬於任一 OLTP 系統，並且都是以資料導向的設計而非流程（process）導向。

相異之處在於，ODS 的特性較著重於戰術性查詢，變動性大。**資料倉儲**通常為企業層級，用來解答即興式、臨時性的問題。而資料超市則較偏向解決特定單位或部門的問題，部分採用維度模型（dimensional model）。

## 資料探勘、OLAP 和資料倉儲

資料倉儲可以作為資料探勘和 OLAP 等分析工具的資料來源，由於存放於資料倉儲中的資料，必需經過篩選與轉換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結果。

資料探勘和 OLAP 同為分析工具，其差別在於 OLAP 提供使用者一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對資料進行複雜的查詢動作，其預設查詢條件由使用者預先設定，而資料探勘，則能由資訊系統主動發掘資料來源中，未曾被察覺的隱藏資訊，和透過使用者的認知以產生知識。

資料探勘（Data Mining）技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以建立有效的模型及規則，而企業透過資料探勘更瞭解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。資料探勘是資料倉儲的一種重要運用。基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships）。Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。

## 參見

## 參考文獻
資料倉庫

在電腦領域，**資料倉儲**（英語：data warehouse，也稱為**企業資料倉儲**）是用於報告和資料分析的系統，被認為是商業智慧型的核心組件。 資料倉儲是來自一個或多個不同源的整合資料的中央儲存庫。資料倉儲將當前和歷史資料儲存在一起，用於為整個企業的員工建立分析報告。

儲存在倉庫中的資料從執行系統（例如行銷或銷售）上傳。這些資料可能會通過一個 ODS 資料庫，並且可能需要進行額外操作的資料清理，以確保資料品質，然後才能在資料倉儲中用於報告。

典型的基於提取、轉換、載入（ETL）的資料倉儲使用分級、資料整合和存取層來存放其關鍵功能。分級層或分級資料庫儲存從每個不同的源資料系統中提取的原始資料。整合層通過轉換來自分級層的資料，將不同的資料集合在一起，通常將轉換後的資料儲存在 ODS 資料庫中。然後將整合的資料轉移到另一個資料庫（通常稱為資料倉儲資料庫），在這個資料庫中，資料被分為層次組（通常稱為維度），並被分成事實和聚合事實。事實和維度的組合有時被稱為星型模式。存取層幫助使用者檢索資料。

資料的主要來源被清理、轉換、分類，並提供給管理人員和其他商業專業人員用於資料探勘、線上分析處理、市場研究和決策支援。 然而，檢索和分析資料、提取、轉換和裝載資料以及管理資料字典的方法也被認為是資料倉儲系統的基本組成部分。許多資料倉儲的文獻都使用了這個更廣泛的語境。因此，資料倉儲的擴充定義包括商業智慧型工具、提取、轉換和載入資料到儲存庫的工具，以及管理和檢索元資料的工具。

## 較簡易的解釋方式

**資料倉儲**是一種資訊系統的資料儲存理論，此理論強調利用某些特殊資料儲存方式，讓所包含的資料，特別有利於分析處理，以產生有價值的資訊並依此作決策。

利用資料倉儲方式所存放的資料，具有一但存入，便不隨時間而更動的特性，同時存入的資料必定包含時間屬性，通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料，並利用特定分析方式，自其中發掘出特定資訊。

## 較學術的解釋方式

**資料倉儲** ，由資料倉儲之父比爾・英蒙於 1990 年提出，主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理（OLTP）經年累月所累積的大量資料，透過**資料倉儲**理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理（OLAP）、資料探勘（Data Mining）之進行，並進而支援如決策支援系統（DSS）、主管資訊系統（EIS）之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智慧型（BI）。

一般來說，**資料倉儲**可由關聯式資料庫，或專為資料倉儲開發的多維度資料庫建立，若由多維度資料庫建立而成，其架構可分為星狀及雪花狀架構，包含數個維度資料表，及一個事實資料表。

**資料倉儲**的建制不僅只是資訊工具技術面的運用，在規畫和執行面更需對產業知識、行銷管理、市場定位、策略規畫等相關條件有深入的了解，才能真正發揮**資料倉儲**以及後續分析工具的價值，提升組織競爭力。

## 資料倉儲的特性

* 主題導向（Subject-Oriented）

　
: 有別於一般 OLTP 系統，**資料倉儲**的資料模型設計，著重將資料按其意義歸類至相同的主題區（subject area），因此稱為主題導向。舉例如 Party、Arrangement、Event、Product 等。

* 整合性（Integrated）

　
: 資料來自企業各 OLTP 系統，在**資料倉儲**中是整合過且一致的。

* 時間差異性（Time-Variant）

　
: 資料的變動，在**資料倉儲**中是能夠被紀錄以及追蹤變化的，有助於能反映出能隨著時間變化的資料軌跡。

* 不變動性（Nonvolatile）

　
: 資料一旦確認寫入後是不會被取代或刪除的，即使資料是錯誤的亦同。（i.e. 錯誤的後續修正，便可因上述**時間差異性**的特性而被追蹤）

## ODS、資料倉儲和資料超市之異同

Operational data store（ODS）、**資料倉儲**和資料超市三者相同之處在於均不屬於任一 OLTP 系統，並且都是以資料導向的設計而非流程（process）導向。

相異之處在於，ODS 的特性較著重於戰術性查詢，變動性大。**資料倉儲**通常為企業層級，用來解答即興式、臨時性的問題。而資料超市則較偏向解決特定單位或部門的問題，部分採用維度模型（dimensional model）。

## 資料探勘、OLAP 和資料倉儲

資料倉儲可以作為資料探勘和 OLAP 等分析工具的資料來源，由於存放於資料倉儲中的資料，必需經過篩選與轉換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結果。

資料探勘和 OLAP 同為分析工具，其差別在於 OLAP 提供使用者一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對資料進行複雜的查詢動作，其預設查詢條件由使用者預先設定，而資料探勘，則能由資訊系統主動發掘資料來源中，未曾被察覺的隱藏資訊，和透過使用者的認知以產生知識。

資料探勘（Data Mining）技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以建立有效的模型及規則，而企業透過資料探勘更瞭解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。資料探勘是資料倉儲的一種重要運用。基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships）。Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。

## 參見

## 參考文獻
資料傳輸

**資料傳輸**、**數位傳輸**或**數位通訊**是資料（數位位元流）在一個對等或點對多點通訊的物理傳輸管道。這樣的管道包括雙絞線、光纖、無線通訊頻道、儲存裝置及電腦匯流排。資料本身以一種電磁訊號代表，如電壓、無線電波、微波或紅外線訊號。

類比通訊用於傳輸連續變化的類比訊號，數位通訊則用於傳輸離散訊息。運用一個數位調變方法，離散訊息可表示為一系列脈波通過一個線路碼（基頻傳輸），或一組有限的連續變化波形（通帶傳輸）。通帶調變與相應的解調（也被稱為檢出）通過數據機裝置實現。依照數位訊號最常見的定義，通常以基頻與通帶兩種訊號表示的位元流被認為是資料傳輸。另一種定義中則只考慮到基頻訊號，而資料的通帶傳輸作為一種形式的數模轉換。

資料傳輸可以是從資料來源始發的數位資訊，例如一台電腦或一個鍵盤。也可以是將一個類比訊號如電話或影片訊號數位化至一個位元流，例如使用脈波編碼調變（PCM）或更進一步的資料壓縮（數模轉換與資料壓縮）方案。這種信源的編解碼是通過編解碼器裝置所進行的。

## 概述

在「資料傳輸」領域的課程和教科書中以及《數位傳輸》和《數位通訊》也有與以下類似的內容。

數位傳輸或資料傳輸以前一直屬於電信和電氣工程的範疇。資料傳輸的基本原則也可以包涵在資料通訊之中的電腦科學 / 電腦工程學科內，其中還包括電腦聯網或電腦通訊應用程式和網路協定中，例如路由、交換和行程間通訊。雖然傳輸控制協定（TCP）涉及到「傳輸」這個術語，TCP 和其他傳輸層協定一般都「不」在有關資料傳輸的教科書或課程中討論，而是在電腦網路中說明。

遠端傳輸一詞涉及類比通訊和數位通訊。在大多數的教科書中，類比傳輸一詞僅是指一個類比資訊訊號通過一個類比訊號（沒有數位化）的傳輸，無論是作為一個非調變的基頻訊號，還是作為用類比調變方法（如 AM 或 FM）的一個通帶訊號。它也可能包括類比上的類比脈波調變的基頻訊號，如脈波寬度調變。在電腦聯網的傳統的幾本書中，「類比傳輸」是指使用數位調變方法的位流通帶傳輸，比如 FSK， PSK 和 ASK。注意，這些方法包括在例如名為數位傳輸或資料傳輸的教科書中。

資料傳輸的理論方面包括在資訊理論和編碼理論中。

## 協定分層

在資料傳輸領域的課程與教材中，通常使用如下的 OSI 模型處理協定分層與主題：

* 第一層，實體層：
  * 頻道編碼，包括
    * 數位調變 schemes
    * 線路編碼 schemes
    * 正向錯誤校正碼（FEC）碼
  * 位同步
  * 多路復用
  * 均衡
  * 頻道模型
* 第二層，資料鏈路層：
  * 頻道接入 schemes, 媒介存取控制（MAC）
  * 封包模式通訊和影格同步化
  * 錯誤檢測和自動重複請求（ARQ）
  * 流量控制
* 第六層，表示層：
  * 信源編碼（數位化和資料壓縮）和資訊理論。
  * 加密（可能發生在任何一層）

## 參見

* 電腦網路
* 資訊理論
* 傳播媒體
* 訊號處理
* 電信

## 注釋
資料傳輸速率

**資料傳輸速率**（**Data transfer rate**）簡稱**傳輸速率**，在電信領域是指在單位時間內在資料傳輸系統裝置之間傳送位元，字元，或者塊的平均值。

傳輸速率可以應用於不同功能。反應時間可以幫助網路管理員查明網路裡面什麼位置速率下降和潛在的阻斷。通過分析資料傳輸速率來相應做調整，作為一個保護性措施，系統可以執行得更加有效，並可以在高負荷的時候預防處理特別的頻寬限制。

測試裝置比如光纖迴路測試可以幫助測量和管理資料傳輸速率。

## 參見

* 位元速率
資料儲存裝置

**儲存裝置**是用於儲存資訊的裝置或裝置。通常是將資訊數位化後再以利用電、磁或光學等方式的媒體加以儲存。

常見的儲存裝置（電腦數據存貯器）有：

* 利用電能方式儲存資訊的裝置如：各式記憶體，如各式隨機存取記憶體（RAM）、唯讀記憶體（ROM）、固態硬碟（SSD）等
* 利用磁能方式儲存資訊的裝置如：硬碟、軟碟、磁帶、磁芯記憶體、磁泡記憶體
* 利用光學方式儲存資訊的裝置如：CD、DVD、Blu-ray
* 利用磁光方式儲存資訊的裝置如：磁光碟
* 利用其他實體物如紙卡、紙帶等儲存資訊的裝置如：打孔卡、打孔帶等

具體外部儲存裝置的例子如：

* 磁鼓記憶體
* 磁帶機
* 軟磁碟
* 硬磁碟
* 固態硬碟
* 光碟機

## 記憶體

記憶體是可以被電腦的中央處理器直接存取而不需要通過輸入輸出裝置的儲存裝置。記憶體一般用來儲存運算時的資料。記憶體一般速度很快，例如隨機存取記憶體（RAM）。

RAM 也是非永久性記憶體，在斷電的時候，將失去所儲存的內容。唯讀記憶體就不是易失去內容的，但不適合用來儲存大量的資料，因為其造價的昂貴。通常，唯讀記憶體在寫內容進去之前也必須完全的擦除原來的內容，這使得大規模的使用它不切實際。所以，單獨的輔助存貯器或者叫外部記憶體通常被用來儲存長期的穩定的資料。

有時候，主記憶體儲器這個術語被混淆的使用在線上儲存和硬碟上，而這些都通常應歸類為輔助記憶體。

主記憶體儲器可能包括幾種不同的裝置，例如 CPU 快取，以及特殊的處理器暫存器，這些都能直接被處理器存取，主記憶體儲器可以被隨機的存取，那就是在任何時間存取任何位置都用相同的時間。典型的位置資訊使用記憶體的實體位址。無論儲存的內容怎麼變化，實體位址是不變的。

## 辨析解意

所有能與電腦配合使用，方便進行資訊儲存的物件都屬於此類裝置。不一定帶有轉動的部分，或位置於電腦外部。如以下各例：

* 記憶卡（ memory card）
* USB 隨身碟（USB flash drive ）
* 唯讀記憶體 （ROM）
* 隨機存取記憶體 （RAM）
* 電腦記憶體
* * *
資料冰山

**資料冰山**(**Data iceberg**) 是資訊管理的一個現象。

當一個機構實施中央集權的空間管理時，由於管理員需要把有限的空間分配給機構內所有的員工，當機構變得愈來愈大，員工所能分配到的空間也愈來愈少。假若機構的部門有財政自主的能力，就會私自在部門內建立自己的儲存空間伺服器，以解決儲存空間不足的難題。而當這趨勢不斷擴張，到最後管理者所能管理的空間，最多可能只佔機構的十分之一。而其餘的十分之九，都屬於管理者所不能看見的「黑市」空間。

站在資訊保安的角度來看，這種做法會帶來很大的危機：因為這十分之九的「黑市」空間可能儲存著對公司運作非常重要的資料，但由於部門未有合資格的資訊管理專材去管理及維護其保安與穩定性，這些儲存空間經常都成為外來入侵者入侵的熱點。
資料分析

**資料分析**是一種統計學常用方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的資料之間存在的關係，並繪製出統計資訊圖，以更簡潔的解釋這些資料中包含的主要資訊。其他一些用於收集資料，以便弄清哪些是同質的，從而更好地了解資料。

資料分析可以處理大量資料，並確定這些資料最有用的部分。本學科近年來的成功，很大程度上是因為製圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析資料，來突出難以捕捉的關係；更重要的是，這些表達方法與基於現象分布的「先驗」觀念無關，與經典統計方法正相反。

資料分析的數學基礎在 20 世紀早期就已確立，但直到電腦的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣，而資料分析是數學與電腦科學相結合的產物，，且相關的應用還能在未來起到預測輿情、風險控管的效果。

若是以固定時間為資料分析的顆粒單位，則稱為時間序列分析，是主要作為銷售資料商業分析的方法之一。
資料包

**封包**（英語：Data packet），又稱數據包，是在封包交換網路中傳輸的格式化數據單位。

一個封包（packet）分成兩個部份，包括控制資訊，也就是表頭資料（header），和資料本身，也就是負載（payload）。

我們可以將一個封包比作為一封信，表頭資料相當於信封，而封包的資料部分則相當於信的內容。和信不同的是，有時候一個大封包可以分成多個小封包。

## OSI 模型

在 OSI 模型中，封包是對第三層的資料單位的稱呼。

## 參見

* 嗅探
* 封包交換
資料包傳輸層安全

**資料包傳輸層安全**（英語：Datagram Transport Layer Security，縮寫為 DTLS），又譯**數據包傳輸層安全**，是一種通訊協定，它向基於資料報的應用提供傳送安全性，使應用能以一種防止竊聽、篡改、偽造的方式通信。DTLS 協定基於面向字串流的 TLS 協定，意在提供類似的安全保護。DTLS 常用於串流媒體。由於 DTLS 採用 UDP 或 SCTP 而不是 TCP，它能在用於建立 VPN 通道時避免「TCP 熔斷問題」。

## 定義

下列文件定義 DTLS：

* RFC 6347，在使用者資料包協定（UDP）上使用
* RFC 5238，在數據擁塞控制協定（DCCP）上使用
* RFC 6083，在流控制傳輸協定（SCTP）上使用
* RFC 5764，在安全即時傳輸協定（SRTP）上使用，也被稱為 DTLS-SRTP

DTLS 1.0 的底層為 TLS 1.1，DTLS 1.2 的底層為 TLS 1.2，DTLS 1.3 的底層為 TLS 1.3。DTLS 1.1 並不存在，為了與 TLS 版本編號相協調，這個版本編號略過了。就像前期的 DTLS 版本一樣，DTLS 1.3 意在提供「[與 TLS 1.3] 等價的安全性保證，除順序保護 / 不可重放性」。

## 實現

### 函式庫

## 參考資料
資料匯流排

**匯流排**（Bus）是指電腦組件間規格化的交換資料（data）的方式，即以一種通用的方式為各組件提供資料傳送和控制邏輯。從另一個角度來看，如果說主機板（Mother Board）是一座城市，那麼匯流排就像是城市裡的公共汽車（bus），能按照固定行車路線，傳輸來回不停運作的位元（bit）。這些線路在同一時間內都僅能負責傳輸一個位元。因此，必須同時採用多條線路才能傳送更多資料，而匯流排可同時傳輸的資料數就稱為寬度（width），以位元為單位，匯流排寬度愈大，傳輸效能就愈佳。匯流排的頻寬（即單位時間內可以傳輸的總資料數）為：匯流排頻寬 = 頻率 × 寬度（Bytes/sec）。

## 種類

PC 上一般有五種匯流排：

* 資料匯流排（Data Bus）：在 CPU 與 RAM 之間來回傳送需要處理或是需要儲存的資料。
* 位址匯流排（Address Bus）：用來指定在 RAM（Random Access Memory）之中儲存的資料的位址。
* 控制匯流排（Control Bus）：將微處理器控制單元（Control Unit）的訊號，傳送到周邊裝置，一般常見的為 USB Bus 和 1394 Bus。
* 擴充匯流排（Expansion Bus）：可連接擴充槽和電腦。
* 局部匯流排（Local Bus）：取代更高速資料傳輸的擴充匯流排。

## 內部匯流排

### 並行

* CAMAC，用於儀表檢測系統
* 工業標準架構匯流排（ISA）
* 擴充 ISA（EISA）
* Low Pin Count（LPC）
* 微通道（MCA）
* MBus
* 多匯流排（Multibus），用於工業生產系統
* NuBus，或稱 IEEE 1196
* OPTi 本地匯流排，用於早期 Intel 80486 主機板
* 外圍部件互聯匯流排（PCI）
* S-100 匯流排（S-100 bus），或稱 IEEE 696，用於 Altair 或類似微處理器
* SBus 或稱 IEEE 1496
* VESA 本地匯流排（VLB，VL-bus）
* VERSAmodule Eurocard bus（VME 匯流排）
* STD 匯流排（STD bus），用於八位或十六位微處理器系統
* Unibus
* Q-Bus
* PC/104
* PC/104 Plus
* PC/104 Express
* PC/104
* PCIe-104

### 串行

* 1-Wire
* HyperTransport
* 快速通道互聯
* DMI
* I²C
* 串行 PCI（PCI Express）
* eSPI 匯流排
* USB 通用序列匯流排

## 外部匯流排（I/O 匯流排，即輸入輸出介面）

**I/O 匯流排**指纜線和連接器系統，用來傳輸 I/O 路徑技術指定的資料和控制訊號，另外還包括一個匯流排終端電阻或電路，這個終端電阻用來減弱電纜上的訊號反射干擾。

### 並行

* ATA：磁碟 / 光碟機匯流排。
* PC 卡：前身為知名的 _PCMCIA_，常用於筆記型電腦。
* 小型電腦系統介面（Small Computer System Interface）：小型電腦系統介面，磁碟 / 磁帶匯流排。

### 串行

* USB
* 串列 SCSI
* SATA
* 控制器區域網路
* EIA-485
* IEEE 1394
* Thunderbolt
* InfiniBand（在目前超級電腦排名 TOP500 之中常見）

## 參見

* 點對點協定
* 訊息傳遞介面
* INK 作業系統
* Compute Node Linux

## 外部連結

* Chip Weems' Lecture 12: Buses
* 開放式目錄計劃中和 Computer hardware buses 相關的內容
* Computer hardware buses and slots pinouts with brief descriptions （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料型別

在程式設計的型別系統中，**資料類型**（英語：Data type），又稱**資料型態**、**資料型別**，是用來約束資料的解釋。在程式語言中，常見的資料類型包括原始類型（如：整數、浮點數或字元）、多元組、記錄單元、代數資料類型、抽象資料類型、參考型別、類別以及函式型別。資料類型描述了數值的表示法、解釋和結構，並以演算法操作，或是物件在記憶體中的儲存區，或者其它儲存裝置。

## 機器中的資料類型

所有在電腦中，基於數位電子學的底層資料，都是以位元（0 或 1）表示。其中資料的最小的定址單位，稱為位元組（通常是八位元，以八個位元為一組）。機器碼指令處理的單位，稱作字長（至 2007 年止，一般為 32 或 64 位元）大部分對字長的指令解譯，主要以二進制為主，如一個 32 位元的字長，可以表示從 0 至 $2^{32}-1$ 的無符號整數值，或者表示從 $-2^{31}$ 至 $2^{31}-1$ 的有符號整數值。由於有了二的補數，機器語言和機器大多不需要區分無符號和有符號資料類型。存在著特殊的算術指令，對字長中的位元使用不同的解釋，以此作為浮點數。

## 原始資料類型

程式語言提供若干**原始資料型別**，以作為程式以及專用化複合類型的建立基礎。典型的原始資料類型包含各種整數、浮點數以及字串型別。儘管這些建立基礎：陣列、記錄單元以及參考所聯繫的資料，可能未包括在基本型別，但仍可將其視為若干原始值的聚集。

## 複合型別

這部分可包括以下內容（最終仍取決於程式語言）：

* RECORD

　
: 一組變數型別，例子：資料庫表格中的一行

* TABLE

　
: 資料庫中的索引欄位

* NESTED TABLE

　
: 任意的單一複合型別的一維陣列

* VARRAY

　
: 同一型別變數、且固定大小的收集處

## 數值範圍

每一個資料類型都有一個數值上的最大和最小值，稱作數值範圍。了解數值的範圍是很重要的，尤其是當使用較小的型別時，你就只能儲存範圍之內的數值。試圖儲存一個超出其範圍的數值，可能會導致編譯或執行錯誤，或者不正確的計算結果（因為被截斷）。

一個變數的範圍，是基於用以儲存數值的位元組數目，而且整數資料類型通常能夠儲存 $2^{n}$ 數值（此處的 $n$ 是指位元）。對於其它的資料類型（例如，浮點數），其數值範圍更為複雜，且幾乎取決於所使用的儲存方法。還有一些不用完全部的位元，例如，布林只需一個位元，且表示一個二進制值（雖然在實踐中，通常會用完剩餘的 7 個位元）。某些程式語言也允許反向決定，程式設計者定義解決問題所需的範圍和精度，然後由編譯器自動選擇合適的整數或浮點數。

下表列出常見的資料類型，及其數值範圍：

## 資料結構

## 抽象類型

## 註釋

## 參考文獻

* Luca Cardelli, Peter Wegner. _On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism,_ [1] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） from _Computing Surveys_ (December, 1985).

## 參見

* 類型理論，關於類型的數學模型。
* 型別系統，關於在程式語言型別中的選擇差異。
資料執行防止

**資料執行防止**，簡稱「DEP」，英文全稱為「Data Execution Prevention」，是一組在記憶體上執行額外檢查的硬體和軟體技術，有助於防止惡意程式碼在系統上執行。

## 概述

此技術由 Microsoft 主導，Microsoft 在 Windows XP Service Pack 2 上開始提供此技術的軟體支援。而 AMD、Intel 則提供 DEP 的硬體支援，如 NX bit。

## 説明

**資料執行防止**（DEP）是一項安全性功能，可協助避免病毒與其他安全性威脅所造成的損害。

電腦程式預留了一部份電腦記憶體供資料使用，另一部份則供程式的指令使用。駭客可以嘗試以欺騙手法讓程式執行放置在電腦記憶體中的有害資料，並將其視為指令。此時駭客便可以取得對您電腦的控制權。

DEP 可透過監視程式來協助保護電腦，確保程式能夠安全地使用電腦記憶體。如果 DEP 發現有某程式正嘗試執行資料用記憶體區塊中的指令，DEP 便會關閉該程式並通知使用者。

## 外部連結

* 資料執行防止：常見問題集 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料報

**數據報**（英語：Datagram）是在封包交換網路中的最小傳輸資料單元的抽象詞彙。對於應用層、TCP、IP、LAN 不同網路通訊層而言，datagram 內容逐層增加，並不相同。Datagram 的設計使無連接式通訊成為可能，同時與 Datagram 接收先後順序無關，它與虛擬電路構成了分組交換的兩種主要傳輸方式。

## 定義

RFC 1594 對數據報的定義如下：

> 一個自我完備的獨立資料實體，攜帶著足夠的資訊，它能夠從源頭，選取路徑，最終到達目的電腦，而不用依賴起始電腦、目的電腦以及傳輸網路預先交換的資訊。
> 
> 

## 歷史

數據報的概念，最早出現在 1970 年的 CYCLADES 封包網路計畫中，由路易斯・普贊提出。隨後被使用於網際協定（IP）之上。

## 參見

* 虛電路

## 參考來源
資料壓縮比

**資料壓縮比**，或簡稱作**壓縮比**，是電腦科學與資訊理論中用來評斷資料壓縮演算法好壞的指標之一。通常可藉由資料壓縮比得知資料被壓縮的程度，進而判斷縮壓演算法的優劣。

## 定義

資料壓縮比的定義如下：

資料壓縮比 $={\frac {B_{0}}{B_{1}}}$ ， 

 $B_{0}$ 為資料壓縮前的位元數（資料量大小）， $B_{1}$ 為資料壓縮後的位元數。

此外，也有人定義節省空間比率：

節省空間率 $=1-{\frac {B_{1}}{B_{0}}}$ ， 

舉例而言，假設一張灰階圖片每個畫素均用 16 位元表示（16 bit/pixel or 16 bpp），而壓縮後的圖片每個畫素均用 4 位元表示，則資料壓縮比為 16/4 = 4，換言之，此壓縮演算法減少了 1-(4/16) = 75% 的資料量。

一般而言，任何資料壓縮演算法，無論是有損壓縮演算法或是無損壓縮演算法，其資料壓縮比理論上必大於 1。因為資料壓縮後的位元數理論上應小於資料壓縮前的位元數，不然就沒有達到減少資料量的效果了。資料壓縮比越大代表著資料被壓縮的越小。

然而，當資料壓縮比越大時並不代表資料壓縮演算法越好，因為資料壓縮比可藉由犧牲重建資料的品質來提升。所以資料壓縮比大的演算法可能意味著重建資訊會有很嚴重的失真情形。

要評估資料壓縮演算法的好壞，需同時考慮資料壓縮比、重建資料品質與演算法計算複雜度... 等等。

## 無損壓縮

無損壓縮是資料壓縮演算法的其中一個類別，無損壓縮指的是資料在進行壓縮時不會受損，在解壓縮後仍可回到原樣，它的好處是能將檔案還原回原貌，不會有失真的情形發生。但相對的，無損壓縮能獲得的資料壓縮比會比較小。

## 有損壓縮

有損壓縮，或稱為破壞性資料壓縮，也是資料壓縮演算法的其中一個類別，它指的是資料在進行壓縮時會受損，以至解壓縮後的資料無法還原回原貌，會有失真的情形。它的道理簡單來說就是犧牲掉一些訊息以換取更小的資料量。與無損壓縮相比，有損壓縮演算法的優點是能有較大資料壓縮比，但缺點是解壓縮後的資料會有失真的情形。常見的有損資料壓縮有 JPEG、MP3...... 等等。

## 參考資料

* Ze-Nian Li, Mark S. Drew. Fundamental of Multimedia. ISBN 0-13-127256-X
資料夾

**文件夾**是一種用於歸類放置文件、列印紙等文檔的容器類文具。一般在文具店可以購買到。通常學生和辦公室需要用到文件夾。一般的文件夾只是將紙夾起來方便攜帶，有一些會有兩個環，紙張需要打孔才能在文件夾中使用。
資料字典

**數據字典**（英語：data dictionary）是一個自動的或手動的存儲數據元的定義和屬性的文檔。

指一組對數據流程圖中的數據流、數據文件、數據項及處理邏輯進行定義描述的表格。

## 參考文獻
資料存取

**資料存取** (Data Access)，是應用程式連結到資料來源 (Data Source) 存取資料的一種行為 (Behavior)，在大多數的應用程式中，經常會需要使用到資料，而這些資料可能來自很多不同類型的來源，像是資料庫 (Database)，網路資料來源，本機檔案，或是異質性的來源 (例如在 Mainframe 上的 IBM DB2 資料庫)，經由一層 (或多層) 中介程式碼或中介軟體 (Middleware) 進入資料來源中，並且取出資料後送回應用程式中來處理。

## 標準

資料存取通常會依資料來源的不同，而會出現不同的存取方法，例如早期 SQL Server 的 DB-Library，這些介面通常只能由 C/C++ 程式語言來呼叫，而且各個資料庫都有各自獨立的 API。但開發工具與軟體廠商開始相繼的提供一致的介面標準，由資料庫廠商開發出基於介面標準的 API，以方便應用程式開發人員發展資料庫應用程式 (Database Application)。

### ODBC

ODBC (Open Database Connectivity) 是由 SQL Access Group，X/Open (目前為 The Open Group 的一部份) 以及 ISO/EIC 所提出的 Call Level Interface (CLI) (呼叫層次介面) 介面規格，由微軟開發出第一份 ODBC 的實作，每一個資料庫都可以實作出連結自家資料來源的 ODBC 驅動程式 (Driver)，而應用程式開發人員能夠利用 ODBC 所開放的 API 呼叫，經由 ODBC Driver 來進入資料庫進行存取以及處理工作。

ODBC 現在已經是大多數平台上的共同資料存取標準，並且後續由各軟體廠商提出的資料存取規格，多數都和 ODBC 有類似的規格。

### JDBC

與 ODBC 類似，由昇陽在 JDK 1.1 中建立的專屬 Java 程式語言的資料存取規範，各家資料庫可以實作 JDBC Driver 介面提供資料來源的功能，而應用程式開發人員可利用 Java 所提供的 JDBC API (java.sql 與 javax.sql 封裝) 來呼叫 JDBC 類別物件，再由 JDBC 類別物件來呼叫 JDBC Driver 連到資料庫中。

目前最新版本為 JDBC 4.0 (於 Java SE 6.0 中)

### OLE DB

由 Microsoft 提出的類似 ODBC 的資料庫存取規格，但它是使用 COM 以及 **Provider-Based** 模型來建構，OLE DB 規格中定義了許多的介面，由資料庫提供者 (database provider) 來實作這些介面，應用程式開發人員則直接利用 COM 呼叫這些 OLE DB 介面來連接與存取資料。但 Microsoft 也實作了可以橋接 ODBC Driver 的提供者：**OLE DB Provider for ODBC**，在微軟 Windows 應用平台中被大量使用於資料存取中。與 JDBC 不同的是 JDBC 是屬於 Java 程式語言的專屬規格，但 OLE DB 可以被能夠呼叫 COM 介面的任何程式語言使用。

OLE DB 也是 ADO 以及 ADO.NET 的核心基礎，而這些 API 目前也被廣為用在微軟 Windows 應用平台中。

## 原理

大多數資料存取的介面規格都是由**連線 (Connection)**，**命令 (Command)**，以及**資料集 (Resultset)** 三個部份構成。

### 連線

連線是由應用程式透過呼叫資料存取提供介面提供的函式，以連線的必要資訊為主，與資料庫之間所建立的一條實體資料連結，連結的方式要視資料庫以及資料庫所在位置而定，這些連線所需要的必要資訊，通常都會定義在一組字串中，此字串即稱為**連線字串 (Connection String)**，連線字串在 JDBC 與 OLE DB 的應用程式中隨處可見。

一個典型的連線字串如下：

當連線開啟到關閉之間，應用程式可以利用命令來呼叫或存取資料來源中的資料，但不同的應用程式類型，控制資料庫連線生命期的方式也不同，例如在網站類型的應用程式 (Web Application) 中，為了不讓資料庫的資源在多人環境下被鎖定太久，因此連線通常只會在實際執行資料存取前才會打開，在存取完成後立刻關閉。

### 命令

命令是由應用程式經由連線送入資料來源的指令或資料，通常是 SQL 指令（或預存程序）以及其參數，或者是由資料來源所支援的其他控制碼等，命令送入資料庫執行後，視命令類型來決定會不會傳回資料集，像是 SQL 的 SELECT 指令會傳回結果集，而 INSERT, UPDATE, DELETE 會回傳受影響的列數 (可以由資料庫控制不傳回)。

### 資料集

資料集是由命令送入資料來源後所傳回，帶有結果資料錄的集合，資料集可視為一個小型的資料表格，資料存取介面也提供資料集瀏覽的 API 來讓應用程式存取並使用資料集中的資料，大多數資料集的瀏覽介面都是由高階的 API 來提供，例如 ADO 是由 Recordset 來封裝，JDBC 由 Resultset 來封裝，而 ADO.NET 則是用 DataReader 來封裝。

部份資料集介面也提供在不與資料庫連線下存取的暫存資料集服務，例如 ADO.NET 中的 DataTable，DataSet 等。

## 參考文獻
資料存取層

**數據訪問層**（Data Access Layer），簡稱 DAL，或稱資料存取層、資料訪問層。
計算機軟體中的**數據訪問層**可以使用戶便捷訪問持久性數據，如關係型資料庫。數據訪問層向用戶隱藏了操作數據的複雜性。

例如在物件導向的編程方面，數據訪問層可能會返回一個對象的引用以及它的屬性，而不是資料庫表中的一行欄位。用戶可以直接通過創建方法來對對象進行操作。在對這些對象操作的同時，對象對應的資料庫中的數據也會變更。

## 外部連結

* Microsoft Application Architecture Guide （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* ASP.NET DAL tutorial （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料安全

**數據安全**是指人們採取各種措施保護數碼資料的安全（例如資料庫中的數據），如不讓資料庫中的數據受到破壞性影響以及不讓數據受到未經授權的用戶行為的影響，如網絡攻擊以及數據泄露。

## 參考文獻
資料完整性

**數據完整性**（英語：data integrity）是資訊安全的三個基本要點之一；在傳輸、儲存資訊或資料的過程中，確保資訊或資料不被未授權的篡改或在篡改後能夠被迅速發現。在資訊安全領域使用過程中，常常和保密性混淆。通常使用數位簽章、雜湊函式等手段保證數據完整性。

## 參見

* 資料損壞
* 資訊鑑定
資料定義語言

**資料定義語言**（data definition language，DDL）屬於 DBMS 語言的一種，用於明確定義概念綱要 (conceptual schemas) 及內部綱要 (internal schemas)，DBMS 內的 DDL 編譯器 (compiler) 能夠處理 DDL，識別綱要建構物 (schema constructs) 的描述 (description) 並加以存入 DBMS 目錄中的綱要描述 (schema description)。
為 SQL 語言集中負責資料結構定義與資料庫物件定義的語言，由 `CREATE`、`ALTER` 與 `DROP` 三個語法所組成，最早是由 Codasyl（Conference on Data Systems Languages）資料模型開始，現在被納入 SQL 指令中作為其中一個子集。

## 語法結構

目前大多數的 DBMS 都支援對資料庫物件的 DDL 操作，部份資料庫 (如 PostgreSQL) 可把 DDL 放在交易指令中，也就是它可以被撤回 (Rollback)。較新版本的 DBMS 會加入 DDL 專用的觸發程式，讓資料庫管理員可以追蹤來自 DDL 的修改。

### CREATE

CREATE 是負責資料庫物件的建立，舉凡資料庫、資料表、資料庫索引、預存程序、使用者函式、觸發程式或是使用者自訂型別等物件，都可以使用 CREATE 指令來建立，而為了各式資料庫物件的不同，CREATE 也有很多的參數。

例如，CREATE DATABASE (建立資料庫) 的指令為：

其中的 `ON` 為資料庫檔案的宣告，而 `LOG ON` 為交易記錄檔的宣告。
若需要更進階的設定，則還有 `FOR` 和 `WITH` 以及 `COLLATE` 等等。

又例如，CREATE TABLE (建立資料表) 的指令為：

其中，每個欄位的格式都有定義，並且若有需要建立參考完整性的連結時，可以使用 `REFERENCES` 來宣告，主鍵則是用 `PRIMARY KEY` 來宣告，計算型欄位 (Computed Field) 則是直接給定運算式等等，`CREATE TABLE` 指令很常用，但若設定起來會較為複雜，因此很多資料庫管理人員都會使用 GUI 工具來設計。

其他像是：

* CREATE INDEX：建立資料表索引。
* CREATE PROCEDURE：建立預存程序。
* CREATE FUNCTION：建立使用者函式。
* CREATE VIEW：建立檢視表。
* CREATE TRIGGER：建立觸發程式。

等等，都是使用來建立不同資料庫物件的指令。

### ALTER

`ALTER` 是負責資料庫物件修改的指令，相較於 `CREATE` 需要定義完整的資料物件參數，`ALTER` 則是可依照要修改的幅度來決定使用的參數，因此使用上並不會太困難，例如：

### DROP

DROP 則是刪除資料庫物件的指令，並且只需要指定要刪除的資料庫物件名稱即可，在 DDL 語法中算是最簡單的。

例如：

## DBMS 語言

其他 DBMS 語言包括：

* 儲存定義語言 (Storage Definition Language, SDL)
* 視野定義語言 (View Definition Language, VDL)
* 資料操縱語言 (Data Manipulation Language, DML)

## 參考資料

1. DDL
2. MySQL SQL Syntax （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
3. Oracle® Database SQL Language Reference
4. Transact-SQL Reference （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
5. PostgreSQL SQL Commands （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料室

**資料室**或**數據室**是人們用於存放數據的地方。資料室可以是物理空間、虛擬空間或數據中心。資料室通常安全級別較高，房間內會有監控。

## 參考文獻
資料市集

**資料市集**（英語：**Data Mart**），是資料倉儲（Data Warehouse）的一種特殊形式。正如資料倉儲，資料市集也包含對運算元據的快照，便於使用者基於歷史趨勢與經驗進行戰略決策。兩者的決定性差異在於資料市集在有具體的、預先定義好了的對被選資料分組並組態的需求基礎之上建立。組態資料市集強調對相關資訊的易連接性。

## 參考文獻
資料平行

**資料平行**（英語：Data parallelism，又譯為數據平行），是一種多處理器的平行運算模式，將資料分配到不同的平行運算節點中。資料平行把大的任務化解成若干個相同的子任務，處理起來比任務平行簡單。

## 概論

在一個多處理器系統中，執行相同的指令集（SIMD），當每個處理器都處理同一個行程中不同的資料時，就達成資料平行。
資料庫引擎

**資料庫引擎**是資料庫管理系統用來在資料庫中進行創建、讀取、更新和刪除（CRUD）數據的底層軟體組件。大多數資料庫管理系統都提供應用程式接口 (API)，允許程序員通過 API 與其底層的資料庫引擎進行交互。許多資料庫管理系統支持多個資料庫引擎，例如 MySQL 支持 InnoDB 以及 MyISAM 。

## 參考文獻
資料庫理論

**資料庫理論**（**Database theory**）指資料庫與資料庫管理系統的相關理論與研究。

資料管理方面的理論涵蓋其他領域，如查詢語言的基礎、計算複雜性和查詢的表達能力、有限模型理論、資料庫設計理論、依附理論、並行控制和資料庫恢復基礎、演繹資料庫、時間資料庫與空間資料庫、即時資料庫，管理不確定資料和概率資料庫，以及 Web 資料。

大多數研究工作，傳統上都基於關係模型，因為關係模型通常被認為是最簡單和最基礎的模型。其他資料模型的相應結果，例如物件導向或半結構模型，或者最近的圖形資料模型和 XML，通常可以從關係模型的結果中推導出來。

## 參見

* 資料庫

## 參考文獻
資料庫行銷

**資料庫行銷**（_Database Marketing_）將行銷和客戶資料建立資料庫，並根據對資料庫內資料的分析，進行行銷策略和活動。資料庫行銷常被視作是「**直效行銷**」（_Direct marketing_）的一個分支，也是一種關係行銷，並且強化客戶管理和忠誠度。

## 方法

將客戶的銷售歷史資料等行銷資料建立資料庫，並根據對資料庫內資料的分析，確認目標客戶，迅速準確地獲知其需求，了解其特徵，傳達產品和服務的相關資訊，以便更有效地進行市場行銷活動，維繫顧客和提高銷售額。

資料庫行銷旨在建立互信共贏的客戶關係，資料庫服務過程本身即可視為資料庫行銷過程。資料庫的資料必須是動態的，可擴充的和及時更新的，涵蓋現有客戶和潛在客戶。

資料庫的海量處理往往要依賴資料探勘（_Data Mining_）技術。

## 意義與現狀

資料庫行銷不僅僅被視為是一種行銷工具、方法或者技術平台，而是一種企業經營理念，深刻地改變了企業的行銷模式以及服務模式。

資料庫行銷在歐美國家的市場行銷實踐中已相當普及。美國 85% 的零售商和製造商認為一個強大的行銷資料庫來支持他們的行銷活動，以增強競爭力。2003 年，美國資料庫行銷專家唐・E・舒爾茲在清華大學演講時說：

## 行業實例

例如在電信行業，使用者基數成長到海量規模時，與客戶的溝通通過信函、電話、電子郵件就難以解決了，而利用資料探勘技術就能從海量的資料中找出最易流失的客戶，並利用行銷工具對其加強溝通來維持他們的品牌忠誠度。

## 參見

* 直效行銷
資料從屬

**數據 - 程序依賴**（英語：program-data dependence），是一種軟體數據相互關係。

具體指一旦某個應用程式改變了，相應的數據也要隨之改變。各種不同的傳統電腦程式需要定義數據的位置和屬性。在傳統的文件環境裡，軟體程序的改變要求對於需要訪問的數據也做相應的改變。

## 出處
資料恢復

在電腦中，**資料恢復**是一個從二級儲存、抽取式媒體或檔案中搶救被刪除、無法存取、遺失、損壞或格式化的資料的過程，當儲存在其中的資料無法以常規方式存取時。資料最常從儲存媒介中搶救出來，如內部或外部的硬碟機 s（HDD）、固態驅動器 s（SSD）、USB 快閃記憶體驅動器 s、磁帶、CDs、DVDs、RAID 子系統和其他電子裝置。由於儲存裝置的物理損壞或檔案系統的邏輯損壞，使其無法被主機作業系統掛載，可能需要恢復。(OS)。

## 概述

最常見的資料恢復原因是作業系統故障、儲存裝置故障、儲裝置邏輯故障、意損壞或刪除資料等 (一般來說，在一個有一個磁碟、一個分割區和一個作業系統的系統中)。在這種情況下，最終目標是只需將所有重要檔案從損壞的媒介複製到另一個新磁碟即可。您可以直接從永久記憶體引導，而不是從損壞的磁碟引導。這可以通過 Live CD 或 DVD 完成。許多 Live CD 或 DVD 都有連接系統磁碟和後援盤或可更換的資料記錄媒體的工具，它們還可以使用檔案管理器將檔案從系統磁碟移動到備份媒介和光碟製作軟體。
如果您想提高在系統崩潰時儲存資料的可能性，請提前將磁碟分割區，並將有價值的資料或其副本儲存在儲存作業系統的分割區之外。
當被加密或隱藏（但未損壞）的資料被恢復時，「資料恢復」一詞也用於間諜軟體或流氓軟體。有時需要加密或隱藏電腦上的資料。這是必要的，以防止電腦病毒損壞這些資料。由於只有少數電腦專家能夠在病毒損壞的情況下恢復資料。

## 參考資料
資料控制語言

**資料控制語言** (Data Control Language) 在 SQL 語言中，是一種可對資料存取權進行控制的指令，它可以控制特定使用者帳戶對資料表、檢視表、預存程序、使用者自訂函式等資料庫物件的控制權。由 `GRANT` 和 `REVOKE` 兩個指令組成。

## 語法結構

DCL 以控制使用者的存取權限為主，因此其指令作法並不複雜，可利用 DCL 控制的權限有：

* `CONNECT`
* `SELECT`
* `INSERT`
* `UPDATE`
* `DELETE`
* `EXECUTE`
* `USAGE`
* `REFERENCES`

根據不同的 DBMS 以及不同的安全性實體，其支援的權限控制也有所不同。

`GRANT` 的語法結構為：

`DENY` 的語法結構為：

## 參考文獻
資料操縱語言

**資料調處語言**（Data Manipulation Language, DML）是用於資料庫操作，對資料庫其中的物件和資料執行存取工作的編程語句，通常是資料庫專用程式語言之中的一個子集，例如在資訊軟體產業通行標準的 SQL 語言中，以 `INSERT`、`UPDATE`、`DELETE` 三種指令為核心，分別代表插入 (意指新增或建立)、更新 (修改) 與刪除 (銷毀)。在使用資料庫的系統開發過程中，其中應用程式必然會使用的指令；而加上 SQL 的 `SELECT` 語句，歐美地區的開發人員把這四種指令，以「CRUD」(分別為 Create, Retrieve, Update, Delete 英文四字首字母縮略的術語) 來稱呼；而亞洲地區使用漢語的開發人員，或可能以四個漢字：**增 查 改 刪** 來略稱。

## 語法結構

DML 的主要功能即是存取資料，因此其語法都是以讀取與寫入資料庫為主，除了 `INSERT` 以外，其他指令都可能需搭配 `WHERE` 指令來過濾資料範圍，或是不加 `WHERE` 指令來存取全部的資料。

### SELECT

SELECT 是 SQL 資料調處語言 (DML) 中用於查詢表格內欄位資料的指令，可搭配條件限制的子句 (如 where) 或排列順序的子句 (如 order) 來取得查詢結果。

基本格式有：

 

### INSERT

INSERT 是將資料插入到資料庫物件中的指令，可以插入資料的資料庫物件有資料表以及可更新檢視表兩種。

基本格式有：

例如：

### UPDATE

UPDATE 指令是依給定條件，將符合條件的資料表中的資料更新為新的數值，其基本格式為：

例如：

### DELETE

DELETE 指令為自資料庫物件中刪除資料的指令，基本語法為：

例如：

## 使用者介面的增查改刪功能

**CRUD** 在多數使用者介面的應用程式，也是與系統相關的重要功能。 例如在通訊錄軟體中，基本儲存單元是單個聯絡人條目。一個通訊錄軟體最基本的功能，必須允許使用者可以操作：

* 添加或建立新的聯絡人條目
* 讀取，檢索，搜尋或檢視現有條目
* 更新或編輯現有條目
* 刪除現有條目

如果沒有這四個操作，該軟體或許不是完整的版本。由於這些操作很重要，它們通常在一個大的功能標題下記錄和描述，例如「聯絡人管理」，「內容管理」或「聯絡人維護」（或「文件管理」），具體取決於基本儲存單元 特定的應用程式）。

## 參考文獻

1. 完整的 SQL 中文參考網站
2. MySQL SQL Syntax （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
3. Oracle® Database SQL Language Reference
4. Transact-SQL Reference （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
5. PostgreSQL SQL Commands （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料整合

**資料整合**是將不同來源與格式的資料邏輯上或物理上進行整合的過程。傳統上，資料整合可以分為兩大類別方法，即資料倉儲和聯邦資料庫系統。資料庫倉庫技術在物理上將分布在多個資料來源的資料統一集中到一個中央資料庫中；而聯邦資料庫則僅通過將使用者查詢翻譯為資料來源查詢來進行邏輯上的資料整合。
資料新聞學

**資料新聞學（台灣的叫法，在中國大陸稱之為數據新聞）** 是指透過對大量資料集進行分析與篩檢後來產出新聞報導（故事）的一種新聞處理程序。在資料新聞學中，我們常常會使用到網路上可自由取得的開放資料，然後使用開放原始碼軟體來處理分析。資料新聞學希望能服務大眾、協助消費者、經理管理人、政治人物來了解固定出現的模式，並根據出現的現像擬定策略。因此，資料新聞學將會使新聞記者在社會上扮演新的角色。

## 定義

根據資訊架構師和多媒體新聞記者 Mirko Lorenz 的說法，資訊新聞學是一個包含了下列這些元素的完整 _workflow_ (工作流程) : 將資料純淨化、結構化來「深入資料」，挖掘特定資訊來「過濾資料」，再將資料「視覺化」以做出報導。另外也可以將這個過處理過程擴充加入其他步驟，使其適用於個人層面或是更廣的公共層面。

資料新聞學訓練員暨作家 Paul Bradshaw 用一種類似的方式來描述這種資料導向的新聞工作：必須要能夠使用像是 MySQL 或是 Python 等資料處理軟體來「找到」資料；然後「訊問」它，也就是要能夠理解當中的術語以及統計學；最後藉由開放原始碼工具將其「視覺化」及「混搭」。

另外一個以結果導向來定義這個詞的資料記者暨網路趨勢研究者 (web strategist) Henk van Ess (2012) 認為「資料導向的新聞工作使得記者能夠找到尚未被發現的事件，或是透過這套搜尋資料的流程來找到新的角度完成這份報導，也就是運用可行的開放原始碼工具對這些資料（可能是任何形式）加工並呈現出來。」Van Ess 認為一些資料導向的工作流程會使其產品「不在好敘事的範疇裡」，因為做出來的結果在於強調問題，而非闡述問題。「一個好的資料導向生產流程擁有不同的層面。它不只能夠讓你找到只對你重要，且個人化的內容，還能夠鑽到相關的細節裡讓你能夠廣覽全局。」

 

## 參見

* Database journalism
* Computational journalism
* Open science data
* 開放原始碼
* Open knowledge
* 陽光法案
* 信息可視化

## 外部連結

* DataDrivenJournalism.net （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* The Data Journalism Handbook （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） / 「資料新聞學」手冊
* 資料新聞學，從零開始 (網站)

## 參考文獻
資料映射模式

在軟體工程中，**對象映射器模式**（data mapper pattern）是一種架構模式。它在 Martin Fowler 的 2003 年著《企業應用架構的模式》書中命名。符合這個模式的對象的接口將包括函數比如創建、讀取、更新和刪除，它們對表示數據存儲中領域實體類型的對象進行操作。

數據映射器是，在持久化數據存儲（經常是關係資料庫）和內存中數據表示（領域層）之間，進行雙向轉移的數據訪問層。這個模式的目標是，保持內存中表示和持久化數據之間相互獨立，並獨立於數據映射器自身。數據訪問層是由一個或多個映射器（或數據訪問對象）構成，它們進行數據轉移。映射器實現在範圍上有所不同。通用映射器將處理很多不同的領域實體類型，專用映射器只處理一種或一些。

## 實現

這個概念的實現可在很多程式語言的各種框架中見到。

### Java/.NET

* MyBatis 持久化框架。
* Hibernate（NHibernate）持久化框架。

### Node.js/TypeScript

* Bookshelf.js 庫。
* TypeORM 庫。
* Massive.js 庫。
* Prisma。
* Objection.js 庫。
* MikroORM 庫。

### PHP

* Atlas ORM（數據映射器、表格數據網關、查詢建造器和 PDO 包裝器）。
* Doctrine2 對象關係映射器（ORM）和資料庫抽象層。
* Cycle ORM（PHP 數據映射器 ORM 和數據建模引擎）。

### Python

* SQLAlchemy 庫。
* mincePy 庫。

### Ruby

* DataMapper 庫（實際上這個庫實現了主動記錄設計模式，它的後繼者 DataMapper 2（現在的 ROM）致力於實際上實現它所命名的這個設計模式）。

### Elixir

* Ecto 持久化框架。

## 參見

* 主動記錄模式
* 對象關係映射

## 引用
資料框

在電腦網路和通訊領域，**訊框**，又稱**幀**或**影格**（英語：frame）是一個包括「訊框同步序列」的數位資料傳輸單元或數位封包。訊框同步序列的意義在於接收器通過一串特定的連續位元或符號來確定一個訊框的開始和結束。如果一個接收器在一個訊框傳輸的過程中時被接入到系統中，它會忽視接收到的資料直到它檢測到一個新的訊框同步序列。

在電腦網路領域中，訊框是 OSI 模型的第 2 層（資料鏈結層）的資料封包。訊框是「一個資料鏈結層的傳輸單元，由一個資料鏈結層首部和其攜帶的封包所組成」。比如：乙太網路訊框、PPP 訊框等等。詳見乙太網路訊框格式。

在通訊領域，特別是分時多路復用（TDM）和分時多重進接（TDMA），訊框是由一個固定數目的時間槽組成的迴圈重複資料塊，每個時間槽都是一個邏輯的 TDM 頻道或者是 TDMA 傳送器。在這種情況下，訊框一般是實體層的實體。TDM 的應用實例是 SONET/SDH 和寬頻綜合業務數位網。 TDMA 的例子是 2G 和 3G 電路交換蜂窩語音服務。

## 參見

* 資料鏈結層
* 封包

## 參考文獻
資料模型

在軟體工程中，**資料模型**是定義資料如何輸入和與輸出的一種模型。其主要作用是為資訊系統提供資料的定義和格式。資料模型是資料庫系統的核心和基礎，現有的資料庫系統都是基於某種資料模型而建立起來的。

## 要求

1. 比較直觀地模擬實境世界
2. 容易為人理解
3. 便於電腦實現

## 三要素

1. 資料結構：儲存在資料庫中物件類型的集合，作用是描述資料庫組成物件以及物件之間的聯絡。
2. 資料操作：指對資料庫中各種物件實例允許執行的操作的集合，包括操作及其相關的操作規則。
3. 資料完整性約束條件：指在給定的資料模型中，資料及其聯絡所遵守的一組通用的完整性規則，它能保證資料的正確性和一致性。

## 參考文獻
資料模型圖

在軟體工程中，**資料模型**是定義資料如何輸入和與輸出的一種模型。其主要作用是為資訊系統提供資料的定義和格式。資料模型是資料庫系統的核心和基礎，現有的資料庫系統都是基於某種資料模型而建立起來的。

## 要求

1. 比較直觀地模擬實境世界
2. 容易為人理解
3. 便於電腦實現

## 三要素

1. 資料結構：儲存在資料庫中物件類型的集合，作用是描述資料庫組成物件以及物件之間的聯絡。
2. 資料操作：指對資料庫中各種物件實例允許執行的操作的集合，包括操作及其相關的操作規則。
3. 資料完整性約束條件：指在給定的資料模型中，資料及其聯絡所遵守的一組通用的完整性規則，它能保證資料的正確性和一致性。

## 參考文獻
資料流

**資料流**又稱**數據流**，是一個用在電腦計算的術語，有多方面的含義，取決於具體的應用程式及使用情境。 在軟體架構領域，資料流指的通常是串流處理或響應式編程。

## 軟體架構

資料流是一種軟體範例，它基於將計算參與者與可以同時執行的階段（管道）斷開連接的想法。數據流也可以稱為串流處理或響應式編程。

## 硬體架構

## 並發性

## 另見

## 參考文獻

## 外部連結
資料流程圖

**Data Flow Diagram**，縮寫為 **DFD**。中文名**資料流圖**或**資料流程圖**。數據流圖 DFD 是描述系統中數據流程的一種圖形工具，它標誌了一個系統的邏輯輸入和邏輯輸出，以及把邏輯輸入轉換邏輯輸出所需的加工處理。

值得注意的是，資料流圖不是傳統的流程圖或方塊圖，資料流也不是控制流。資料流圖是從資料的角度來描述一個系統，而方塊圖是從對資料進行加工的工作人員的角度來描述系統。

## 數據流圖的圖符

數據流圖有四種基本圖形符號：

## 分層 DFD

如果系統的規模較大，僅用一個 DFD 難以描述，會使得系統變得複雜、龐大而又難以理解。為了降低系統的複雜性，一般採取「逐層分解」的方法，繪製分層的 DFD。

* 繪製分層 DFD 的原則一般是：先全域後局部，先整體後細節，先抽象後具體。
* 繪製分層 DFD 的步驟一般是：
  * 先確定整個系統的範圍和功能，繪製頂層的 DFD。
  * 繪製出頂層的 DFD 之後，然後逐層分解頂層 DFD，獲得若干中間層 DFD。
  * 根據獲得的中間層 DFD 繪製各個底層的 DFD。

## 實例

一個簡單的資料流圖

## 參考文獻

### 參照

### 來源

**書籍**

* 《軟體工程 —— 理論與實踐》許家怡、曾翎、彭德中 高等教育出版社

## 外部連結

* 中興大學地圖導覽系統 DFD
* 東南大學軟體工程資料流圖的基本成分 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* P. D. Bruza and Th. P. van der Weide. The Semantics of Data Flow Diagrams. [2010-01-09]. （原始內容存檔於 2008-03-23）.
* Case study "Current physical dataflow diagram for Acme Fashion Supplies" ..and accompanying elementary process descriptions
* "Yourdon's chapter on DFDs"

## 參見

* 軟體工程
* 流程圖
* 業務流程建模標記法
* 系統關係圖
* 控制流程圖
資料淨化

**資料淨化**（data cleaning）是從記錄集、資料庫表或資料庫中檢測和糾正（或刪除）損壞或不準確的記錄的過程，是指辨識資料的不完整、不正確、不準確或不相關部分，然後替換、修改、或刪除髒資料或粗資料。資料淨化可以與資料加工工具互動執行，也可以通過指令碼進行批次處理。

清洗後，一個資料集應該與系統中其他類似的資料集保持一致。 檢測到或刪除的不一致可能最初是由使用者輸入錯誤、傳輸或儲存中的損壞或不同儲存中類似實體的不同資料字典定義引起的。 資料清理與資料確認 (data validation) 的不同之處在於，資料確認幾乎總是意味著資料在輸入時被系統拒絕，並在輸入時執行，而不是執行於批次資料。

資料淨化不僅僅更正錯誤，同樣加強來自各個單獨資訊系統不同資料間的一致性。專門的資料淨化軟體能夠自動檢測資料檔案，更正錯誤資料，並用全企業一致的格式整合資料。

## 參閱

* 資料確認
* 驗證及確認

## 參考資料
資料片

**資料片**或**擴展包**（英語：expansion pack、expansion set、supplement，或簡稱為 expansion），指遊戲開發者在一個自己先前開發的作品基礎上，利用該作的遊戲引擎和大部分圖像資料，增加一些新內容而開發出來的遊戲擴展軟體，可以增加的部分包括角色、非玩家角色、任務、劇情、物品、敵方頭目等。

## 主要形式

資料片的價格一般比原作便宜不少，非追加下載內容型資料片不需要原作就能執行，例如《戰慄時空系列》(Half-Life) 中的〈戰慄時空：關鍵時刻〉(Half-Life: Blue Shift) 和《彩虹六號》(Tom Clancy's Rainbow Six Siege) 中的〈彩虹六號：重點隱秘軍事行動〉，但追加下載內容型資料片往往需要玩家先行安裝原作，如果一個作品有多個資料片，那麼最後一個資料片可能會涵蓋了前面所有資料片的內容。正因為資料片可以利用原作的大部分系統和圖像，這使得公司樂意開發這種低成本，高回報的產品，但前提是，原作得到了玩家的好評，有一定聲譽，而資料片能否保持聲譽則不一定。

## 參見

* 限定版
* 章節式電子遊戲
* 遊戲模組（Mod）
* 可下載內容（DLC）

## 參考資料
資料率單位

**資料傳輸速率**（**Data transfer rate**）簡稱**傳輸速率**，在電信領域是指在單位時間內在資料傳輸系統裝置之間傳送位元，字元，或者塊的平均值。

傳輸速率可以應用於不同功能。反應時間可以幫助網路管理員查明網路裡面什麼位置速率下降和潛在的阻斷。通過分析資料傳輸速率來相應做調整，作為一個保護性措施，系統可以執行得更加有效，並可以在高負荷的時候預防處理特別的頻寬限制。

測試裝置比如光纖迴路測試可以幫助測量和管理資料傳輸速率。

## 參見

* 位元速率
資料矩陣

**Data Matrix**（資料矩陣），是一種由黑色、白色的色塊（儲存格）以正方形或長方形組成的二維條碼（也可稱矩陣），於 1994 年 8 月由美國國際資料公司所研發出，主要用於零件、印製電路板等等，美國國際資料公司於 2008 年被 Microscan 公司收購。被編碼的資訊可能是文字或數字資料。資料大小通常是幾個至 1556 位元組。被編碼資料的長度決定了矩陣中色塊的數量。編碼時經常使用糾錯碼來增加可靠性：即便一個或多個色塊被損壞而不可讀，裡面的資訊仍然可被讀取。一個資料矩陣可以儲存最多 2,335 個數字或字母。

## 應用

Data Matrix 最流行的應用是小物件的標籤，因為該編碼能在 2 或 3 平方毫米的面積上編碼 50 個字元，且在 20% 對比度下仍然可讀。Data Matrix 的大小不受限制，商業應用的圖像包括小至 300 微米（在一台 600 微米矽裝置上雷射蝕刻）和大至 1 米（塗在棚車頂上）的平面。繪製與讀取系統的保真度是其唯一的限制。

美國電子工業聯盟（EIA）建議使用 Data Matrix 標註小型電子元件。

將 Data Matrix 編碼列印在標籤或書信上正日益普遍。使用一台條碼讀取器即可快速讀取該編碼，從而便於跟蹤物品，例如跟蹤包裹的郵遞。

對工業工程來說，此條碼也可直接在組件上標記，從而使用 Data Matrix 編碼資料來辨識組件。廠商可以用各種方法在在組件上完成，但在航空航天工業中，條碼通常以工業噴墨、點陣打標、雷射打標和電解化學蝕刻（ECE）完成，使用這些方法來得到可延續到組件壽命的永久性標記。

Data Matrix 編碼通常使用專業攝像裝置及軟體進行驗證。這種驗證確保編碼符合相關標準，並確保組件使用壽命期間的可讀性。在組件投入使用後，該代碼仍可被讀取鏡頭讀取、解碼，解碼後的資訊可用於多種目的，例如移動跟蹤和庫存檢查。

Data Matrix 編碼與其他開源編碼（例如 1D Barcodes）一樣，也可以在手機上使用特定的行動應用來讀取。

### 食品工業

### 藝術

2006 年 5 月，德國電腦程式員 Bernd Hopfengärtner 創作了一個大型的資料矩陣麥田圈，內藏資訊為：「Hello, World!」。

## 技術規格

Data Matrix 符號是由排列在周長尋找器和定時模式內的模組組成的。它可以編碼多達 3116 個 ASCII（含擴充）字元。符號由包含模組的資料區域組成，這些資料區域以規則陣列的形式排列。大型符號包含多個區域。每個資料區域都由一個尋找模式劃定，其四面都被一個安靜的區域邊界（邊緣）所包圍。(注意：模組可以是圓形或方形 —— 標準中沒有定義具體的形狀。例如，點狀排列的單元一般是圓形的）。

### Data Matrix ECC 200

1826 DFR50-IC-U

### Data Matrix ECC 000–140

## 標準

Data Matrix 是由 International Data Matrix 公司（ID Matrix）發明的，該公司被併入 RVSI/Acuity CiMatrix，後者於 2005 年 10 月被西門子股份公司收購，2008 年 9 月被 Microscan Systems 收購。今天，資料矩陣已被若干 ISO/IEC 標準所涵蓋，並在許多應用中屬於公共領域，這意味著它可以在沒有任何許可或特許權使用費的情況下使用。

* ISO/IEC 16022:2006-Data Matrix 碼符號學規範
* ISO/IEC 15415-2-D 印刷品質標準
* ISO/IEC 15418:2009 - 符號資料格式語意（GS1 應用辨識碼和 ASC MH10 資料辨識碼和維護）。
* ISO/IEC 15424:2008 - 資料載體標識（包括符號學標識）[用於區分不同條碼類型的標識] 。
* ISO/IEC 15434:2006 - 大容量 ADC 媒介的語法（從掃描器傳輸到軟體的資料格式等）。
* ISO/IEC 15459 - 獨特的辨識碼

## 編碼

多種編碼模式用於儲存不同種類的資訊。預設的模式是每 8 位元碼字儲存一個 ASCII 字元。提供控制代碼在不同的模式之間切換，如下表所示。

### 文字模型

### EDIFACT 模式

EDIFACT 模式為每個字元使用 6 個位元，每 4 個字元封裝在 3 個位元組。它可以儲存數字、大寫字母以及許多標點符號，但不支援小寫字母。

### 基本 256 模式

Base 256 模式的資料以長度指示器開始，然後是資料位元組數。1 到 249 的長度被編碼為一個位元組，更長的長度被儲存為兩個位元組。

L1 = floor(length / 250) + 249, L2 = length mod 250

最好避免在編碼資訊中出現長串的零，因為它們會成為資料矩陣符號中的大片空白區域，這可能會導致掃描器失去同步。(由於這個原因，預設的 ASCII 編碼不使用零。) 為了減少這種可能性，長度和資料位元組被添加一個偽隨機值 R (n) 來掩蓋，其中 n 是位元組流的位置。

R(n) = (149 × n) mod 255 + 1

## 專利問題

## 參見

* QR 碼
* PDF417 條碼
* 彩色條碼
* Aztec Code
* MaxiCode
* Nintendo e-Reader
* Semacode
* SPARQCode
* 可信紙質金鑰

## 參考資料

## 外部連結

* GS1 DataMatrix Guideline: Overview and technical introduction to the use of GS1 DataMatrix（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 什麼是 Data Matrix 碼？ - 基恩士（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（簡體中文）
資料科學

**資料科學**（英語：data science）又稱**數據科學**，是一門利用資料（數據）學習知識的學科，其目標是通過從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品，學科範圍涵蓋了：資料取得、資料處理、資料分析等過程，舉凡與數據有關的科學均屬資料科學。

資料科學結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學、統計、圖型識別、機器學習、資料視覺化、資料倉儲以及高效能計算。資料科學通過運用各種相關的資料來幫助非專業人士理解問題。
資料科學技術可以幫助我們如何正確的處理資料並協助我們在生物學、社會科學、人類學等領域進行研究調研。此外，資料科學也對商業競爭有極大的幫助。

美國國家標準技術研究所於 2015 年發表七卷大數據參考框架（NIST Big Data Reference Architecture，NBDRA），於第一卷定義篇中將數據科學定為在理論科學、實驗科學和計算科學之後的第四科學科學。

 

## 歷史

1960 年代，彼得・諾爾就首次提議要用「數據科學（data science、Datalogy）」來替代「計算機科學（computer science）」，後來在上世紀九十年代中期為國際分類社團聯盟所用。

1997 年 11 月，吳建福 發表了題為「統計 = 資料科學？」的就任演講， 因為他被任命為密西根大學的 H. C. 卡弗教授。
在這次演講中，他將統計工作描述為資料收集、資料建模和分析以及決策制定的三部曲。 在他的結論中，他開創了「資料科學」（而非「電腦科學」）這個術語的現代用法，並提倡將統計學重新命名為資料科學，而統計學家則應重新命名為資料科學家。
後來，他發表了題為「統計 = 資料科學？」的演講，作為他 1998 年的首個 P. C. 馬哈拉諾比斯紀念演講。 這些講座是為了紀念印度科學家、統計學家和印度統計學院創始人 P. C. 馬哈拉諾比斯。

2001 年，William S. Cleveland 提議將其設立為一個新的學科，吸收「計算在數據方面取得的進展」作為統計學的延伸。《Data Science Journal》及《The Journal of Data Science》分別於 2002 年與 2003 年發行；2005 年 9 月，美國國家科學基金會發表了《長存的數位資料收集：使 21 世紀的研究與教育成為可能》，文中將數據科學家定義為「資訊與電腦科學家，資料庫與軟體工程師與程式設計師，跨學科專家，保管員以及專業注釋者，圖書館員，檔案館員和其他人員，這些人對數位資料收集的成功管理至關重要。」
2008 年 Jeff Hamerbatcher 與 DJ Patil circa 分別在 Facebook、LinkedIn 領導全球第一支數據科學團隊，至此數據科學越來越被廣泛流行，並應用到公共衛生、市場、金融、社會等各個領域。

## 資料科學家

數據科學家這個職位的頭銜則是 1997 年吳建福的報告 "Statistics = Data Science?" 中首次提及的，他認為數據科學家就是能夠從大型資料集中析取出數據，並進行統計推斷的統計學家。

2009 年 1 月，數位化數據跨機構工作組發表了一份名為《駕馭科學與社會數字化數據之力》的報告，Sadkowsky 從中了解到「數據科學家」這個詞，認為該詞是自己所從事工作的最好描述。

2012 年，資料科學家被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》後，數據科學逐漸成為一個時髦術語（Buzzword）。

2017 年，由資料科學活動而衍生的資料經濟，也開始被關注。與資訊經濟不同的是，資訊經濟是由編譯過的資料而產生經濟價值，而資料經濟的資料價值則源自於資料本身，它可以不斷的被編譯而產生多樣化的價值。

資料科學家在美歐的需求巨大，麥肯錫公司宣布全世界上此職業人才短缺超過二十萬工人。

## 參考文獻
資料科學家

數據科學家這個職位的頭銜則是 1997 年吳建福的報告 "Statistics = Data Science?" 中首次提及的，他認為數據科學家就是能夠從大型數據集中析取出數據，並進行統計推斷的統計學家。

2009 年 1 月，數位化數據跨機構工作組發表了一份名為《駕馭科學與社會數字化數據之力》的報告，Sadkowsky 從中了解到「數據科學家」這個詞，認為該詞是自己所從事工作的最好描述。

數據科學家被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》後，數據科學逐漸成為一個時髦術語（英語：Buzzword)。

數據科學家在美歐的需求巨大，麥肯錫公司宣布全世界上此職業人才短缺超過二十萬工人。《The Data Incubator》國際企業，在矽谷和紐約等地成立，提供國際大數據和數據科學培訓服務。

## 參見

* 信息與計算科學
* 計算科學家
* 統計學習理論
* 機器學習
* 人工智慧
* 運算學習論
* 超級計算機
* 雲計算
* 計算機科學家

## 注

## 外部連結

*
資料竄改

**資料竄改**（Data diddling）屬於電腦犯罪，是指資料在輸入電腦後遭到修改，可能是數據錄入員所為，也可能是計算機病毒造成。修改後的資料在電腦化處理後可能會因詐騙而獲利。有時為了隱藏這類活動，修改後的資料過一陣子會再復原。其影響可能會很大，可能是在財務數據上略為往上或是往下調整，也有可能是非常複雜的改變，造成整個系統的不穩定。

## 參考資料
資料管理

**資料管理**，即對資料資源的管理。按照 DAMA 的定義：「資料資源管理，致力於發展處理企業資料生命周期的適當的建構、策略、實踐和程式。」這是一個高層而包含廣泛的定義，而並不一定直接涉及資料管理的具體操作（如關聯式資料庫的技術層次上的管理）。

資料管理的常見內容包括:

* 資料分析
* 資料建模
* 資料庫管理
* 資料倉儲
* 資料探勘
* 資料安全
* 資料整合
* Data movement
* Data quality assurance
* Meta-data management (data repositories, and their management)
* Strategic data architecture

## 資料管理的主題（領域）

資料管理的主題，根據 DAMA DMBOK 框架劃分，包括：

## 參考文獻

## 外部連結

* DAMA International - 資料管理協會
* DM 評論 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料結構

在電腦科學中，**資料結構**（英語：data structure）是電腦中儲存、組織資料的方式。

資料結構意味著介面或封裝：一個資料結構可被視為兩個函式之間的介面，或者是由資料類型聯合組成的儲存內容的存取方法封裝。

大多數資料結構都由數列、記錄、可辨識聯合、參照等基本類型構成。舉例而言，可為空的參照（nullable reference）是參照與可辨識聯合的結合體，而最簡單的鏈式結構連結串列則是由記錄與可空參照構成。

資料結構可透過程式語言所提供的資料類型、參照及其他操作加以實現。一個設計良好的資料結構，應該在儘可能使用較少的時間與空間資源的前提下，支援各種程式執行。

不同種類的資料結構適合不同種類的應用，部分資料結構甚至是為了解決特定問題而設計出來的。例如 B 樹即為加快樹狀結構存取速度而設計的資料結構，常被應用在資料庫和檔案系統上。

正確的資料結構選擇可以提高演算法的效率（請參考演算法效率）。在電腦程式設計的過程中，選擇適當的資料結構是一項重要工作。許多大型系統的編寫經驗顯示，程式設計的困難程度與最終成果的品質與表現，取決於是否選擇了最適合的資料結構。

系統架構的關鍵因素是資料結構而非演算法的見解，導致了多種形式化的設計方法與程式語言的出現。絕大多數的語言都帶有某種程度上的模組化思想，透過將資料結構的具體實現封裝隱藏於使用者介面之後的方法，來讓不同的應用程式能夠安全地重用這些資料結構。C++、Java、Python 等物件導向的程式語言可使用類 (電腦科學) 來達到這個目的。

因為資料結構概念的普及，現代程式語言及其 API 中都包含了多種預設的資料結構，例如 C++ 標準模板庫中的容器、Java 集合框架以及微軟的.NET Framework。

## 常見的資料結構

* 堆疊（Stack）
* 佇列（Queue）
* 陣列（Array）
* 連結串列（Linked List）
* 樹（Tree）
* 圖（Graph）
* 堆積（Heap）
* 雜湊表（Hash table）

## 參考文獻

## 外部連結

* Descriptions from the Dictionary of Algorithms and Data Structures
* Data structures course （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* An Examination of Data Structures from .NET perspective （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Schaffer, C. _Data Structures and Algorithm Analysis_ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料經濟

**資料經濟**（data economics）又稱**數據經濟**，是指優先取得大量資料（數據）並加以分析的人，會在經濟上取得優勢的概念。

資料經濟和資訊經濟不同，資訊經濟強調的是資料整合後形成的資訊，而資料經濟也著重整合前的原始資料，相同的原始資料若依不同的方式分析，有可能產生不同的資訊。

## 參考資料

## 相關條目

* 知識經濟
* 資訊經濟
* 大數據
* 開放資料
資料繫結

**資料繫結**（英語：**Data binding**）是將「提供器」的資料來源與「消費者」繫結並使其同步的一種通用技術。這通常用兩種不同語言的資料 / 資訊源完成，如 XML 資料繫結。在 UI 資料繫結中，相同語言但不同邏輯功能的資料與資訊物件被繫結在一起（例如 Java UI 元素到 Java 物件）。

在資料繫結過程中，每個資料更改會由繫結到資料的元素自動反射。術語「資料繫結」也指一個外部資料表示隨元素更改產生變化，並且底層資料自動更新以反映此更改。舉例來說，對一個文字方塊的更改可能修改其根源的資料值。

## 資料繫結框架和工具

### Delphi

* DSharp 第三方資料繫結工具
* OpenWire Visual Live Binding - 第三方可視資料繫結工具
* LiveBindings

### C#

* Windows Presentation Foundation

### JavaScript

* AngularJS
* Backbone.js
* BindingJS
* Datum.js
* EmberJS
* 通用資料繫結器
* KnockoutJS
* React
* SAPUI5、OpenUI5
* Vue.js

### Java

* Google Web Toolkit

### Objective-C

* AKABeacon iOS 資料繫結框架

### Scala

* Binding.scala，用於 Scala 的回應式資料繫結框架。

## 參見

* Windows Presentation Foundation
* XML 資料繫結
* UI 資料繫結
* 繫結屬性

## 參考資料

## 拓展閱讀

* Noyes, Brian. Data Binding with Windows Forms 2.0: Programming Smart Client Data Applications with .NET. Pearson Education. 12 January 2006. ISBN 978-0-321-63010-0.
資料表

在關聯式資料庫，**資料表**，又稱**表格**，是一系列二維數組的集合，用來代表和儲存資料對象之間的關係。表是構成表空間的基本結構，由區間構成。它由縱向的行和橫向的列組成，例如一個有關作者信息的名為 authors 的表格中，每個行包含的是所有作者的某個特定類型的信息，比如「姓氏」，而每列則包含了某個特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。

對於特定的資料表，行的數目一般事先固定，各行之間可以由行名來識別。而列的數目可以隨時、動態變化，每列通常都可以根據某個（或某幾個）行中的資料來識別，稱為候選鍵。

## 參考文獻

## 參見

* 表空間
* 關係模型
* 結構化查詢語言
資料訪問層

**數據訪問層**（Data Access Layer），簡稱 DAL，或稱資料存取層、資料訪問層。
計算機軟體中的**數據訪問層**可以使用戶便捷訪問持久性數據，如關係型資料庫。數據訪問層向用戶隱藏了操作數據的複雜性。

例如在物件導向的編程方面，數據訪問層可能會返回一個對象的引用以及它的屬性，而不是資料庫表中的一行欄位。用戶可以直接通過創建方法來對對象進行操作。在對這些對象操作的同時，對象對應的資料庫中的數據也會變更。

## 外部連結

* Microsoft Application Architecture Guide （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* ASP.NET DAL tutorial （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料超市

**資料市集**（英語：**Data Mart**），是資料倉儲（Data Warehouse）的一種特殊形式。正如資料倉儲，資料市集也包含對運算元據的快照，便於使用者基於歷史趨勢與經驗進行戰略決策。兩者的決定性差異在於資料市集在有具體的、預先定義好了的對被選資料分組並組態的需求基礎之上建立。組態資料市集強調對相關資訊的易連接性。

## 參考文獻
資料連結

**資料連結**（又稱:「連結資料」、「鍵連資料」，英文: Linked Data）在計算 (計算機科學), 是一種發佈「結構化資料」連結的方法，使資料間彼此相互連結。同時透過語意查詢。使連結的資料更為有用。資料連結技術以全球資訊網 標準為主，例如 HTTP、資源描述架構 (RDF) 以及統一資源標誌符 (URIs)。「資料連結」主要提供機器與機器間，可自動交換的一種資料分享的方式。換言之，「資料連結」關聯了資料 (data）、常人（human）以及機器（machine）三者在知識呈現與語意處理的共有課題。

蒂姆・伯納斯 - 李，全球資訊網協會 (W3C) 主席，在 2006 年一個與語意網計畫有關的設計筆記中提出了 "Linked Data"/「資料連結」這個名詞。

「資料連結」亦可以是開放資料的一種，在此脈絡下通稱為開放資料連結 (Linked Open Data)。

## 主要原則

蒂姆・伯納斯 - 李在 2006 年提出「資料連結」四大原則，2009 年更簡化為三大原則:

2006 年的筆記中，蒂姆・伯納斯 - 李提出「資料連結」的四大原則如下:

> 
> 
> 1. 使用統一資源標誌符 (URIs) 命名 (辨識) 物件。
> 2. 使用 HTTP URIs，因此物件得以被查詢 (被解釋 / 闡釋 (interpreted) 與區分辨識 (dereferenced)。
> 3. 當物件被查詢時，使用開放標準如 RDF, SPARQL 等，針對此命名之物件提供有用的資訊。
> 4. 當物件被發佈時，使用以 HTTP URI 的命名方式來指稱其他物件。
> 

2009 年在 TED 大會中，蒂姆・伯納斯 - 李重申三大「極其簡單」的「資料連結」原則如下:

> 
> 
> 1. 所有概念性的事務皆有以 HTTP 開始的命名。
> 2. 倘若我查詢一個以 HTTP 命名的物件，我將會得到一個有用的標準化格式資料。此資料包含了與此物件相關的事物與事件的描述。
> 3. 當我回到此資訊時，此資訊不僅包括某人的身高體重、出生時間，此資訊還包括了關係。有此關係後，被相關的事務則被賦予以 HTTP 開始命名的名稱。
> 

## 主要元素

* 統一資源標誌符 (URIs)
* HTTP
* 結構化資料使用以資源描述架構 (RDF) 序列化之格式如 RDFa, RDF/XML, N3, Turtle, 或 JSON-LD 控制語彙的詞彙與資料定義。
* 資料連結平台 /(Linked Data Platform)

## 開放資料連結 (Linked Open Data)

**開放資料連結**是開放資料的「資料連結」。蒂姆・伯納斯 - 李清楚定義了「開放資料連結」與「資料連結」的不同:

> 「開放資料連結」(LOD) 是以開放授權釋出的「資料連結」。此釋出並不阻礙資料自由的再次使用。
> 
> 

大量的「開放資料連結」資料集包括 DBpedia 、Wikidata。

### 歷史溯源

「開放資料連結」(LOD) 這個詞彙至少自 2007 年 2 月 LOD 郵件論壇建立時即開始使用。 此郵件論壇是由麻省理工學院的 SIMILE 計畫主導。。

### 開放資料連結計畫

W3C Semantic Web Education and Outreach group 的開放資料連結計畫，目的是藉由發佈 RDF 格式的開放知識資料集，以及建立不同資料集中資料間的 RDF 連結，進而以 data commons 擴展全球資訊網。2007 年 10 月，資料集包含超過由二百萬相互連結的 RDF links 所連結的二十億 RDF triples。 至 2011 年 9 月則發展至 5 百零 4 萬相互連結的 RDF links 所連結的三十億個 RDF triples。2014 年發佈詳細的統計資料。

### 歐盟計畫

許多歐洲聯盟計畫均包含「資料連結」，例如: LATC 計畫、 PlanetData 計畫、、DaPaaS (Data-and-Platform-as-a-Service) 計畫以及 LOD2 計畫。而資料的連結也成為歐盟開放資料入口網促使千筆資料集開放使用與連結的主要目的。

### 資料集 (Datasets)

* DBpedia – 自維基百科擷取資料的「開放資料連結」資料集。
* GeoNames （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） - 「開放資料連結」全球地名資料庫。
* Wikidata – 維基媒體基金會於 2012 年推動以資料知識庫為主而成為維基百科的知識架構基礎。

## 參考資料

## 延伸閱讀

## 外部連結

* LinkedData （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* LinkedData.org
* Open Data Web (data.odw.tw （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）), a CKAN based linked open data repository in Taiwan.
* OpenLink Software white papers
* Linked data for the discipline of numismatics （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, use case demo
* Interactive LOD demo （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* OptiqueVQS -- an ontology-based visual query formulation tool （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
資料連結層

**資料連結層**（Data Link Layer）是 OSI 參考模型第二層，位於實體層與網路層之間。在廣播式多路存取鏈路中（區域網路），由於可能存在媒介爭用，它還可以細分成媒介存取控制（MAC）子層和邏輯鏈路控制（LLC）子層，媒介存取控制（MAC）子層專職處理媒介存取的爭用與衝突問題。

區域網路與廣域網路皆屬第一、二層。

## 主要功能

在兩個網路實體之間提供資料鏈路連接的建立、維持和釋放管理。構成資料鏈路資料單元（frame：資料框或訊框），並對影格定界、同步、收發順序的控制。並且包括傳輸過程中的網路流量控制、差錯檢測和差錯控制等方面。

只提供導線的一端到另一端（本質是點到點）的資料傳輸。

資料連結層會在 frame 尾端置放檢查碼（parity，sum，CRC）以檢查實質內容，將實體層提供的可能出錯的物理連接改造成邏輯上無差錯的資料鏈路，並對實體層的原始資料進行資料封裝。

資料連結層中的資料封裝是指：封裝的資料資訊中，包含了位址段和資料段等。位址段含有點對點傳送節點和接收節點的位址（如 MAC），控制段用來表示數格連接影格的類型，資料段包含實際要傳輸的資料。

## 資料連結層的協定

* 非同步傳輸模式
* VLAN（IEEE 802.1Q）
* 訊框中繼
* 高級資料連結控制
* 對等協定
* 乙太網（IEEE 802.3）
* Wi-Fi（IEEE 802.11）

## 常見資料連結層的裝置

* 網卡（實體層和資料連結層的 MAC 子層）
* 交換機是本層裝置。而集線器是實體層裝置，不是資料連結層裝置。
* 橋接器（又稱網橋）

## 參考文獻

## 參見

* CSMA/CD
* 協定數據單元