主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。数据的技术特征主要包括以下维度。一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。二是数据容量，比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。三是数据质量，比如样本是否有代表性，数据是否符合事先定义的规范和标准，观察的颗粒度、精度和误差，以及数据完整性。四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化，数据是否还能反映观察对象的情况。五是数据来源。有些数据来自第一手观察，有些数据由第一手观察者提供，还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查，也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生，也可以由机器产生。数据可以来自线上，也可以来自线下。六是数据类型，包括结构化还是非结构化的，以及存在形式（文字、数字、图表、声音和视频等）。七是不同数据集之间的互操作性和可连接性，比如样本ID是否统一，变量定义是否一致，以及数据单位是否一致等。八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性，需要专门讨论。
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