数据具体化英文解释翻译、数据具体化的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data materialization

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

具体化的英语翻译：

avatar; crystallize; embodiment; materialization; reification; take shape
【经】 embody

专业解析

在汉英词典视角下，“数据具体化”（Data Materialization）指将抽象或逻辑层面的数据结构转换为物理存储或程序可操作实体的过程。以下是分层解析：

一、术语拆解与基础定义

数据（Data）
指未处理的原始事实或信息单元，需通过加工转化为有意义内容（如数据库记录、对象属性）。

英译参考： "Facts and statistics collected for reference or analysis" (Oxford Languages).
具体化（Materialization）
在计算机科学中特指将抽象描述转化为物理实例的行为，例如：
- 数据库：将查询结果集加载为内存中的临时表
- 编程：将JSON数据解析为类对象（Class Object）
  英译参考： "The process of representing an abstract concept in concrete form" (Merriam-Webster).

二、技术场景中的核心含义

数据具体化 = 逻辑结构 → 物理实例的映射过程，常见于：

ORM框架（对象关系映射）
如Hibernate将数据库查询结果转换为Java对象：
```
SELECT name, age FROM users → User{name="John", age=30}
```
来源：Hibernate官方文档
（参考链接：https://hibernate.org/orm/documentation/）
缓存机制
将高频查询的数据库结果预存为内存对象（如Redis缓存），避免重复计算。

来源：Microsoft Azure缓存最佳实践

（参考链接：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/best-practices/caching）

三、与相关概念的对比

术语	数据具体化	数据虚拟化
存储形式	物理存储（内存/磁盘）	逻辑视图（实时查询）
性能特点	读写快，占用存储空间	节省存储，依赖源系统响应
典型应用	报表预计算、对象缓存	跨数据库联合查询

来源：IBM数据管理白皮书

（参考链接：https://www.ibm.com/cloud/learn/data-virtualization）

四、权威定义补充

"Materialization is the process of persisting derived data to avoid recomputation, trading storage cost for computational efficiency."
——《Designing Data-Intensive Applications》（Martin Kleppmann, O'Reilly 2017）

注：若引用链接失效，建议通过关键词"ORM materialization"、"cache materialization"在IEEE Xplore或ACM Digital Library检索最新文献。

网络扩展解释

“数据具体化”是一个在不同领域有不同侧重的术语，主要含义是将抽象、模糊或概括性的数据转化为更详细、精确的表现形式。以下是详细解释：

1. 核心定义

数据具体化指通过补充细节或精确化处理，使原本笼统的数据呈现更清晰、详尽的状态。其本质是提升数据的可理解性和实用性。

2. 应用场景解析

计算机领域：称为data materialization（数据物化），指将抽象数据结构（如数据库中的虚拟视图）转化为物理存储的具体数据实例。
新闻与统计：表现为精确到个位数、小数点后数字的具体数值，例如“失业率从5.6%上升至6.3%”，而非模糊表述如“增长三成以上”。

3. 与模糊化数据的对比

特征	具体化数据	模糊化数据
表现形式	精确到个位/小数位	概数（如“近万人”）
使用场景	需严谨论证的统计分析、学术研究	快速传达趋势或宏观概况
优势	增强可信度，支持精细决策	便于受众快速理解核心信息

4. 使用原则

根据道客巴巴的研究，二者应因事制宜：

需要强调精确性时（如科研论文）优先具体化数据
需突出趋势时（如新闻报道标题）可搭配模糊化数据，形成互补。

例如在疫情报告中，模糊化数据“感染人数破万”适合快速传播，而具体化数据“累计确诊10,237例”则用于详细分析。