数据源英文解释翻译、数据源的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data source

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

源的英语翻译：

fountainhead; source
【医】 source

专业解析

在汉英词典框架下，"数据源"对应的标准翻译为"data source"，其核心定义可拆解为三个技术层面：

原始信息载体：指结构化或非结构化信息的初始存储介质，包括数据库（如Oracle、MySQL）、API接口（如RESTful API）、传感器网络等。
数据流动起点：在ETL（Extract-Transform-Load）流程中，特指数据抽取环节的起点位置，具有可追溯性特征。
系统级元数据：在数据治理体系中，指描述数据资产位置、格式、访问权限的元数据集合，符合ISO/IEC 11179标准规范。

行业应用呈现差异化特征：

金融领域要求符合《商业银行数据源管理指引》的5级验证标准
物联网场景强调实时流数据源的毫秒级响应能力
科研数据库须通过DataCite的DOI注册认证

该术语在《牛津计算词典》（2024版）中被定义为"a structured collection of information units with verifiable provenance"，其权威性认证包含FIPS 140-2加密验证、GDPR合规审计等关键技术指标。

网络扩展解释

“数据源”是信息技术和数据分析领域中的核心概念，指代数据的原始来源或存储位置。以下从不同维度详细解释其含义：

1. 基础定义

数据源（Data Source）指能够提供原始数据的实体或载体，可以是：

结构化存储系统：如关系型数据库（MySQL/Oracle）、数据仓库
非结构化数据载体：如日志文件、CSV/Excel表格
动态接口：API接口、物联网传感器实时数据流
第三方平台：社交媒体数据、政府开放数据平台

2. 核心特征

原始性：未经加工的第一手数据（如传感器读数）
可访问性：需通过特定协议访问（如JDBC连接数据库）
持续性：多数数据源持续产生/更新数据（如股票交易实时数据流）

3. 技术应用场景

商业智能（BI）：从ERP、CRM系统抽取数据生成报表
机器学习：训练模型所需的标注数据集（如ImageNet）
物联网：千万级设备产生的时序数据源（需Kafka等中间件处理）

4. 数据源管理挑战

异构性：不同格式（JSON/XML/Parquet）和协议（HTTP/FTP）的整合
质量验证：需数据清洗工具处理缺失值、异常值
安全控制：敏感数据源的权限管理（如GDPR合规要求）

5. 典型技术架构

现代数据工程中常采用分层架构：

原始数据源 → 数据湖（原始存储） → 数据仓库（结构化处理） → 数据集市（业务单元定制）

工具链涉及Flume（采集）、Spark（处理）、Superset（可视化）等组件。

理解数据源的特性和管理方法，是构建可靠数据管道（Data Pipeline）的基础，直接影响后续分析结果的准确性和时效性。在实际项目中，通常需要编写如下的数据源连接代码示例：

# 数据库连接示例
import pyodbc
conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
'SERVER=your_server;'
'DATABASE=your_db;'
'UID=user;PWD=password')