定義
信息化是將現實世界中的事物和現象以數據的形式存儲到CYBER空間中，是一個生產數據的過程。這些數據是自然和生命的一種表示形式，這些數據還記錄了人類的行為，包括工作、生活和社會發展。今天，數據被快速大量地生產並存儲在CYBER空間中，這種現象稱為數據爆炸(data explosion)，數據爆炸在CYBER空間中形成數據自然界(data nature )。數據是CYBER空間中的唯一存在，需要研究和探索CYBER空間中數據的規律和現象。另外，探索CYBER空間中數據的規律和現象，就是探索宇宙的規律、探索生命的規律、尋找人類行為的規律、尋找社會發展的規律的一種重要手段，例如：可以通過研究數據來研究生命（生物信息學）、研究人類行為（行為信息學）。數據學（Dataology）和數據科學（Data Science）（以下稱數據學）是關於數據的科學或者研究數據的科學，定義為：研究探索cyberspace中數據界(datanature)奧秘的理論、方法和技術，研究的對象是數據界中的數據。與自然科學和社會科學不同，數據學和數據科學的研究對象是Cyberspace的數據，是新的科學。數據學和數據科學主要有兩個內涵：一個是研究數據本身，研究數據的各種類型、狀態、屬性及變化形式和變化規律；另一個是為自然科學和社會科學研究提供一種新的方法，稱為科學研究的數據方法，其目的在於揭示自然界和人類行為現象和規律。
數據學已經有一些方法和技術，例如：數據獲取 、數據存儲與管理 、數據安全 、數據分析、可視化等；還需要有基礎理論和新技術，例如：數據存在性、數據測度、時間、數據代數、數據相似性與簇論、數據分類與數據百科全書、數據偽裝與識別、數據實驗、數據感知等等。數據學的理論和方法將改進現有的科學研究方法，形成新型的科學研究方法，並且針對各個研究領域開發出專門的理論、技術和方法，從而形成專門領域的數據學，例如：行為數據學、生命數據學、腦數據學、氣象數據學、金融數據學、地理數據學，等等。
研究內容
● 基礎理論研究。科學的基礎是觀察和邏輯推理，同樣要研究數據自然界中觀察方法，要研究數據推理的理論和方法，包括：數據的存在性、數據測度、時間、數據代數、數據相似性與簇論、數據分類與數據百科全書等。
● 實驗和邏輯推理方法研究。需要建立數據科學的實驗方法，需要建立許多科學假說和理論體系，並通過這些實驗方法和理論體系開展數據自然界的探索研究，從而認識數據的各種類型、狀態、屬性及變化形式和變化規律，揭示自然界和人類行為現象和規律。
● 領域數據學研究。將數據學的理論和方法套用於許多領域，開發出專門的理論、技術和方法，從而形成專門領域的數據學，例如：腦數據學、行為數據學、生物數據學、氣象數據學、金融數據學、地理數據學等等。
● 數據資源的開發利用方法和技術研究。數據資源是重要的現代戰略資源，其重要程度將越來越凸顯，在本世紀有可能超過石油、煤炭、礦產，成為最重要的人類資源之一。這是因為人類的社會、政治和經濟都將依賴於數據資源，而石油、煤炭、礦產等資源的勘探、開採、運輸、加工、產品銷售等等無一不是依賴數據資源的，離開了數據資源，這些工作都將無法開展。
體系框架
數據學研究的工作過程是：從數
體系框架與其他學科的關係
數據是存在於CYBER空間中的東西；信息是自然界、人類社會及人類思維活動中存在和發生的現象；知識是人們在實踐中所獲得的認識和經驗。數據可以作為信息和知識的符號表示或載體，但數據本身並不是信息或知識。數據學的研究的對象是數據，而不是信息，也不是知識。通過研究數據來獲取對自然、生命和行為的認識，進而獲得信息和知識。數據學的研究對象、研究目的和研究方法等等都與已有的計算機科學、信息科學和知識科學有著本質的不同。
與其他學科的關係人類探索現實自然界，用計算機處理人類的發現、人類的社會、自然與人，在這個過程中，數據已經巨量產生，並正在經歷大爆炸，人類在不知不覺中創造了一個更複雜的數據自然界。自第二次數據爆炸以來，人們生活在現實自然界和數據自然界兩個世界裡，人、社會和宇宙的歷史將變為數據的歷史。人類可以通過探索數據自然界來探索自然界，人類還需要探索數據自然界特有的現象和規律，這是賦予數據學的任務。可以期望，目前的所有的科學研究領域都可能形成相應的數據學。
