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[好书共读]《决战大数据》数据分类与数据价值，什么才是你的核心数据

智业人

2016-10-17

导读：在大数据时代，首先要做的是收集大量数据，但收集数据并非仅是把收集过来的数据放到硬盘里面那么简单，更需要的是对数据进行分类、存放及管理。

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数据分类与数据价值，什么才是你的核心数据

在大数据时代，首先要做的是收集大量数据，但收集数据并非仅是把收集过来的数据放到硬盘里面那么简单，更需要的是对数据进行分类、存放及管理。

从数据角度来说，估值就是通过不同的维度去思考数据的价值。只有基于对数据的分类和对数据价值的不同认识，才能去对数据做筛选。

数据分类为什么如此重要

数据作为一种资产，不同的数据含金量必然不同，自然就会产生不同的价值。而且，就同一组数据而言，在不同的环境下甚至会呈现出不同的价值。而不同的场景也会产生不同的价值，有些数据可能会变成一个运营指标，能够让管理者更好地对业务进行决策；有些数据可以对未来进行很好的预测，而不同的数据进行有机结合之后又能够对用户做出更好的商品推荐。一个好的工匠必然对各种材料的性质及使用方法了如指掌，而一个好的数据从业者则必须要对各个数据的价值和稳定性洞若观火。

数据分类的4大维度

在观察与分析数据中，我们要从中间抽象出来，更好地将数据进行归类和整理，从而更加清晰地识别出数据的价值。

从数据分类的角度来看，可以将之分为以下4种：

1.按照是否可以再生的标准来看，可以分为不可再生数据和可再生数据。不可再生数据通常就是最原始的数据，对于用户日志类等不可再生数据而言，必须要有很完善的保护措施和严格的权限设置。可再生数据就是通过其他数据可以生成的数据，原则上，指标类数据的衍生数据都是可再生的——只要原始的不可再生数据还在，就可以通过重新运算来获得。

2.按照数据所处的存储层次来看，可以分为基础层、中间层和应用层。基础层通常与原始数据基本一致，也就是仅仅存储最基本的数据，不做汇总以尽量避免失真，从而用作其他数据研究的基础；中间层是基于基础层加工的数据，通常也被认为是数据仓库层，这些数据会根据不同的业务需求，按照不同的主体来进行存放；应用层则是针对具体数据问题的应用，比如作为解决具体问题的数据分析和数据挖掘的应用层的数据。

3.按照数据业务归属来看，可以分为各个数据主体。按照业务归属分类的意思就是，将数据按照不同的业务主体分门别类地进行归纳。

4. 按照是否为隐私来区分，可以分为隐私数据和非隐私数据。顾名思义，隐私数据就是需要有严格的保密措施来保护的数据，否则会对用户的隐私造成威胁。所以，拥有大数据的企业高管必须要关注数据安全，否则数据越大，对“恶人”的吸引力就越大，最终用户和公司的损失也就越大。

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