首先，數(shù)據(jù)處理涉及到多種不同的方式，根據(jù)不同的應(yīng)用場景，可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)歸并，或者是丟棄。所以，要想正確地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，一方面要根據(jù)數(shù)據(jù)自身的價(jià)值來進(jìn)行衡量，另一方面也與數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景和所處的不同階段有密切的關(guān)系。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)將全面提升數(shù)據(jù)的價(jià)值化，當(dāng)然也會全面帶動(dòng)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)應(yīng)用等一系列產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的發(fā)展，所以當(dāng)前對于數(shù)據(jù)處理往往有了更多的含義。

數(shù)據(jù)處理通常需要考慮以下三方面因素：

第一：數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)的處理方式與數(shù)據(jù)采集方式和渠道有密切的聯(lián)系，通常對于一些用戶個(gè)人信息的采集，應(yīng)該嚴(yán)格限制數(shù)據(jù)的應(yīng)用邊界，通常也應(yīng)該在一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)行銷毀，以防止個(gè)人隱私的泄露。當(dāng)然，在獲得用戶的授權(quán)之后，可以針對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列價(jià)值化操作，但是這個(gè)過程應(yīng)該有嚴(yán)格的限制。

第二：數(shù)據(jù)類型。從技術(shù)手段來看，數(shù)據(jù)處理的方式與數(shù)據(jù)類型的關(guān)系比較密切。比如對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來說，Excel、BI工具和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就可以完成處理，而且處理的精確度會比較高，這是“小數(shù)據(jù)時(shí)代”的常見數(shù)據(jù)處理方式，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理通常還需要結(jié)合流處理方式，數(shù)據(jù)分析的緯度和實(shí)效性也有了較大幅度的提升。

第三：應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)處理除了要考慮數(shù)據(jù)采集方式和數(shù)據(jù)類型之外，另一個(gè)重要因素就是應(yīng)用場景，不同的應(yīng)用場景需要采取不同的處理方式。如果數(shù)據(jù)處理的最終用戶是人力崗位，那么往往需要做數(shù)據(jù)的多維度呈現(xiàn)，而如果數(shù)據(jù)處理的最終用戶是智能體（人工智能產(chǎn)品），那么往往需要按照智能體的要求進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

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