首先，数据处理涉及到多种不同的方式，根据不同的应用场景，可能需要进行数据分析、数据呈现、数据存储、数据归并，或者是丢弃 。所以，要想正确地进行数据处理，一方面要根据数据自身的价值来进行衡量，另一方面也与数据的应用场景和所处的不同阶段有密切的关系 。
在大数据时代背景下，大数据技术将全面提升数据的价值化，当然也会全面带动数据采集、数据分析、数据存储、数据安全和数据应用等一系列产业环节的发展，所以当前对于数据处理往往有了更多的含义 。
数据处理通常需要考虑以下三方面因素：
第一：数据采集 。数据的处理方式与数据采集方式和渠道有密切的联系，通常对于一些用户个人信息的采集，应该严格限制数据的应用边界，通常也应该在一定时间内进行销毁，以防止个人隐私的泄露 。当然，在获得用户的授权之后，可以针对用户数据进行一系列价值化操作，但是这个过程应该有严格的限制 。
第二：数据类型 。从技术手段来看，数据处理的方式与数据类型的关系比较密切 。比如对于结构化数据来说，Excel、BI工具和关系型数据库就可以完成处理，而且处理的精确度会比较高，这是“小数据时代”的常见数据处理方式，而在大数据时代，数据处理通常还需要结合流处理方式，数据分析的纬度和实效性也有了较大幅度的提升 。
第三：应用场景 。数据处理除了要考虑数据采集方式和数据类型之外，另一个重要因素就是应用场景，不同的应用场景需要采取不同的处理方式 。如果数据处理的最终用户是人力岗位，那么往往需要做数据的多维度呈现，而如果数据处理的最终用户是智能体（人工智能产品），那么往往需要按照智能体的要求进行数据处理 。
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