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編輯導(dǎo)讀：隨著“數(shù)智化”時(shí)代的到來,我們生活中的方方面面都離不開數(shù)據(jù),而你真的了解數(shù)據(jù)嗎？本文將為你重新解讀數(shù)據(jù)的概念和價(jià)值，以及數(shù)據(jù)的價(jià)值是如何在“數(shù)智化”時(shí)代下一步一步得到運(yùn)用與升華的。因內(nèi)容頗多，我將分幾期為大家進(jìn)行講解。

一、前言

我們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)常會聽到這樣的問題：你有數(shù)據(jù)支撐嗎？你的數(shù)據(jù)來源是哪兒？數(shù)據(jù)噪聲大嗎？

那么這里的“數(shù)據(jù)”究竟是怎樣的存在？

百度百科對數(shù)據(jù)定義很簡單：數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。

而仔細(xì)想想，我們?nèi)粘Ｖ兴傅臄?shù)據(jù)真的是data嗎？其實(shí)，我們更多指的是已經(jīng)形成體系、有邏輯結(jié)構(gòu)和實(shí)用性的“數(shù)據(jù)知識”。

所以，我們也不能把數(shù)據(jù)當(dāng)作一個(gè)簡單的概念，但其實(shí)“數(shù)據(jù)”里面還有很多學(xué)問。

下面先給大家引出四個(gè)“數(shù)據(jù)”相關(guān)的名詞概念，后面我會分別闡述它們“價(jià)值變現(xiàn)”的方法論。

你真的了解data、information、kownledge、insight是什么嗎？

• data（菜市場買來的菜）：簡單的事實(shí)，未處理的，無組織的，原始的。
• information（折菜、洗菜）：經(jīng)過結(jié)構(gòu)化組織、處理的數(shù)據(jù)，要根據(jù)“情景和語境”使其具有相關(guān)性和實(shí)用性。
• kownledge（下鍋炒菜）：是通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系在一起的信息地圖，具有預(yù)測和決策和概括的能力。
• insight（已經(jīng)到能教別人做菜的程度）：準(zhǔn)確而深刻地理解復(fù)雜問題或情況的能力（是可以借助工具實(shí)現(xiàn)的）。

今天，小陳就帶大家看看數(shù)據(jù)的來源及其具體類型，畢竟知己知彼，方能百戰(zhàn)不殆，有了今天的鋪墊我們才能在后面幾期的學(xué)習(xí)中，能容易上手~

二、數(shù)據(jù)來源（菜市場）

如果說，data是我們烹飪所需的原材料，那么確定數(shù)據(jù)來源就好比我們出去買菜之前要先確定去哪家菜市場買菜一樣；而且“菜市場”也是術(shù)業(yè)有專攻的！買海鮮去海鮮市場、買家禽要去禽類市場…數(shù)據(jù)也是一個(gè)道理，要通過你所需的領(lǐng)域，具體篩選數(shù)據(jù)來源，畢竟保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是烹飪佳肴的第一步~

就像前面所述，數(shù)據(jù)是一個(gè)龐大的概念，我們想要利用好，首先要知道數(shù)據(jù)的類型，根據(jù)類型再去判斷來源和收集數(shù)據(jù)。

1. 按照結(jié)構(gòu)化程度區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)來源

1）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)的最簡形式；我們身邊時(shí)時(shí)刻刻都有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的身影且?guī)缀跬偈挚傻茫淖?、圖片、聲音或視頻都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)通常存儲在文件存儲庫中（小白們，可以把它看作是計(jì)算機(jī)硬盤驅(qū)動器上一個(gè)組織良好的目錄）。

但，從這種形狀的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值通常是最困難的；因?yàn)槲覀兪紫刃枰獜拿枋龌虺橄髷?shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化特性（例如，要使用文本，我們可能需要提取主題以及文本對主題的正面或負(fù)面評價(jià)，而一千個(gè)讀者就會有一千個(gè)哈姆雷特，這類信息是極具主觀色彩的）。

目前，非常流行的文本挖掘技術(shù)，它的數(shù)據(jù)來源就是我們此處所說的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，顧名思義，是定義良好的表格數(shù)據(jù)（行和列），這意味著我們知道有哪些列以及它們包含什么類型的數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)通常存儲在數(shù)據(jù)庫中，在數(shù)據(jù)庫中，我們可以使用SQL語言進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的篩選，并輕松創(chuàng)建數(shù)據(jù)集用于我們的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案。

3）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，介于非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間，它雖然定義了一致的格式，但是結(jié)構(gòu)不是很嚴(yán)格，比如數(shù)據(jù)的一部分可能是不完整的或者是不同的類型；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲為文件，但是，某些類型的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如JSON或XML）可以存儲在面向文檔的數(shù)據(jù)庫中。

2. 按照數(shù)據(jù)私密性區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)來源

1）組織內(nèi)的數(shù)據(jù)源（封閉數(shù)據(jù)源）

查找數(shù)據(jù)的第一個(gè)地方是組織內(nèi)部，大多數(shù)企業(yè)目前都有ERP、CRM、工作流管理等系統(tǒng)在運(yùn)行，這類系統(tǒng)通常使用數(shù)據(jù)庫以結(jié)構(gòu)化的方式存儲數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)庫包含大量的數(shù)據(jù)，您可以很容易地從中提取價(jià)值；例如，通過工作流管理系統(tǒng)，您可以輕松地了解業(yè)務(wù)流程中的瓶頸，或者通過使用來自ERP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，您可以進(jìn)行銷售預(yù)測。

2）公開的數(shù)據(jù)源（開源數(shù)據(jù)源）

除了對內(nèi)非公開數(shù)據(jù)以外，許多組織接收和發(fā)送大量的文件、圖片、聲音或視頻，這些在公網(wǎng)上傳播留存的數(shù)據(jù)則為公開的數(shù)據(jù)源；例如，你可以想象，一家保險(xiǎn)公司收到了很多可能附有圖片的索賠（紙質(zhì)的或PDF格式的），這些文件通常在處理前手動轉(zhuǎn)換為更結(jié)構(gòu)化的格式；但是，在這種轉(zhuǎn)換中會丟失一些信息，當(dāng)嘗試改進(jìn)我們的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案時(shí)，我們可以使用這些文件來提取額外的數(shù)據(jù)，比如情景概述。

后續(xù)，我們可以使用這些額外的數(shù)據(jù)改進(jìn)欺詐性索賠檢測，這就是公開數(shù)據(jù)源的價(jià)值。

除此之外，其實(shí)業(yè)界還有很多數(shù)據(jù)來源分類法，例如是否為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、一手?jǐn)?shù)據(jù)or二手?jǐn)?shù)據(jù)來源….

三、結(jié)語與下期預(yù)告

本期，小陳通過一個(gè)“買菜”的例子，讓大家對“數(shù)據(jù)”這個(gè)龐大的體系有了一個(gè)洞察，并通過“菜市場”這樣一個(gè)比喻，讓大家對數(shù)據(jù)來源有了一個(gè)整體的認(rèn)識。

下期，小陳講在數(shù)據(jù)來源的基礎(chǔ)上，為大家講解如何利用常用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和采集！

本文由 @小陳同學(xué)ing. 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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