首先，資料處理涉及到多種不同的方式，根據不同的應用場景，可能需要進行資料分析、資料呈現、資料儲存、資料歸併，或者是丟棄。所以，要想正確地進行資料處理，一方面要根據資料自身的價值來進行衡量，另一方面也與資料的應用場景和所處的不同階段有密切的關係。

在大資料時代背景下，大資料技術將全面提升資料的價值化，當然也會全面帶動資料採集、資料分析、資料儲存、資料安全和資料應用等一系列產業環節的發展，所以當前對於資料處理往往有了更多的含義。

資料處理通常需要考慮以下三方面因素：

第一：資料採集。資料的處理方式與資料採集方式和渠道有密切的聯絡，通常對於一些使用者個人資訊的採集，應該嚴格限制資料的應用邊界，通常也應該在一定時間內進行銷燬，以防止個人隱私的洩露。當然，在獲得使用者的授權之後，可以針對使用者資料進行一系列價值化操作，但是這個過程應該有嚴格的限制。

第二：資料型別。從技術手段來看，資料處理的方式與資料型別的關係比較密切。比如對於結構化資料來說，Excel、BI工具和關係型資料庫就可以完成處理，而且處理的精確度會比較高，這是“小資料時代”的常見資料處理方式，而在大資料時代，資料處理通常還需要結合流處理方式，資料分析的緯度和實效性也有了較大幅度的提升。

第三：應用場景。資料處理除了要考慮資料採集方式和資料型別之外，另一個重要因素就是應用場景，不同的應用場景需要採取不同的處理方式。如果資料處理的終端使用者是人力崗位，那麼往往需要做資料的多維度呈現，而如果資料處理的終端使用者是智慧體（人工智慧產品），那麼往往需要按照智慧體的要求進行資料處理。