2.1 原始數據

2.1.1 什么是原始數據

原始數據是指未經任何加工、處理或分析的初始數據。它直接來源于數據產生的場景，保留了所有的細節和信息，具有真實性和完整性。原始數據是數據產品開發的基石，也是數據價值鏈的起點。

原始數據可以被視為現實世界的數字化映射。每一條原始數據都記錄了某個特定時刻的事實或狀態。例如，在電子商務平臺中，用戶的每一次點擊、每一次搜索，甚至停留在某個頁面的時間，都會被記錄下來成為原始數據。原始數據的價值在于它的真實性和完整性。它沒有經過任何篩選或處理，保留了所有的細節和信息。這些細節可能在后續的分析中發揮重要作用。比如，用戶在某個商品頁面的停留時間看似無關緊要，但它可能反映了用戶對這個商品的感興趣程度。這些細微的信息都可能成為優化產品、提升用戶體驗的關鍵線索。

2.1.2 原始數據的來源

原始數據可以說是無處不在。在日益數字化的世界里，幾乎每一個行為都可能產生數據。以下是一些常見的原始數據來源。

●用戶行為數據：這包括用戶在網站、App上的點擊、瀏覽、購買等行為數據。例如，短視頻平臺會記錄用戶觀看的視頻類型、觀看時長、點贊評論等信息，并利用這類數據來優化其推薦系統，提高用戶滿意度。

●傳感器數據：物聯網設備產生的數據。比如，智能家居系統中的溫度傳感器會持續記錄室內溫度變化。電動汽車就依賴于大量的傳感器數據來實現智能駕駛和電池管理。

●交易數據：各種商業交易產生的數據。如銀行的轉賬記錄、超市的銷售數據等。

●社交媒體數據：用戶在社交平臺上的發帖、評論、點贊等行為產生的數據。社交平臺利用這些數據來個性化用戶體驗并提供精準廣告投放。

●地理位置數據：通過GPS或手機信號塔收集的位置信息。出行軟件就利用這類數據來優化其打車服務，實現供需匹配。

●調查問卷數據：通過問卷收集的用戶反饋和意見。市場研究公司經常使用這種方式收集消費者洞察。

●公開數據：政府、研究機構等公開發布的數據集。比如氣象局發布的氣象數據被廣泛用于天氣預報和氣候研究。

2.1.3 原始數據的形式

原始數據可以以多種形式存在，了解這些形式對于數據產品的開發至關重要。常見的原始數據形式如下：

●結構化數據：這是最容易處理的數據形式，通常存儲在關系數據庫中。例如，一張包含姓名、年齡、地址等字段的客戶信息表。銀行的賬戶信息、電商的訂單數據通常都屬于這類。

●半結構化數據：這種數據有一定的結構，但不如結構化數據那么嚴格。XML和JSON文件是典型的半結構化數據，許多Web API返回的數據就是這種形式。

●非結構化數據：這類數據沒有預定義的數據模型，如文本文檔、圖片、視頻等。微博上的帖子、客戶服務中心的通話記錄都屬于這類。

●時間序列數據：按時間順序記錄的數據，如股票價格、氣象數據等。證券交易所的交易數據、智能家居設備的傳感器讀數通常都是時間序列數據。

●空間數據：包含地理位置信息的數據，如地圖數據、GPS軌跡等。

這些不同形式的數據共同構成了平臺的數據生態系統，為個性化推薦、用戶行為分析等數據產品提供了豐富的素材。

2.1.4 原始數據的特點

原始數據具有以下特點：

●真實性：原始數據直接來源于用戶行為或設備記錄，反映了真實的情況，但這也意味著數據中可能包含噪聲和錯誤。

●大量性：在數字時代，數據的產生速度和規模都是驚人的。一個大型電商平臺每天可能產生數十億條原始數據記錄。

●多樣性：原始數據來源廣泛，形式多樣，這為全面分析提供了可能，但也增加了數據處理的復雜度。

●時效性：許多原始數據具有強烈的時效性，特別是在實時系統中。

●不完整性：原始數據往往是片段化的，需要進行進一步處理和整合才能發揮價值。

●隱私敏感：原始數據可能包含用戶隱私信息，需要謹慎處理，遵守相關法規。

原始數據是數據價值鏈的起點，是數據產品開發的基礎。它們決定了如何收集、存儲、處理和分析數據，也影響了最終數據產品的設計和功能。只有深入理解原始數據的本質、來源、形式和特點，才能設計出真正有價值、能夠解決實際問題的數據產品。在數據價值倍增路徑中，下一步就是將這些原始數據轉化為更有組織、更易使用的數據資源，為后續的數據產品開發奠定基礎。