数据产业服务分类（37）——原则、目标与方法——分类设计方法

• 纵向分类

为了数据产业服务分类能够确定相关标准内容，应从如下方面进行逐步细化。

纵向分类层次结构。

图 7-2 数据产业服务详细程度

纵向分类可以体现在以下几个层次：

1. 数据产业服务域：将数据产业服务按照其特点分成多个域，以便明确数据产业服务的总体架构。
2. 数据产业服务类别：根据数据产业服务域各自不同的特点，分解成多个类别，并识别各个域的共同类别。
3. 数据产业服务应用场景：根据应用场景识别数据产业服务的类别。
4. 数据产业服务实现方式：必要时，在应用场景基础上，明确出实现方式。如：数据处理按照数据时效性可分成实时数据、近实时数据、脱机数据等处理方式。

• 横向分析

在每一层级完成分类后，需要进行分析，分析内容如下：

1. 符合上一层级界定的范围与内容。
2. 确保系统性方面与上一层级一致。
3. 确保本层次结构具备系统性。

分析要点可涵盖：服务内容、输入输出实体、相关参与者。若有必要，还需分析实现方式及相关技术。

覆盖范围是指数据产业服务分类所涵盖的数据产业的范围和广度。在数据产业分类设计时，需要确保覆盖范围足够广泛，能够全面反映数据产业的实际情况和发展趋势。

覆盖范围可以包括以下几个方面：

1. 行业领域：涵盖数据产业所涉及的不同行业领域，如金融、医疗、教育等。
2. 技术类型：包括不同技术类型的数据产业服务，如数据分析、机器学习、数据挖掘等。
3. 服务模式：包括不同的数据产业服务模式，如定制化服务、标准化服务、平台化服务等。

通过确保覆盖范围的广泛性，可以确保分类能够满足需求，提高其实用性和应用价值。

• 层次结构

层次结构是指分类体系中不同层级之间的关系和排列顺序。为了方便使用与沟通交流，一般情况下需选择大类和子类，特殊情况下可以有小类。

层次结构通常包括以下几个层级：

1. 大类：体现数据产业服务的总体类别，例如"数据工程服务"，可用于对数据产业内企业进行分类。
2. 大类：体现数据产业服务的总体类别，例如"数据工程服务"，可用于对数据产业内企业进行分类。
3. 小类：在子类下更细分的类别，如"数据采集服务""云计算数据处理服务"等，可作为服务过程识别的基础。

通过构建这样的层次结构，可以形成一个完整、有序的分类体系，便于管理和使用。