我们现在对数据有很多种分类方法，比如交易数据、位置数据、医疗数据、消费数据等等。这种分类方法往往是不妥当的。

所有的数据都有价值。数据就像乐高积木一样，就这点材料，随意组装，都能组成看上去完全不同的形状。

比如说交易数据、位置数据、医疗数据、消费数据，这几个分类其实就不是互相排斥的，里面还有互相包含的关系。

我们对分类要有一个动态的全面的认识。

我们从数据的颗粒度和敏感度来想想什么数据最有用。

颗粒度

比如一个国家的GDP是1万亿美金，和一个国家的人均GDP是1万美金，人口是1亿，显然是后者更好。后者可以反推前者，但只有前者推不出后者。所以颗粒度越细的数据越有用。当然在数据处理和颗粒度之间还要有一个平衡，否则颗粒度过细，数据量太大，处理起来会很痛苦。

社会是个人组成的，所以一般来说，颗粒度具体到个人就已经很好了。

敏感度

社会文明的一个标志是对个人隐私的尊重。所以在数据保护中，个人隐私是需要绝对尊重的，有些底线是不能触碰的。这就决定了关于个人的很多状态是敏感的。

比如，个人信息，包括身体状况、财务状况，这些都非常敏感。另外在西方文化中，冒然去问别人的年龄、身高、体重都是不礼貌的。

再想下去，要 更好地观察经济状况，什么数据最有用呢？经济是人的活动，所以，人的活动密度是个非常直接的指标，可以观察出很多经济的细节。比如人的地理位置是不需要和个人ID挂上钩的，所以只需要看到整体就可以得到很多有趣的结论了。

所以怎么从数据里面挖掘出经济活动的细节，这是一个很有意思的方向。从目前的感觉来看，比如地理位置的数据会很有应用前景，是一个含金量很高的数据。（这让我想到了各大手机厂商的天然优势地位）

以后加密技术发展到一定规模以后，尤其是可以在本地来进行加密的话，个人数据的使用可能会变得非常地便利和快捷。

什么数据含金量最高，这可能是一个动态演化的过程。