数据产业服务分类（47）——框架设计——分类维度

数据产业服务分类存在多种维度，通过一种维度对数据产业服务进行分类是不可能的。因此在数据产业服务分类设计之前需要明确分类的维度及其作用。

分类维度的选择，是由使用者，及其使用目的所决定的。服务分类应该与服务清单类似，其用途也是类似的。

按照数据产业服务分类框架，服务内容应分成如下层次：应用层、功能层、工程层、技术层。越接近应用场景的数据产业服务分类应是以应用场景为主，其分类应基于应用层选择适当的维度。在应用场景为主之下，支撑应用场景的服务分类，应该以服务功能为主，功能层。中间应该以过程、生命周期为主，工程层。越是基础的内容，其分类越技术化，技术层，因为需要专业技术公司提供服务。

在框架中的安全合规、生态、治理和管理、数据要素生态，这几个方面是横向覆盖专业领域。因此每一个服务类别都能都需要考虑所有层次，也就是技术层、工程层、功能层与应用层。

分类其实一个很重要的用途就是对产业进行有效的管理。在高层级别的类别上应该满足长夜管理的要求，在中类别应该满足使用者要求，在小类别上应该满足提供者对服务管理的要求。