文章总结： 文章提出软件数据应分为业务型事实数据与数据型事实数据两类：前者服务局部业务、难共享，后者去业务属性、只增不改不删，可全局自洽；两者沿目的→业务→数据→业务→目的闭环协同，落地时按只增原则反向建模，以提升数字孪生度和数据价值。 综合评分： 72 文章分类： 安全建设,数据安全,应用安全,技术标准,其他

软件之数据逻辑：事实分类

原创

李志勇 李志勇

与智慧做朋友

2026年1月25日 10:36 福建

说明，数据分两类

在过往的文章中，作者已经分析过，软件做事事实服务和服务事实才更有价值，所以，在设计软件时，从事实角度出发，把事实数据分为“业务型事实及业务型事实数据”和“数据型事实及事实型数据”两类，这种分类方式是做好数据和软件工作，实现数据和业务分离的重要基础，说明如下：

第一，数据的“事实型程度”是保障软件和数据更有价值的重要基础，甚至是核心基础

软件本质上是，实现现实世界的“事实存在”在数字世界的一种“数字孪生”而已，而，在我们数据之软件的逻辑中，数据是实现软件的基础保障，更是软件之最终目的之一，即，用数据方式表达和反映事实性，为此，数据事实型程度越高，软件的数字孪生程度就越高，软件价值和数据价值就越大。正因为如此，提高数据的事实型程度也就成为数据工作和数据之软件工作的核心之一，而，在软件逻辑中，事实型可分为“业务事实型”和“数据事实型”，各个各的使命。

第二，业务型事实及业务型事实数据和数据型事实及事实型数据，产生逻辑

软件因“解决问题”而存在，而“解决问题”也永远是软件设计唯一“目的”，在数据之软件的逻辑中，数据也是因服务“目的”而存在的。就实现软件目的而言，目前还只能从业务维度开始（因业务层面的需求更明确、逻辑也更具象），即业务先行，这也就产生了业务型事实和支撑业务型事实的业务型事实数据。因，业务型事实及业务型事实数据的使命是保障业务逻辑的顺畅，为此，其先天带有业务属性，而这种自带业务属性的事实和数据，在系统间、体系间很难被理解，不被理解的数据，其传导性就很差，传导性差的数据共享性就差，共享性差的数据价值性就差，所以，业务型事实及业务型事实数据仅限于局部使用，全局价值性不足。为了更好数据传导、数据共享、数据发展，最终实现数据更大范围的价值发展，在我们的逻辑中就产生了数据型事实及事实型数据，是从更下一层做“源数据”抽象和数据事实反映，保障数据无业务属性、无状态属性、只增不改不删，这些“源数据”拿到哪里都可完全基于自己完成事实自洽、逻辑自洽、证据自洽，即，源头清楚、发展清楚、秩序清楚。

第三，业务型事实及业务型事实数据和数据型事实及事实型数据，关系逻辑

虽然，业务型事实及业务型事实数据和数据型事实及事实型数据各有各的使命，但，彼此之间恰恰是协同发展关系，都始于解决问题这个“目的”，其协同关系体现在，一方面，基于“目的”进行业务型事实及业务型事实数据的处理，然后基于业务进行数据型事实及事实型数据的处理。另一方面，反过来，基于数据型事实及事实型数据，从如何服务于业务型事实及事实型数据进行处理（基于“事实型数据”基础之上的计算即可形成业务型数据），最终都以服务“目的”为最终目的做协同处理（业务型数据再进行业务型事实处理，即可与“目的”对齐）。基于此彼此便形成了“目的→业务→数据”和“数据→业务→目的”的迭代关系，最终以“目的”达成程度和事实型数据的事实型程度为衡量指标进行对齐。

第四，业务型事实及业务型事实数据和数据型事实及事实型数据，落地逻辑

因，事实型数据对应的事实处理原则仅是“只增不改不删”，在坚持这个原则的前提下，从业务型事实需求出发反推事实型数据之需求并不难，基于需求会有很多种事实型数据建模方式，反复推敲，视服务目的达成程度和事实型数据事实程度择优选择即可，这个过程也就是数据工作中的数据建模过程，需集体智慧和机制保障。

【注：以上仅是作者肤浅认识，仅供参考！】

来源：与智慧做朋友

作者：李志勇 （ 微信号：qichelaba ）

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本文转载自：与智慧做朋友 李志勇 李志勇《软件之数据逻辑：事实分类》