データは、データベースやExcelファイルなど電子データにしておくのがよいです。紙媒体のデータは迅速に電子化すべきです。データを他人に渡したくない場合、「データが紙媒体しかなく、手元にない」みたいなことを言って断わります。角のたたない断り方のひとつ。
データの持ち方、つまり、とっておき方ですが、使う用途があるからとっておくわけで、使いたいときに使いやすい形でとっておくのがよいです。
使い道が決まっていない場合は、なるべく加工しない状態（集計はせず、最もデータが細かい単位）でもっておき、使うときに使いたいように加工するのが一番です。
また、データを取っておくときに注意したいデータがあります。
・年齢
・回数（カウント）
たとえば、「年齢」というデータです。年齢は毎年増えていくものですので、データ取得年月日データを一緒にとっておかなければなりません。
現在の年齢＝年齢データ＋（現在年月ーデータ取得年月）
この場合「生年月日」のデータを持つのが正解です。他にも、商品の使用年数などは、購入年月日でもつことが必要になります。
「回数」のデータも工夫が必要です。
「回数」のデータは、条件にあうデータ（レコード）が何件あるか（カウント）数えた集計値であり、その都度、集計すればよいので、「回数」というデータは持たないというのが、基本です。
たとえば、「購買回数」、「問い合わせ回数」など。
できるだけ集計しない状態でデータをもつことが基本です。
以下、引用。
分析用データ（データウェアハウス）の４つの特性
１、サブジェクト指向　　使いやすいように目的別にデータを揃える
２、統合　　　　一元管理やデータの細かさがそろっているなど
３、時系列性　　どのタイミングでとられたデータかは必須情報
４、恒常性　　　データを更新しない。時系列で蓄積していくイメージ
（～「よくわかるデータウェアハウス」日本実業出版社　2000年　より）