深层数据和千层数据是两个不同的概念，它们在数据科学和信息技术领域有着不同的应用和含义。

深层数据，也被称为深度数据，是指从各种来源收集的大量原始、未处理的数据。这些数据通常包括结构化和非结构化数据，如社交媒体帖子、日志文件、传感器数据等。深层数据需要经过清洗、整合和分析才能提取有价值的信息。由于其原始性和多样性，深层数据具有巨大的潜力和价值，可以用于各种复杂的分析任务，如机器学习、数据挖掘、预测分析等。

而千层数据则不是一个常见的数据科学术语。在信息技术领域，也没有一个广泛认可的定义与“千层数据”对应。从字面上理解，“千层”可能指的是数据的层次结构或者复杂性。如果将其与深层数据相比较，可以推测“千层数据”可能指的是一种具有多层结构或复杂关系的数据集。这种数据可能需要更多的处理和分析技术来理解和利用。

综上所述，深层数据和千层数据在数据科学和信息技术领域有不同的含义和应用。深层数据强调原始性和多样性，而千层数据则可能指的是具有多层结构或复杂关系的数据集。在实际应用中，需要根据具体的数据类型和分析需求来选择合适的数据处理方法和分析工具。