大數據的價值評估，需要從社會效益、企業(yè)效益、個人效益和產品效益來綜合評價。比如，金融數據和電商數據碰撞到一起，就產生了像小額貸款那樣的互聯(lián)網金融；電信數據和政府數據相遇，可以產生人口統(tǒng)計學方面的價值，幫助城市規(guī)劃人們居住、工作、娛樂的場所；金融數據和醫(yī)學數據在一起，可以發(fā)現騙保；物流數據和電商數據在一起，可以了解各個經濟子域的運行情況等。

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可見只有將數據開放，即讓不同領域的數據真正流動起來、融合起來，才能最終釋放大數據的真正價值。

數據開放的三個維度

1、狹義的數據開放

狹義的數據的主體是政府和科研機構，即把非涉密的政府數據和科研數據公開。但是數據開放不等于信息公開。數據不等于信息，信息從數據里面提煉出來的內涵。而且數據開放應該是一種主動和免費的開放，而不是經常被探討的“申請信息公開”。

2、大數據基礎設施的開放

有了大數據思維，企業(yè)就會希望加快建設平臺，投資相關的硬件和軟件。但是如何存儲，處理并結合云對企業(yè)是個挑戰(zhàn)。因此基礎設置的開放對很多無力建設自己平臺的中小企業(yè)來說就非常重要。一些擁有龐大平臺的企業(yè)，如谷歌、亞馬遜已經開始積極嘗試，比如提供基礎數據處理和分析平臺。

3、價值挖掘能力的開放

當我們在挖掘數據的時候，最主要的是在業(yè)務中體現其價值。但大數據具有非常明顯的兩面性，某些大數據是十分重要且有價值的，但絕大部門離散的數據是無用的。這讓挖掘大數據一方面可以產生高價值，但也可能給企業(yè)帶來沉重的負擔。

所以開放價值挖掘能力對降低數據應用的門檻非常重要。讓數據價值平民化和市場化。

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