大數據的價值評估，需要從社會效益、企業效益、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網金融；電信數據和政府數據相遇，可以產生人口統計學方面的價值，幫助城市規劃人們居住、工作、娛樂的場所；金融數據和醫學數據在一起，可以發現騙保；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。
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是個挑戰。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來說就非常重要。一些擁有龐大平臺的企業，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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