你好！資料產生價值是需要有很大投入的，資料就是收集資訊、就如編制網路一樣一點一點積累資料，你的資料越大你的價值就越高當然價值就是你的資料轉換來的。

資料要產生價值要看你打算怎麼去應用它了，如果方向不對也不會產生什麼價值，另外要看你收集的資料是否足夠多，深度和廣度。以及應用水平演算法等等。

作為一名大資料行業的從業者，我來回答一下這個問題。

當前正處在大資料時代，資料價值化是大資料技術的重要目的之一，可以說資料的價值化操作讓大資料構建了一個龐大的應用生態。要想了解如何讓資料產生價值，首先要清楚資料價值所代表的具體含義，簡單的說資料價值需要透過資料應用來進行體現，而資料應用主要體現在決策上，這是目前大資料價值化的主要方式。

影響資料價值的因素有很多，有的資料本身就存在較高的價值密度，比如傳統資訊系統（ERP系統等）中的資料就有較高的價值密度，而很多非結構化資料（影片監控等）的價值密度就比較低，目前非結構化資料佔據著大量的比例（超過百分之九十）。另外，單一資料往往能夠呈現的價值是有限的，而當資料的維度不斷提升時價值密度也會隨之提升，而要想發掘高維度資料的價值就需要透過專業的資料分析來實現了。

資料分析是目前資料價值化的重要方式，資料分析的方式目前有兩大類，一類是採用統計學的方式，另一類是採用機器學習的方式。資料分析就是在一堆“雜亂無章”的資料中找到其背後的規律，從而為決策（人或者智慧體）提供支撐，從而體現出資料的價值。當前，場景資料分析是大資料分析的主要應用之一。

隨著資料分析技術的多樣化和資料分析能力的逐漸提升，資料自身所產生的價值也會逐漸提升，所以未來誰掌握著資料，誰就掌握了發展的先機。另外，未來人工智慧產品能否得到落地應用，一個重要的基礎就是能否有足夠的價值化資料來為智慧體提供決策支撐，所以資料的作用在未來智慧化時代將非常關鍵。

大資料技術和輿情監測技術可以為企業創造更多的商業價值，山東貝賽資訊科技有限公司的火藍輿情管理系統提供完善的資料資訊服務，全方位無死角智慧採集，綜合分析輿情發展趨勢，讓資料產生價值。

如何讓資料產生價值？

首先戰略上 老闆BOSS要有戰略眼光，認可資料的價值，會經常使用資料來指導決策或運營，同時也要求其他人重視 使用資料。

然後 有一定的組織（相應的資料部門，包括研發了，產品了，資料分析人員等）保證。

有了以上兩個戰略條件後，再來看下具體戰術實施，根據圖片上的架構:

最底層肯定是做基礎 資料平臺 資料支撐的，包括資料的採集，處理，儲存落地（ETL）。

有了底層資料的支撐（間接的資料價值），上面就是資料的應用化（也即：資料的價值化了，直接產生價值的），資料應用最常見最基礎的就是做一些資料分析，其次是可以做一些資料產品如BI系統平臺（對內的或者面向使用者C端的），更高階的是做一些資料預警，資料預測，資料探勘，再高階的是做一些資料創新（AI+BI結合的智慧化資料平臺或產品）。

資料已成為今日社會最重要的生產資料，生產資料變為價值，甚至形成可觀的利潤，需要的是加工和處理。就像煤炭一樣，從地裡挖出來的煤並不值錢，但是經過一系列處理後其價值就不菲，而起其高附加值的副產品更是利潤可觀。讓資料轉化為價值，有四個關鍵點要注意。

一是資料的分析能力。也就是說要把有用的資料從大海中挑選出來、關聯出來，得到你需要得到的資料。

二是資料的解釋能力。目前在大資料領域，最大的一個問題就是提供給使用者一大堆資料、一大堆圖表，對使用者就是資料轟炸，很多使用者不知道是什麼意思。當下，如果有人能夠致力於可解釋的大資料分析，一定會有前景。

三是資料的迭代能力。過去的資料其存在的價值，如果能夠保持這些資料持續更新、不斷演進，這樣的資料將是有很大的價值空間。

四是資料的互動能力。最重要的是在限權主體之間進行資料互動，這個能力十分重要。我們曾經提出一種叫做資料尋呼的模式，誰也不擁有資料的全集，但是可以在一個平臺上去尋找呼叫資料，在一定的規則下進行互動。

當然，當前資料變為價值，仍需要跨過，法律、行政壁壘、資料安全這三道門檻，之後的道路不好說。

正確認知資料

企業需要擺正對資料的認識，首先明確利用資料的確可以為企業的決定分析帶來幫助；其次明確資料並不是收集的越多越好，不要為了分析而去收集大量與業務無關的低質資料；最後有效利用起企業當前內部資訊化系統中產生的資料。

企業利用資料的最終目的是運營決策分析、戰略把控、風險預置，資料治理是資料分析的必要前提，資料來源頭不統一、資料冗餘、缺失、內容不一致等問題，都會影響決策分析的效果，造成分析資料不準、與實際偏差大的情況。

資料分析常伴隨BI商業智慧、大資料分析等工具，企業需要根據自身資訊化建設情況及實際分析需求進行工具的選擇，對於內部業務資料分析可以選擇BI工具，將企業過去、現在的業務資料從中歸納提取共性、差異，掌握當下組織的運營現狀，做出科學的經營決策。

對於內外部資料決策分析、市場形勢把握、風險管控、上下游業務聯動需要選擇大資料分析平臺，分析內部運營決策的同時，對海量資料的計算，分析出規律，從而支撐未來的行情趨勢預測，幫助企業個性化決策，制定未來戰略計劃。

綜上所述，隨著資料分析技術的發展及分析能力的提升，未來資料所產生的價值也會逐步提升，在資料時代，誰掌握著有用的資料，誰將獲得更多的先機。

當前正處在大資料時代，資料價值化是大資料技術的重要目的之一，可以說資料的價值化操作讓大資料構建了一個龐大的應用生態。要想了解如何讓資料產生價值，首先要清楚資料價值所代表的具體含義，簡單的說資料價值需要透過資料應用來進行體現，而資料應用主要體現在決策上，這是目前大資料價值化的主要方式

影響資料價值的因素有很多，有的資料本身就存在較高的價值密度，比如傳統資訊系統（ERP系統等）中的資料就有較高的價值密度，而很多非結構化資料（影片監控等）的價值密度就比較低，目前非結構化資料佔據著大量的比例（超過百分之九十）。另外，單一資料往往能夠呈現的價值是有限的，而當資料的維度不斷提升時價值密度也會隨之提升，而要想發掘高緯度資料的價值就需要透過專業的資料分析來實現了。

資料分析是目前資料價值化的重要方式，資料分析的方式目前有兩大類，一類是採用統計學的方式，另一類是採用機器學習的方式。資料分析就是在一堆“雜亂無章”的資料中找到其背後的規律，從而為決策（人或者智慧體）提供支撐，從而體現出資料的價值。當前，場景資料分析是大資料分析的主要應用之一。

隨著資料分析技術的多樣化和資料分析能力的逐漸提升，資料自身所產生的價值也會逐漸提升，所以未來誰掌握著資料，誰就掌握了發展的先機。另外，未來人工智慧產品能否得到落地應用，一個重要的基礎就是能否有足夠的價值化資料來為智慧體提供決策支撐，所以資料的作用在未來智慧化時代將非常關鍵。