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數據價值化是大數據技術的核心目的之一，而數據與智能具有密不可分的關係，所以稱為數據智能也是沒有問題的。
下面從以下幾個方面分別闡述一下如何讓數據產生價值：
第一，數據價值化的基礎依賴於大數據產業鏈。大數據產業鏈包括數據的採集、整理、存儲、分析、呈現、應用等一系列環節，其中採集是第一步，而數據分析和應用則是價值化的核心步驟。作為參與這個產業鏈的企業（組織）來說，搭建一個完整的產業鏈需要一個系統的過程，目前也有很多專業的公司參與到其中的某個環節，比如大數據分析。
第二，大數據場景分析是數據價值化的重要手段。目前大數據的重要應用是做大數據場景分析，數據的維度越高則數據分析的效果越好，價值也就自然越大，所以數據維度往往是數據採集過程中頗為關注的方面。什麼是大數據場景分析呢？簡答的說就是在特定的應用環境下，通過大數據的分析來輔助決策者制定針對性的方案。比如交通大數據會讓管理部門知道如何更好的疏導交通，旅遊大數據會讓景區知道哪些服務需要進一步改善等等。
第三，大數據與人工智能的結合。如果說大數據的場景分析是輔助決策者從而體現出價值的話，那麼大數據與人工智能的結合則真正能夠體現出數據的價值。因為智能體的決策要依賴於數據，數據是智能體做出決策的基礎，所以未來大數據與智能體的結合應用將是一個數據價值化的重要途徑。比如在機器學習的過程中（數據採集、整理、算法設計、算法驗證、算法運用）就需要大量的數據，數據是完成機器學習任務的重要前提。
大數據是我的主要研究方向之一，目前我也在帶大數據方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關於大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
如果有大數據方面的問題，或者是讀研方面的問題，都可以諮詢我。
謝謝！
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