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数据价值化是大数据技术的核心目的之一，而数据与智能具有密不可分的关系，所以称为数据智能也是没有问题的。
下面从以下几个方面分别阐述一下如何让数据产生价值：
第一，数据价值化的基础依赖于大数据产业链。大数据产业链包括数据的采集、整理、存储、分析、呈现、应用等一系列环节，其中采集是第一步，而数据分析和应用则是价值化的核心步骤。作为参与这个产业链的企业（组织）来说，搭建一个完整的产业链需要一个系统的过程，目前也有很多专业的公司参与到其中的某个环节，比如大数据分析。
第二，大数据场景分析是数据价值化的重要手段。目前大数据的重要应用是做大数据场景分析，数据的维度越高则数据分析的效果越好，价值也就自然越大，所以数据维度往往是数据采集过程中颇为关注的方面。什么是大数据场景分析呢？简答的说就是在特定的应用环境下，通过大数据的分析来辅助决策者制定针对性的方案。比如交通大数据会让管理部门知道如何更好的疏导交通，旅游大数据会让景区知道哪些服务需要进一步改善等等。
第三，大数据与人工智能的结合。如果说大数据的场景分析是辅助决策者从而体现出价值的话，那么大数据与人工智能的结合则真正能够体现出数据的价值。因为智能体的决策要依赖于数据，数据是智能体做出决策的基础，所以未来大数据与智能体的结合应用将是一个数据价值化的重要途径。比如在机器学习的过程中（数据采集、整理、算法设计、算法验证、算法运用）就需要大量的数据，数据是完成机器学习任务的重要前提。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，或者是读研方面的问题，都可以咨询我。
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