數據的再利用是非常重要的事情。比如，在網站上填寫驗證碼是現在人們每天都要做很多次的事情。在谷歌的數字化圖書館項目中，掃描文件中難以識別的單詞，谷歌將其作為驗證碼，讓提交驗證的人免費人工識別，每年節約10億多美元。這也證明數據的價值已經從最基本的用途，轉化為創新的潛在用途。
以前，數據的價值附屬於業務，現在數據本身就是最大的價值。在最初，數據都是因為直接的目的被收集和存儲的，但數據不同於實物，在使用中並不會損耗，通過創新，可以反覆的使用數據，創造更大的價值。
對於數據的潛在價值利用有六種方式：數據再用、數據整合、數據擴展、數據折舊、數據尾氣、數據開放。
數據再用，是指數據完成直接目的後，再次被利用。比如物流公司在業務中存儲了大量的全球出貨信息，這些數據可以用來做商業和經濟預測，然後賣出分析結果。
數據整合，是指將原本沒有交集的兩個數據庫整合在一起，發現新的價值。比如手機是不是致癌，這是經常在網上開撕的話題。丹麥研究人員將癌症患者數據庫和手機用戶數據庫合併研究，結論是不會致癌。
數據擴展，是指在數據開始收集的時候，就要想到以後會需要更多的數據，留下擴展的接口。這點廣大廠商都做得非常好，好的程度和被討厭程度近似成正比。
數據折舊，是指數據可能會過時。處理數據時，要採用合適的辦法剔除失去價值的數據。比如，十年前會喜歡粉色的裙子，但是十年後很可能不喜歡了。當然，也有些數據不會貶值，比如二十年前和現在一樣，最喜歡都是年輕美女的寫真照片。推薦系統要懂這些才行。
數據尾氣，是指那些錯誤、失真的數據，它們可以用來建立糾錯系統。比如輸入法和搜索關鍵詞，WORD軟件，找到人們最容易出錯的地方，然後提示。
數據開放，是指政府掌握大量的數據庫，世界範圍內都在推動這些數據庫的共享，給社會創造財富。比如天氣預報和航班晚點的相關性研究，就幫助了乘客做好準備工作。
數據的價值有這麼多的創新利用方式，用傳統的首次使用價值來估值顯然是不合適的。但是誰也不知道會有多少種可能的應用，所以數據的定價辦法目前還是在摸索。
