开放数据 - 以任何选择的方式自由地使用的数据概念 - 已选择的方式 - 已经存在多年。从历史上看，重点主要是使各国政府开辟数据并变得更加透明。然而，今天，我们看到在业务中使用开放数据的转变。
为什么要开展业务的数据？好吧，一个，一个，一个麦肯锡报告估计，开源数据每年可以在3美元到5万亿美元之间。麦肯锡还预测此，到2030年，启用数据的人工智能（AI）的应用可能会在新的全球经济活动中产生13万亿美元。显然，使用开放数据有钱。但怎么样？经济增益超出了哪些好处？
有许多大公司已经开始开放他们的数据，并看到了这样做带来的巨大经济效益。例如，通过开放以前的专有数据，亚马逊能够通过“暴露的产品向尽可能多的潜在客户提供信息。”
亚马逊并不是唯一一家这样做的公司。等公司谷歌，asos和nike为客户开放了更多的数据，证明了他们对透明度和可持续性的承诺，这提高了他们的客户联系。但这些公司和其他人的益处也达到差异远远超出了底线。
如果我们检查开放数据的历史，我们可以清楚地看到它从“开放科学”的想法中出现 - 一个概述了20世纪90年代在线期刊的兴起。向开放科学的转变很多研究都是由公众的税金资助的，因此他们应该开放获取结果(而不是将结果隐藏在付费墙后)。开放科学还考虑到了许多人认为的科学研究的初衷——支持透明度和合作。
这两个词 - 透明度和协作¬突出了我们今天需要在业务中需要开放数据的财务之外的原因。它不仅可以通过提高结果的再现性，产生更大的样本尺寸和最大限度地提高公共资助项目的纳税人资助，但它不仅可以通过提高结果，产生更大的样本尺寸，而且还为创新和合作创造了更多机会。
随着不同的组织共享他们的数据，其他组织将能够利用这些数据，并以新颖的方式在多个方面实现效益。例如，对共同挑战的更好解决方案可能是通过查看更能代表面临这些挑战的人的广泛信息来找到的。或者，看似无关的组织之间隐藏的协同效应可能会变得更加明显，使新的合作关系得以发展，并改善所有相关方的成果。
谈话《未来城市格拉斯哥》(Future City Glasgow)以公共部门的开放数据计划为例，说明它也可以促进公共利益，因为它使用“开放数据创建预测系统，提供公民做出更好的日常决策所需的信息。”当我们开始应用开放数据来改进公司内部的决策时，同样的逻辑也可以应用到业务中。
这不是为了减少打开数据面的挑战。首先，我们如何使其对研究人员进行吸引力和有益的，以便开辟数据？“公布或灭亡”这一短语是许多公共和学术研究人员被迫生活，因为它本身的数据的生产没有得到奖励或认可。害怕被舀或职业轨迹在其轨道上停止，因为一个人不够发布就是真实的，我们必须找到在我们的公众研究中减轻这一点的方法。
我们还必须考虑到保护那些数据被共享者的隐私这一非常现实的问题。这是一个挑战我们才刚刚开始解决必要的规模和需要公司所有类型的加强和创新措施,保护隐私同时管理机构赶上这一转变,管理机构肯定会需要尽快赶上。
最后，许多企业根本没有看到共享专有信息的好处，而是担心这会降低他们的竞争力。这需要转变思维方式——不再只考虑开放数据会给社会带来好处，而是考虑开放数据可能带来的有益商业结果。实际上，这两种方法都是可行的，现在是我们接受它们的时候了。
在内部，许多企业在取得数据方面，旨在掌握类似的机会和挑战。响应已成为数据民主化的转变 - 为组织内的每个人提供数据，而不是将其全部持有在研究或见解功能中。为什么？因为，根据福尔斯特，最多73％的数据内未使用。
这是一个巨大的洞察力 - 随后，潜在的美元 - 留在桌面上。为了克服这一点，我们正在看到火星箭牌等组织和皇家银行改变他们的企业文化，将数据驱动的思维嵌入每一个业务功能，这样做，他们的内部数据民主化。
然而，重要的是要实现这些变化的负担不能完全放置在个人上。必须由组织基础架构支持，包括允许将数据共享为无缝过程的技术，而不是繁琐的障碍。分享数据的更简单，发生的可能性越有可能。
随着这种转变越来越多地发生在组织内部，它也必须开始在外部发生。2009年诺贝尔经济学奖得主埃莉诺·奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)认为，开放数据是一种新型的“公共美好".休斯顿，艾奇和伯尼解释说“思想是与其他类型的公众善，使用开放数据不会消耗普通股，但可能丰富了它。”
在负责任地和道德地完成的情况下，开放数据可以改善大型和繁多的结果小企业以及广大消费者和公众。我们可以从开放中获益良多，现在就是开始开放的时候。
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作为研究科技和数据收集最快的公司之一的总裁兼首席创新官，史蒂夫桅杆擅长挑战现状。他改变了Delvinia从一个数字战略和设计咨询公司到一个转变消费者洞察和市场研究行业的孵化器。作为一名建筑技术专家，Mast利用这种独特的视角激励和领导他的团队，抓住其他公司都没有抓住的机会，帮助《财富》500强客户收集、使用和保护数据。