据5月27日报道，随着我国“互联网+”专项行动的实施和国务院《促进大数据发展行动纲要》的推进，我国大数据的体量呈指数级增长。大数据的流通、开放、共享、安全等问题也受到越来越多的关注。

随着大数据的价值被广泛认可，尤其是政府高层的主动推进，越来越多的企业加入到该领域中掘金。目前，大数据主要在医疗、消费、金融、公共安全等这几大非公开领域被讨论和研究得较多。目前较少有人关注公开数据，其实公开数据比私有数据具有更大的价值挖掘空间。
 

一般而言，大数据根据访问权限可分为私有数据和公开数据。很多人认为私有数据才具有价值，例如银行交易记录、抵押信息、医疗、通讯、电商交易数据等，因此大量机构和企业聚焦于私有数据的价值挖掘。
 

与私有数据不同，公开数据是指每个人都能够访问的数据，种类繁多。人们日常生活中随处可接触到的行政处罚信息、土地出让公示、法院公告、新闻、外汇交易信息、股票交易信息、商标公示信息、专利公示、域名备案等，都是公开数据，却较少人关注其价值和挖掘潜力。或许正是因为所有人都能访问，很少有人关注其背后的价值，也鲜有机构具备挖掘其价值的技术能力。
 

据统计，2015年我国大数据项目规模超过100亿元，预计到2020年国内企业级大数据市场应用规模将突破200亿元，其中私有数据占大部分，是大数据挖掘领域的红海;但私有数据因其私有性，连接性差、流通壁垒高，和公开数据相比，挖掘后的价值增值空间并不明显。
 

而让公开数据产品化，对大数据企业的产品理念和技术能力都提出了更大挑战。这个鲜有人关注的领域常面临“有数据的没技术，有技术的没数据”的困境，
 

公开数据具有公开、透明、种类繁多等特征，最能够体现大数据“连接”本质，相反，私有数据则因其私有性而具有连接性差、流通壁垒高的特点。私有数据已经是大数据的红海领域，而公开数据则是一块蓝海。
 

国家发改委副主任林念修称，未来5年，中国大数据产业规模年均增长率将超50%，到2020年数据总量将占全球两成，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
 

国际数据挖掘协会中国分会主席、香港科大计算机系主任杨强教授指出，少量公开数据的获取难度不大，但是真正对于商业决策有帮助的大量公开数据的收集难度是很大的，搜索、整理、挖掘、呈现出其中的关联关系、并呈现出一个具象化的结果，这个难度就更大，所以目前需要一个高效、直接的方法把杂乱信息转换为决策支持。