数据时代已经到来，大有一种得数据者得天下趋势，更有观点认为，未来数据将成为公司的固定资产的一部分。我觉得这种观点是合理的，数据跟能源一样也是资源，未来整个商业社会将被数据驱动。
首先，总结一下，我理解的数据价值实现的一般步骤：
数据跟其他资源一样，因为被人类开采才有价值。未来数据量之大将打破现有人们对数据量的认知，要能在数据海洋中开采到有用的数据，大数据技术将是每个数据公司的必须，所以这方面的工作有理由会火。目前，多数拥有大数据的公司好像都没有大数据处理能力。
当我们开采到有用的数据之后，一般会将这些数据放在一个叫数据仓库（Data Warehouse）的地方，这个数据仓库和普通OLTP（On-Line Transaction Processing）数据库有所不同，数据仓库不需要很强的事务性，强调联机分析能力。
在创建数据仓库之后，我们需要对数据仓库中的数据进行OLAP（Online Analytical Processing）和数据挖掘（Data Mining）。因此数据分析方法和数据挖掘算法就显得尤为重要，这是数据最终实现价值的最核心环节。在追求实时性和可靠性的商业需求下这方面也会是一个难点。这个领域也是大有可为的，需要仔细琢磨。
然后，总结一下我理解的块数据：
块数据由条数据组成，条数据是分布在各个行业各个领域的业务数据，比如公安部门人口数据、淘宝客户消费数据以及银行业务数据等等都是条数据。这些数据都只是时空中单一维度上的数据，都不能单独反映一个完整时空状态。从常识我们都可以知道，银行判断目标贷款客户如果单从银行业务数据判断是远远不够的，这就强调在块数据中分析客户的重要性。
多个条数据需要互联互通，才能交织成块数据，才能发挥数据的真正魅力。这个过程实现面临层层阻碍。比如，如何让社会不同组织之间都愿意交出自己的数据（毕竟这些数据都是企业辛辛苦苦收集的，总不能白送吧）？如果某个组织愿意交出自己的数据，那么其他组织就会完全信任？在数据交换的过程中哪些数据是敏感数据，交换会不会导致数据泄露危机？
这些问题需要政府与企业共同努力。政府从上层构筑好相关法律法规，企业界则要在技术上让数据交换更加安全畅通。
在单个企业不可能拥有完整的块数据情况下，条数据要上升为块数据的核心可以理解为数据资产的交易。数据如何衡量价值，怎样才能像商品一样进行交易，也是一个可以思考的方向。