想知道数据的重复使用对其终极价值有什么意义吗？来看看电动汽车的故事吧。电动汽车能否成功地作为一种交通工具成功普及，其决定因素多如牛毛，但一切都与电池的寿命相关。司机需要能够快速而便捷地为汽车电池充电，电力公司需要确保提供给这些车辆的电力不会影响电网运转。几十年的试验和错误才实现了现有加油站的有效分配，但电动汽车充电站的需求和设置点目前还不得而知。

有趣的是，与其说这是一个基础设施问题，不如说这是一个信息问题，因为大数据是解决方案的重要组成部分。

大数据先锋

IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测

在2012年进行的一项试验中，IBM曾与加利福尼亚州的太平洋天然气与电气公司以及汽车制造商本田合作，收集了大量信息来回答关于电动汽车应在何时何地获取动力及其对电力供应的影响等基本问题。

基于大量的信息输入，如汽车的电池电量、汽车的位置、一天中的时间以及附近充电站的可用插槽等，IBM开发了一套复杂的预测模型。它将这些数据与电网的电流消耗以及历史功率使用模式相结合。通过分析来自多个数据源的巨大实时数据流和历史数据，能够确定司机为汽车电池充电的最佳时间和地点，并揭示充电站的最佳设置点。最后，系统需要考虑附近充电站的价格差异,即使是天气预报，也要考虑到。例如，如果是晴天，附近的太阳能供电站会充满电，但如果预报未来一周都会下雨，那么太阳能电池板将会被闲置。

系统采用了为某个特定目的而生成的数据，并将其重新用于另一个目的，换言之，数据从其基本用途移动到了二级用途。这使得它随着时间的推移变得更有价值。汽车的电池电量指示器告诉司机应当何时充电，电网的使用数据可以通过设备收集到，从而管理电网的稳定性。这些都是一些基本的用途。这两组数据都可以找到二级用途，即新的价值。它们可以应用于另一个完全不同的目的：确定何时何地充电以及电子汽车服务站的设置点。在此之上，新的辅助信息也将纳入其中，如汽车的位置和电网的历史使用情况。而且，这些数据不只会使用一次，而是随着电子汽车的能耗和电网压力状况的不断更新，一次又一次地为IBM所用。

数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下。明白了这一点，那些创新型企业就能够提取其潜在价值并获得潜在的巨大收益。总之，判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种方式，而非仅仅考虑其目前的用途。在我们强调过多次的例子中这一点体现得非常明显：Farecast利用机票销售数据来预测未来的机票价格；谷歌重复使用搜索关键词来监测流感的传播；麦格雷戈博士用婴儿的生命体征来预测传染病的发生；莫里重新利用老船长的日志而发现了洋流。

尽管如此，数据再利用的重要性还没有被企业和社会充分认识到。纽约联合爱迪生公司的高管中很少有谁能够想到，19世纪的电缆信息和工作人员的维修记录可以用来预防未来事故的发生。很多互联网和科技公司甚至直到最近才知道数据再利用具有多大的价值。要解锁这些数据价值，就必须通过新一代统计人员的不懈努力并借助新一代的方法和工具。

用物理学家解释能量的方法或许可以帮助我们理解数据。他们认为物体拥有“储存着的”或“潜在的”能量，只是处于休眠状态，比如压缩了的弹簧或放置在小山顶的小球。这些物体中的能量是隐藏着的、潜在的，直到它们被释放出来。当弹簧被释放或者小球被轻碰而滚下山坡时，这些物体的能量就变成了“动能”，因为它们在移动并对其他物体施力。同理，在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，只是处于休眠状态，就像弹簧或小球一样，直到它被二次利用并重新释放它的能量。在大数据时代，我们终于有了这种思维、创造力和工具，来释放数据的隐藏价值。

大数据洞察

最终，数据的价值是其所有可能用途的总和。这些似乎无限的潜在用途就像是选择，这里不是指金融工具意义上的选择，而是实际意义上的选择。这些选择的总和就是数据的价值，即数据的“潜在价值”。

过去，一旦数据的基本用途实现了，我们便认为数据已经达到了它的目的，准备将其删除，让它就此消失。毕竟，数据的首要价值已经得以提取。而在大数据时代，数据就像是一个神奇的钻石矿，在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。数据的潜在价值有三种最为常见的释放方式：基本再利用、数据集整合和寻找“一份钱两份货”。而数据的折旧值、数据废气和开放数据则是更为独特的方式。