随着数据存储成本的大幅下降，企业拥有了更强的经济动机来保存数据，并再次用于相同或类似的用途。但是，其有效性是有限的。例如，像奈飞和亚马逊这类公司可以利用客户购买的产品、浏览的页面和评论来推荐新的产品，他们可能会年复一年、一遍又一遍地使用这些数据。考虑到这一点，人们可能会认为只要公司不被隐私保护法等法律法规所限制，就应该永远保存这些数字记录，或者至少在经济条件允许的情况下保存这些记录。然而，事实并非如此简单。

随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基本用途。在这种情况下，继续依赖于旧的数据不仅不能增加价值，实际上还会破坏新数据的价值。比如十年前你在亚马逊买了一本书，而现在你可能已经对它完全不感兴趣。如果亚马逊继续用这个数据来向你推荐其他书籍，你就不太可能购买带有这类标题的书籍，甚至会担心该网站之后的推荐是否合理。这些推荐的依据既有旧的过时的信息又有近期仍然有价值的数据，而旧数据的存在破坏了新数据的价值。

于是，亚马逊决定只使用仍有生产价值的数据，这就需要不断地更新数据库并淘汰无用信息。这时面临的挑战就是如何得知哪些数据不再有价值。仅仅依据时间来判断显然不够，[1]因此，亚马逊等公司建立了复杂的模型来帮助自己分离有用和无用的数据。例如，如果客户浏览或购买了一本基于以往购买记录而推荐的书，电子商务公司就认为这项旧的购买记录仍然代表着客户的喜好。这样，他们就能够评价旧数据的有用性，并使模型的“折旧率”更具体。

然而，并非所有的数据都会贬值。有些公司提倡尽可能长时间地保存数据，即使监管部门或公众要求它们短时间内删除或隐匿这些信息。这就解释了为什么一直以来，谷歌都拒绝将互联网协议地址从旧的搜索查询中完全删除（它只是在18个月后删除了最后四位数以隐匿搜索查询）。谷歌希望得到每年的同比数据，如假日购物搜索等。此外，通过了解搜索者的位置，可以帮助改善搜索结果的相关性。例如，很多纽约人都会搜索“火鸡”，但经常会搜索到与“火鸡”无关的关于“土耳其”的网页（英文中“火鸡”与“土耳其”同为turkey）。通过算法可以将他们想要查看的页面放在排名靠前的位置，来方便其他纽约人查找。即使数据用于基本用途的价值会减少，但潜在价值却依然强大。

大数据洞察

潜在价值的概念表明，组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。同时也应当与第三方分享数据，前提是要保留所谓的“延展性”权利（专利许可术语）。这样一来，由数据再利用而产生的任何商业价值，原始数据拥有者都能从中分到一杯羹。数据收集者和拥有者无法想象数据再利用的所有可能方式，这一点几乎是不言自明的。