从商业世界诞生的那一天起，人们就不断意识到，运营过程中产生的副产品，往往会有其他人乐意花钱买下它，一个有利可图的新业务产生了。
有数不清这样的例子：卖豆腐脑的摊主顺便售卖豆浆；玉米磨坊主长期卖出的“麦片”是给牲畜吃的玉米粉和玉米油后的剩余料；石油公司定期卖出提炼过程的副产品氢气……正如在“大数据”这个词出现之前，很多时候，数据的出现只是伴随科技进步而产生的免费副产品。就像医院为了病人就诊的便利，建设了挂号系统，从而得到了海量的医疗信息，这就是技术进步所带来的副产品——数据增量。
而今天，几乎所有行业的所有公司，都在产生这种极有价值的副产品：数据。我们可以通过数据了解一些截然不同的东西，但遗憾的是，很少有公司能真正利用数据创造价值。
难点何在？究其原因，是人们在大数据处理和应用方面，常常会跌入一些错误的逻辑中去。
贪婪：对数据无止境的收集
大数据产业刚刚经历了爆发的初期，很多公司将他们的数据当作传世皇冠一样捍卫，纷纷“跑马圈地”，或凭借传统优势抢占某一应用领域的“山头”，或积极布局试图垄断某些数据资源的入口，产业秩序尚未建立完全。
大数据产业可以说是一种“资源型产业”。据统计，2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有的数据资源量是资本对大数据公司估值的最重要依据之一。行业内的大数据公司，纷纷将目光集中在了如何获取数据资源方面。
显然，对数据源的重视，在前期数据池的扩充方面具有正面效应，但是，因此大量诞生的依托数据资源优势的企业，也为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得更多依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对缺少“原材料”失败的可能。
而对于那些主营业务并非数据源的公司来说，即使那些看起来可能对你的业务毫无关联、没有产出的数据，也很少有公司去考虑“卖掉”它，宁可闲置不用也不去售卖，从而转换为有利可图的新服务项目。
售卖的关键在于识别那些不是竞争者的公司——在相关领域运营，但并不是正面竞争的边际业务。如丰田就开创了一项新业务，就是利用它在日本卖出的车里安装的GPS定位设备，捕捉车的速度和位置，再将其以每月2000美金的价格交通数据卖给市政规划部门，帮助改善交通问题，并通过数据结果，整合自己公司的发货渠道。
归根结底，数据资源打通难是因为行业缺乏国家层面的统筹规划，缺乏在生产环节解决数据权属等核心问题的规则和制度。如何才能以开放的视野打破数据孤岛，实现数据变现？仍需要在数据资源层面形成统一的行业共识和行为规范，引导产业走向以资源、技术、应用综合发展为导向的良性发展模式。
麻木：非法数据交易猖獗
以国有数据资源和公共数据资源为主、看得见的数据，像冰块一样凝结不动，而地下数据交易黑市规模坐大，针对用户信息的非法收集、窃取、贩卖和利用行为猖獗，甚至形成一条龙式的产业链形态。
在国内，数据交易流通产业规模逼近百亿产值。百度、腾讯、阿里、京东等互联网巨头纷纷切入数据交易和数据服务市场，启动了百度API、腾讯云、阿里云、京东万象等大型数据交易和数据服务平台，已经汇集的数据供应商超过500 余家，数据交易流通超过每天百亿次。北京、贵州、河北、上海、武汉等地方政府，建立了政府数据开放、数据资产管理、本地数据流通为目标的区域数据交易市场，而未纳入公开市场的数据流通，更是体量巨大，整个数据流通产业如火如荼。
随着数据交易平台的大量涌现和数据流通交易产业的变现模式为全社会所认知，在利益诱导和监管缺失的情况下，大数据的流通交易面临的问题也愈发凸显：数据侵权、数据窃取、非法数据使用、非法数据买卖已成为行业乱象，并呈现失控态势。大数据的流通交易中的这些问题不仅仅严重损害了国家安全、企业合法利益、个人隐私、数据价值挖掘等方面，更在实质上阻碍了大数据产业的整体发展。2015 年以来，电信诈骗、数据泄漏、非法倒卖案件频发，个人身份信息等用户数据的泄露，使得违法人员能够使用大数据实现精准诈骗；微博数据、各类论坛数据等被非法获取导致用户社交关系泄露；企业积累数据被二次倒卖致使经济利益受损。