综上分析，由于分工的不同和地位的差异，大数据利益相关者必然处于利益的尖锐矛盾之中。其根本原因就是数据价值很难实现按比例恰当分配：大数据搜集者与大数据使用者难以实现利益均沾，大数据搜集者、大数据使用者与大数据生产者则是利益与伤害不均等。
二、大数据利益相关者的利益矛盾表现
从大数据搜集者与大数据使用者之间的角度来分析，如果是在某一特定目标作用下进行数据的搜集、存储、挖掘、预测和利用的话，那么到底应该按照何种比例来分配数据的巨大价值呢?或者说，到底是数据搜集与存储重要呢，还是数据的挖掘、预测和利用重要呢?这就需要做到具体问题具体分析，在数据的搜集、存储、挖掘、预测和利用之前必须确定相应的比例以避免矛盾的出现。但是到底应该如何确定比例呢，特别是在此过程中如果又产生新价值呢?因此，即使是在同一目标作用下，确定了利益分配的比例，也难免会出现这样或者那样的纠纷。
如果不是在某一特定目标作用下进行的话，情况就更加复杂了，利益矛盾就可能更加尖锐。由于数据可以不断地被二次利用和预测，大数据使用者就能够从中挖掘出源源不断的新价值。在某一个特定目标实现之后，数据并不会因此而消失，而是能够源源不断地发现新的价值，即能够不断地实现不同的目标。这样，大数据搜集者与大数据使用者处于分裂状态将是必然。相对于大数据搜集者而言，当某一目标实现了之后，搜集与存储起来的数据就可能处于闲置状态，不会考虑其中的新价值。但是相对于大数据使用者而言，这些数据并不会因为某一特定目标的实现而被删除掉，更何况根本就无法删除，正如维克托·迈尔-舍恩伯格(Vikor Mayer-Schǒnberger)所言：“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完善的记忆。”因此，必然会产生源源不断的新价值。这个新价值该如何分配呢?由于不是在某一特定目标下进行的，大数据搜集者可能根本就不知道自己搜集与存储的数据被用作他途，这就不仅无法在进行数据挖掘、预测与利用之前确定相应的利益分配比例，甚至大数据搜集者根本就不知道产生了什么新价值，要共享其中的利益谈何容易。如果长此以往，矛盾必然持续爆发。
有利益分配必然就有责任承担问题。在数据的搜集、存储、挖掘、预测和利用的过程中肯定会产生各式各样的责任，最典型的问题就是对大数据生产者的隐私保护。一旦在此过程中对大数据生产者产生了侵犯隐私的消极后果，那么该如何承担这一责任呢?肯定不能仅仅由大数据搜集者或者大数据使用者承担。如果是在某一特定目标下进行，也许会相对好一点，就由他们共同承担(当然也涉及到责任的比例划分问题);如果不是在某一特定目标下进行的呢?对于大数据搜集者而言也许处于“无知”状态，是否也需要承担由大数据使用者造成消极影响而形成的责任呢?
从大数据搜集者与大数据生产者之间的角度来分析，首先是大数据生产者根本就无法共享利益。如前所述，由于大数据生产者在大数据利益相关者共同体中一直处于被动状态，可能根本就不知道自己的一言一行已形成数据而被大数据搜集者所搜集与存储。要和大数据搜集者共享其中的价值根本就无从谈起。如此看来，好像大数据搜集者与大数据生产者基本上不会出现什么利益矛盾。但是一旦大数据搜集者在搜集与存储数据时，对大数据生产者造成了诸如隐私泄露等伤害，二者之间的利益矛盾就必然爆发。
其次，是二者之间的伤害不对等。数据在搜集和存储的过程中基本上不会对大数据搜集者构成什么伤害，但是如果没有遵循诸如保密原则等职业伦理准则，那么就会对大数据生产者造成持久的伤害。这个不对等地位也必然会导致二者之间处于紧张的利益矛盾状态。
再次，是涉及由于二者之间利益矛盾而导致的对大数据生产者的利益补偿问题。这就涉及如何进行补偿以及补偿的比例等问题，难免会出现利益纠纷。
最后，是数据再利用的利益矛盾问题。如果是在为了实现某一特定的公共目标且征得了大数据生产者同意的情况下，大数据搜集者进行了相应数据的搜集与存储，那么当这一特定目标实现了之后就涉及到数据的删除问题。但是由于数据无法删除，难免会被用作他途而导致对大数据生产者产生伤害。在这种情况下，二者也难免会出现各式各样的利益矛盾。因此大数据搜集者和大数据生产者也必将处于尖锐的利益矛盾之中。