开放数据：概念、现状与机遇 开放数据中国
行业数据开放与公共服务平台建设方案
行业数据开放与公共服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 编写目的 (2)1.2 背景分析 (3)1.3 研究意义 (3)第二章行业数据开放现状与挑战 (3)2.1 行业数据开放现状 (3)2.2 存在的挑战 (4)2.3 发展趋势 (4)第三章数据开放政策与法规建设 (4)3.1 政策制定与实施 (4)3.1.1 政策制定原则 (4)3.1.2 政策制定内容 (5)3.1.3 政策实施步骤 (5)3.2 法律法规保障 (5)3.2.1 法律法规制定 (5)3.2.2 法律法规实施 (5)3.3 政策宣传与培训 (5)3.3.1 政策宣传 (6)3.3.2 培训工作 (6)第四章公共服务平台建设总体架构 (6)4.1 平台设计原则 (6)4.2 平台功能模块 (6)4.3 技术选型与实现 (7)第五章数据采集与整合 (7)5.1 数据来源与类型 (7)5.1.1 数据来源 (8)5.1.2 数据类型 (8)5.2 数据采集与清洗 (8)5.2.1 数据采集 (8)5.2.2 数据清洗 (8)5.3 数据整合与标准化 (8)5.3.1 数据整合 (8)5.3.2 数据标准化 (9)第六章数据开放与共享机制 (9)6.1 数据开放策略 (9)6.1.1 开放目标 (9)6.1.2 开放范围 (9)6.1.3 开放形式 (10)6.2 数据共享机制 (10)6.2.1 共享原则 (10)6.2.2 共享范围 (10)6.2.3 共享方式 (10)6.3 数据开放与共享安全保障 (10)6.3.1 数据安全策略 (10)6.3.2 数据质量管理 (11)6.3.3 法律法规保障 (11)第七章公共服务平台运营与管理 (11)7.1 平台运营策略 (11)7.1.1 定位与目标 (11)7.1.2 运营模式 (11)7.1.3 合作与联盟 (11)7.1.4 品牌建设 (12)7.2 用户服务与管理 (12)7.2.1 用户需求分析 (12)7.2.2 用户服务内容 (12)7.2.3 用户权限管理 (12)7.2.4 用户反馈与评价 (12)7.3 平台维护与升级 (12)7.3.1 技术支持 (12)7.3.2 数据更新 (12)7.3.3 功能优化 (13)7.3.4 安全保障 (13)7.3.5 培训与宣传 (13)第八章数据开放与公共服务效果评价 (13)8.1 评价指标体系 (13)8.2 效果评价方法 (13)8.3 持续改进与优化 (14)第九章行业数据开放与公共服务平台建设案例分析 (14)9.1 典型案例选取 (14)9.2 案例分析与启示 (14)9.3 发展前景与展望 (15)第十章结论与建议 (15)10.1 主要研究结论 (15)10.2 政策建议 (16)10.3 研究局限与未来研究方向 (16)第一章引言1.1 编写目的本文旨在阐述行业数据开放与公共服务平台建设方案，旨在为我国行业数据开放与公共服务平台的构建提供理论指导和实践参考。
国家开放大学开放教育的现状与创新策略
国家开放大学开放教育的现状与创新策略1. 引言1.1 背景介绍国家开放大学是中国推动终身学习和促进教育公平、促进经济社会可持续发展的重要教育体制创新。
随着互联网技术的发展和教育大众化的需求，开放教育正逐渐成为主流教育形式之一。
国家开放大学作为我国开放教育的主要载体，承担着为广大社会人士提供灵活多样的教育教学服务的重要使命。
在实现“教育全覆盖”、打破地域和资源限制，促进教育均衡发展等方面发挥着积极作用。
国家开放大学开放教育的背景逐渐明朗，其势不可挡。
随着社会信息化程度的不断提高，人们对于教育质量和教育资源的需求也在不断增加。
传统的面对面教学方式已经无法满足大多数人的学习需求，而开放教育正是能够弥补这一空缺的有效途径。
国家开放大学开放教育的发展壮大，不仅推动了传统教育体制的改革创新，也拓展了教育的广阔领域，为更多人提供了接受优质教育的机会。
深入研究国家开放大学开放教育的现状与创新策略，对于推动教育事业的发展，提高人民群众的素质和技能水平具有重要的现实意义和深远意义。
1.2 研究意义：国家开放大学开放教育的现状与创新策略的研究具有重要意义。
开放教育是教育领域的一个重要发展方向，对于传统教育模式的改革和创新具有重要意义。
国家开放大学是我国推动高等教育大众化的主要载体，研究其开放教育的现状和创新策略有助于推动我国高等教育体制的升级和改革。
通过研究国家开放大学开放教育的现状和创新策略，可以为其他高等教育机构提供借鉴和启示，促进我国高等教育的整体发展。
研究国家开放大学开放教育的现状与创新策略具有重要的理论和实践意义。
2. 正文2.1 国家开放大学开放教育的现状分析国家开放大学作为中国开放教育的重要组成部分，在近年来取得了显著的发展成就。
国家开放大学在办学规模方面不断扩大，拥有着超过百万的学生群体，覆盖了全国各地。
开放大学的学科设置逐渐完善，涵盖了文学、理学、工学、管理学等多个领域，满足了学生的不同学习需求。
开放大学还不断加强教学质量管理，建立了完善的质量监控体系，确保了教学质量的稳步提升。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。
尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。
这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
数据开放使用指南
数据开放使用指南一、介绍数据开放是指将原本由政府、企业或其他组织拥有和控制的数据资源，以一定的方式和形式向公众开放，使得各界人士、学者、企业和普通公民能够充分利用这些数据进行分析、应用和创新。
本文将详细介绍数据开放的重要性，数据开放的好处以及数据开放的使用指南。
二、数据开放的重要性数据开放在现代社会中具有重要的作用，其重要性主要体现在以下几个方面：2.1 促进创新和科学研究数据开放可以为研究人员和科学家提供大量的数据资源，使得他们能够更加方便地进行科学研究和创新。
通过数据开放，研究人员可以更加快速和准确地获取数据，从而加快研究进程，促进科学的发展和进步。
2.2 促进社会问题的解决通过数据开放，政府和社会组织可以更加准确地了解社会问题的现状和特征，并对这些问题进行分析和研究。
这些数据可以为决策者提供科学依据，促进社会问题的解决和改善。
2.3 促进经济发展数据开放可以为企业提供市场研究和战略决策所需的数据，并帮助他们更好地了解市场和消费者需求。
通过数据开放，企业可以更加准确地把握市场机遇，提高经济效益，促进经济的发展和增长。
2.4 提升政府透明度和治理能力数据开放可以帮助政府提升透明度和治理能力，使得政府工作更加公开、公正和高效。
通过数据开放，政府可以向公众展示政府的工作和决策过程，增强公众的参与感和信任感。
三、数据开放的好处数据开放带来了许多好处，这些好处体现在不同领域和方面：3.1 加速创新和发展数据开放为创新和发展提供了新的机遇和动力。
通过数据开放，创业者和研究人员可以更好地了解市场需求和趋势，从而开发出更有针对性的产品和服务，推动创新和发展。
3.2 提高决策的科学性和准确性数据开放可以为决策者提供科学依据，使得决策更加科学、准确和有针对性。
通过数据开放，决策者可以更好地了解问题的本质和背后的原因，从而做出更为明智的决策。
3.3 提高资源利用效率数据开放可以促进资源的共享和利用，提高资源的利用效率。
中国政府数据开放面临的挑战与障碍
经济论坛中国政府数据开放面临的挑战与障碍罗云洁（四川大学公共管理学院，四川成都610065）摘要：近年来，多国将政府数据开放发展列上战略发展议程。
2010年，美国总统科学技术顾问委员会在《设计一个数字化政府：联邦政府的网络和信息技术研究开发》报告中阐释了大数据发展策略。
2011年、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》等系列报告。
近年来，中国政府的诸多政策文件、措施表明，中国正在进入新一轮信息化快速发展阶段，政府正加快大数据时代抢占机遇的布局节奏。
关键词：中国政府；大数据；发展策略1数据开放对中国政府的挑战1.1挑战政府的开放性大数据时代来临，以前所未有的幅度与深度将跨越时间、空间、地域的碎片化信息进行整合，将一切透明化。
同时，大数据时代所契合的时代背景是开放透明时代，信息的权威性、神秘性、不透明性正在日益崩塌。
“开放性”日益成为共识，越来越深入当代人的政治、经济、社会生活理念，将大数据时代本质与其时代背景融合，可以预见民众将对政府的透明性、开放性提出更高、更严苛的要求，从而在理念层面对政府的开放性提出挑战。
在大数据时代，理念与技术的双重驱动都将促使民众具有更大意愿与更强能力与政府协同共享信息，从而促发公众参与实现从象征性参与到实质性参与的跨越，而这些将对政府的治理在开放透明性与协同治理上都提出挑战。
1.2挑战政府的“条块分割”管理制度长期以来，“条强块弱”是中国政府间关系的特色，即纵向部门的信息协调能力比较强，而部门间横向的协调能力比较弱。
它既存在于全国一级，也普遍存在于地方政府。
由此而形成的“信息孤岛”现象是中国政府信息化发展中的最典型问题。
具体表现为，由于各级政府对信息化发展缺乏统一的宏观规划，各级政府和部门在开展电子政务时往往采取各自为政的做法。
各个行政机关、事业单位封闭各自所有的信息，各个部门之间信息不交换、不共享，无法进行有效的信息资源整合，导致一个个相对独立、相互封闭的政府信息系统的出现。
地理数据开放共享的现状与挑战
地理数据开放共享的现状与挑战在当今数字化时代，地理数据作为一种重要的信息资源，对于社会发展、经济增长以及科学研究等方面都具有不可忽视的价值。
地理数据的开放共享，意味着将这些宝贵的资源向更广泛的群体开放，促进其更高效的利用和创新应用。
然而，在实际推进地理数据开放共享的过程中，我们既取得了一定的成果，也面临着诸多挑战。
一、地理数据开放共享的现状（一）政策支持与法律保障逐渐完善近年来，许多国家和地区都认识到地理数据开放共享的重要性，并出台了相关的政策和法规，以促进其发展。
例如，一些国家制定了明确的数据开放政策，要求政府部门在一定条件下公开地理数据，为公众和企业提供更多的便利。
同时，法律也对地理数据的采集、使用、共享等方面进行了规范，保障了数据的合法性和安全性。
（二）开放数据平台不断涌现为了实现地理数据的开放共享，各种开放数据平台应运而生。
这些平台整合了来自不同来源的地理数据，提供了统一的访问接口和数据格式，方便用户获取和使用。
一些知名的开放数据平台如OpenStreetMap、Google Earth Engine 等，不仅拥有丰富的地理数据资源，还提供了强大的数据分析和可视化工具，吸引了大量的用户和开发者。
（三）企业和科研机构积极参与除了政府部门，越来越多的企业和科研机构也加入到地理数据开放共享的行列中来。
企业通过开放自身的地理数据，不仅可以提升品牌形象，还能够促进产业合作和创新。
科研机构则通过共享研究数据，加快科研成果的转化和应用，推动学科的发展。
（四）应用领域不断拓展地理数据的开放共享已经在多个领域得到了广泛的应用。
在城市规划方面，开放的地理数据可以帮助规划师更好地了解城市的空间结构和发展趋势，制定更加科学合理的规划方案。
在交通运输领域，实时的地理数据能够优化交通流量，提高运输效率。
在环境保护方面，地理数据可以用于监测环境变化，制定环境保护措施。
二、地理数据开放共享面临的挑战（一）数据质量和准确性问题虽然有大量的地理数据可供开放共享，但数据质量和准确性参差不齐。
政府数据开放与协同创新
政府数据开放与协同创新政府数据开放与协同创新是近年来在信息时代背景下得到广泛关注的话题。
作为政府部门向社会公众提供数据资源的一种方式，政府数据开放不仅有助于推动政府治理和公共服务的透明度和效能提升，更为各行各业的创新提供了新的机遇与可能。
1. 政府数据的开放意义政府数据的开放是指政府主动向公众提供其所拥有的各种数据资源，以促进信息公开透明和社会参与。
政府数据开放的意义主要表现在以下几个方面：（1）民主参与：政府数据开放可以让公众了解政府的决策过程，促进公众参与政府决策和治理，提高民主素质和公众满意度。
（2）政府效能提升：政府数据的开放可以使政府部门之间的信息更加互通有无，避免信息壁垒和信息孤岛，提高政府决策的科学性和准确性。
（3）创新激发：政府数据开放为各行各业的创新提供了庞大的数据资源，可以激发创新思维和创业活力，推动新技术、新产品和新服务的诞生和发展。
2. 政府数据开放的现状与挑战在全球范围内，越来越多的国家和地区开始推行政府数据开放政策。
但同时也面临一些挑战：（1）数据隐私与安全：政府数据开放涉及大量的个人隐私和敏感信息，如何在开放的同时保护好个人隐私和数据安全成为了一个亟待解决的问题。
（2）数据格式与标准：政府部门使用各种不同的数据格式和标准，导致数据的互操作性较差，限制了政府数据的开放和利用。
（3）数据利用与参与度：政府数据往往过于专业化，一般公众对数据的利用能力较低，如何提高数据的可理解性和利用性成为了一个需要关注的问题。
3. 政府数据开放与协同创新是一个相辅相成的过程。
政府数据的开放为协同创新提供了资源基础和支撑条件，而协同创新则可以进一步促进政府数据的广泛应用和价值释放。
（1）产学研合作：政府数据开放促进了政府、高校和科研机构之间的合作，共同开展相关研究，提高数据的应用价值。
（2）民间创业创新：政府数据的开放为创业者提供了丰富的创业资源，可以激发创业活力，带动经济增长和就业机会的增加。
大数据理论总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新兴的资源，具有数据规模大、类型多、价值高、处理速度快等特点。
大数据理论的研究和应用，对于推动我国经济社会发展具有重要意义。
本报告旨在对大数据理论进行总结，分析其发展现状、应用领域以及面临的挑战。
二、大数据理论概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、类型多样、价值高、处理速度快的数据集合。
它具有以下四个基本特征：大量性、多样性、价值密度低和高速性。
2. 大数据来源大数据来源广泛，主要包括以下几类：（1）政府机构：如国家统计局、工信部等。
（2）企业：如阿里巴巴、腾讯等。
（3）科研机构：如中国科学院、清华大学等。
（4）社会公众：如社交媒体、在线论坛等。
3. 大数据技术大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
以下列举几种关键技术：（1）数据采集：Hadoop、Spark等。
（2）数据存储：HBase、Cassandra等。
（3）数据处理：MapReduce、Spark等。
（4）数据分析：机器学习、数据挖掘等。
（5）数据可视化：ECharts、Tableau等。
三、大数据理论发展现状1. 应用领域不断拓展大数据技术在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、教育、交通、环保等。
例如，在金融领域，大数据技术可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，大数据技术可以用于疾病预测、治疗方案优化等。
2. 技术不断创新大数据技术不断创新发展，如分布式计算、深度学习、云计算等。
这些技术的发展为大数据应用提供了强大的技术支撑。
3. 政策支持力度加大我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策支持大数据技术研发和应用。
例如，《“十三五”国家信息化规划》明确提出要大力发展大数据产业。
四、大数据理论应用领域1. 金融领域大数据技术在金融领域的应用主要体现在以下几个方面：（1）风险评估：通过对客户的历史交易数据、社交网络信息等进行分析，评估客户信用风险。
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开放数据：概念、现状与机遇开放数据中国注：本文之修订版本刊载于《大数据》期刊2015年第2期，谢绝一切转载今时今日，我们正身处一个”数据革命”（Data Revolution）的时代，见证着科技和数据结合如何改善我们生活质量，提升政府治理能力，刺激商业发展，并催化社会创新。
而在这一“数据革命”的过程中，数据的自由流通无疑是最为关键的一环，数据孤岛必须得以打破。
开放数据（Open Data）运动正是在这样一个时代背景下所诞生的，这项运动致力于将原本开源世界（Open Source）的开放理念移植到数据孤岛问题中，提倡并号召解锁政府、企业、非营利机构、甚至特定的个人数据。
而在现阶段，开放数据更多意味着开放政府数据，其最主要的目标正是世界上最大的数据孤岛——一座由政府数据构成的封闭岛屿。
因此本文中将主要从开放政府数据的角度来谈论开放数据目前的发展现状和机遇。
开放数据是什么要理解开放数据，我们不妨先来了解一下开放究竟意味着什么？根据英国开放知识基金会（Open Knowledge）的定义，开放（Openness）意味着三项基本元素：1）非歧视性：数据若开放，则其对任何人都开放2）机器可读性：数据若开放，则其应提供在机器可读格式下（例如，对于表格数据，应该采用CSV而非PDF）3）开放授权性：数据若开放，则其对应授权条款应确保使用者自由免费访问、获取、使用、加值、演绎、拷贝、传播的权利基于上述定义，不难看出，开放数据相较于数据共享而言，其更秉承着开源世界所倡导的平等、自由的价值观。
开放数据所强调的非歧视性和开放授权性，打破了传统数据共享中所设定的“共享条件”和“特定共享方”的限制。
而相对于政府本就一直推行的信息公开而言，开放数据所强调的机器可读性以及其明确赋予数据使用者的自由加值利用（包括商业使用和非商业使用）和分享传播权利则更好地刺激了公众对政府数据资源的需求，并鼓励公众对政府数据加值利用。
透明化：开放数据的原动力开放数据有别于信息公开，更有别于数据共享，也因此它所要求的非歧视性、机器可读性、开放授权性对于数据提供者都提出了更高的要求。
而这也意味着数据提供者需要背负更高的成本来确保数据开放在正确的格式与协议之下，并且承担可能的直接经济收益的损失（即损失了原本通过数据交易可得的利益）。
在这样的情况下，如何去推动政府中的各数据提供者开放数据呢？如果我们将开放数据运动比作一场马拉松的话，那么开放数据运动的前半程则完全由政府透明化在推动。
事实上，最早开启开放数据运动的美国就是以2009年奥巴马签署的《开放政府指令》（Open Government Directive）为基础，朝着让政府更透明、让民众更好监督政府运作的方向在推进开放数据的发展。
而在这个过程中，政府预算、政府支出、政府选举三项数据是开放政府数据计划中的重点对象，也因此，美国奥巴马政府在2014年进一步推动了《数据法令》(Data Act)的通过，从而加强政府预算和支出数据的开放。
美国自然不是唯一通过开放数据实现政府透明的国家，根据开放政府伙伴计划（Open Government Partnership）的记录，目前全球共有超过60个国家加入了伙伴计划，而作为伙伴计划成员其中一需要承诺的便是开放政府数据，从而通过数据开放实现政府的透明化，帮助民众问责政府。
公众对政府透明化的诉求，在欧美民主体制下变成了一股政府无法忽视的力量。
这股力量对于政府数据的开放即是压力也是动力，从压力的角度来说，民选政府有义务推进政府透明化的进程，而在数据时代，自然必须要通过数据开放去加强透明化；而从动力角度来说，迎合公众对政府透明化的需求，率先开展政府数据开放从而使民众得以自由了解并监督政府，则可以为主要的行政长官赢得政绩，更可能赢得未来民众的选票。
因此在这样的前提下，前文所提到的阻碍，无论是清洗并转化数据格式的成本，或是无法再交易数据的损失，都将因为开放数据所带来的政治资本收益而得以突破。
商业潜能，开放数据的加速剂然而，仅凭透明化所带来的动力并不能推动开放数据运动走向终点。
随着民众对政府数据的需求日益增长，开放数据的倡导者和实践者们不得不开始正视随之而来的巨大成本压力。
而另一方面，透明化的主题并非企业和创业者所感兴趣的，若要进一步吸引这一群体参与推进开放数据运动，创建起正向循环的数据开放生态，那么就必须探索开放数据的商业潜能。
也因此开放数据的倡导者和实践者逐步开始研究并宣传开放数据的经济价值，希望借此吸引商业人士的注意和参与。
2013年，国际知名的咨询公司麦肯锡发布了名为《Open Data: Unlocking innovation and performance with liquid information》的研究报告，它指出全球每年因开放数据释放的经济价值可以达到3万亿美金，这其中不仅包含了因开放数据创造的新财富，也包含了因开放数据可以节省的开支。
而在2014年，知名慈善创投基金Omidyar Network 聘请澳大利亚咨询公司Lateral Economics 就开放数据经济潜能进行研究，其发布的报告《Open for Buisness: How Open Data Can Help Achieve the G20 Growth Target》指出，综合G20 各国的经济，开放数据将在未来五年中实现总额为13万亿美金的增长。
因此，开放数据将能在未来5年中为G20 国家贡献大约1.1个百分点的GDP 增长，这将占到G20未来5年GDP增长目标（2%）的55%。
无论是麦肯锡报告所提到的3万亿美金，又或是Lateral Economics提到的13万亿美金的增长，都预示着开放数据所能带来的巨大经济价值。
而经济价值的实现一方面来自于市场因数据开放透明而节省的成本开支，另一方面也来自于开放数据所激活的新兴创新市场。
如果套用当下“互联网+”的提法，开放数据所激活的新兴创新市场实际就是在做“开放数据+”的工作，通过结合开放数据，一些传统的行业得到改变，而另一些创新的应用服务也成为可能。
开放数据驱动的企业在今年初，英国开放数据研究院（Open Data Institute，后文简称ODI）针对英国企业使用开放数据的情况进行了调研。
在他们调研的270家企业中，虽然70%属于小微企业（10人以下公司），但大型企业（占8%，250人以上公司）也不乏使用开放数据的案例。
而另一方面，虽然如前文所述开放数据开辟了大量新的创新领域，促使大量创业公司得以诞生，但ODI也发现，一些已经建立10年以上的企业（39%）也加入了开放数据的利用之中。
尽管目前使用开放数据来创建服务的企业都相对很小，但其中也有一些已经成长飞快，成为有显著经济价值的企业，比如:Zillow，作为一家市值30 亿美金的公司，它创建了一个在线房产交易平台供房屋产权人、购买者、售卖者、租赁者、中介、出租者、贷款经纪,、房产经理等发现并分享房产及周边相关(例如贷款)信息。
整个平台由一个记录了超过1.1 亿美国房产的数据库在驱动，这个数据库中既有挂牌出售的房产也有未挂牌的房产信息。
Zillow将美国政府开放的土地交易记录、房屋交易记录、房屋整修记录、治安状况等有关社区状况的开放数据整合进原有平台，建立更为合理的房屋估值模型。
Climate Corp，于2013年10月被Monsanto 以9亿3千万美金收购。
它利用美国政府免费开放的60年农作物收成数据,美国超过1百万个气象监测站的气象数据以及14TB 的土壤质量数据为农民提供农业种植和金融决策辅助信息。
它的一款主打产品是“全气候保险”，这款保险产品将在系统预测有恶劣天气时自动赔付农民的损失而不需要农民举证实际损失。
Climate Corp 是2006 由两名前Google 员工创建的，它每天要利用从22个数据集中经过高级数据分析产出的3百万数据资料。
这些数据来自不同的第三方机构，比如美国气象局，并且这些数据都是免费自由重复使用的。
开放数据的商业模式上述开放数据的企业案例也使得开放数据的倡导者得以洞察几类常见的商业模式，在世界银行高级开放数据顾问Andrew Stott 所写的《Open Data For Economic Growth》报告中，商业模式被归纳为5 类:供应者(Supplier)此类指的是发布开放数据供第三方使用和重利用的企业和机构。
这里不单单包括公共部门也包括私营企业，比如英国铁路运营公司(英国铁路为私人运营)。
发布数据本身并不能获利，但发布数据却可能升用户忠诚度和参与度，从而间接获利。
同时，供应者也可能通过自己对数据理解的优势来开发加值服务进而获利:比如德国统计局在08 年10 月开始开放其数据，而此开放数据项目帮助它的附加服务和咨询服务的营业额在两年内增长了95%。
一些数据供应商，比如英国气象局，则采用双轨模式：一个免费版本，公众可以免费使用相应数据但只能得到有限的技术支持；一个收费版本，将相同数据授权在相同协议下，但提供有保障的技术支持。
聚合者(Aggregator)此类指的是搜集并聚合开放数据,有时也包括封闭数据,的企业和机构。
通常这都是面向一个特定垂直领域或地域的。
比如，Data Publica 就是一个法国一站式数据门户。
Placr/Transport API 就致力于打造英国第一个交通领域开放平台。
Open Corporates 则聚合了全球81 个国家的企业注册数据，目前共记录了66,665,508 家企业数据。
相应的商业模式有对聚合数据本身收费, 提供额外的增值服务比如API,以及分级收费模式(比如数据提供在“以相同方式”授权模式下要求第三方整合数据后必须以相同开放授权开放新数据，若遵从则数据免费，如果需要无限制的授权则需要付费。
)开发者(Developer)此类指的是设计、开发并售卖web 应用或移动应用的企业或个人开发者。
这些应用将开放政府数据通过吸引人的方式表现给终端用户以供方便使用。
在纽约，单单地铁应用就有超过68 个，而在伦敦，更有约500 个公共交通应用使用开放数据。
增值者(Enricher)此类指的是通过分析开放数据获取进一步洞见后再整合进相应面向终端消费者的服务或产品的企业或机构，通常这些服务和产品都是依靠开放数据而全新诞生的。
前文提到的Climate Corp 正是属于此类商业模式。
同样美国的Zillow 和英国的Zoopla 也属于此类。
增值者可能属于所有商业模式中附加价值最高的一种，同时也是更容易在市场估值中得到认同的一类。
赋能者(Enabler)此类指的是提供平台和技术来供第三方企业和个人使用的企业和机构。
他们是开放数据生态的重要组成部分，在确保盈利的同时,他们向数据供应者和消费者提供高性价比、易于访问的服务。