数据价值的挖掘，有哪些实现路径呢？

💡 一、以“协同”实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力。通过从数据中挖掘出有用信息，作用于其他要素，改造提升传统要素投入产出效率，以数据引领物资流、人才流、技术流、资金流，找到企业、行业、产业在要素资源约束喜爱的“最优解”，提高全要素生产率，可解决过去解决不了的难题，实现过去创造不了的价值。
举例：比如通过打通制造业产业链的数据，可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造，有效缩短研发周期，降低供应商成本，创造更高质量、更好性能的高性价比产品。
💡 二、以"复用"扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长的新空间，一份数据可由多个主体复用，将在不用场景创造多样化额价值增量。与此同时，数据在使用中一般不会损耗，反而越用约好，突破了传统资源要素约束条件下产生的极限，拓展了新的经济增量。

举例：比如医疗健康数据用于临床诊断，可以帮助医生更精准地治疗疾病；应用于医学研究和药物研发，可以加速新药上市，提高治愈率；应用于医保行业，可以实现定制化保险和精准定价，带动医疗健康产品和服务的升级。

💡 三、以“融合”推动量变产生质变，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。数据规模越大，种类越多，产生的信息和知识就越多，产生的信息和知识就越多，创造的价值空间就越大，不同类型，不同维度的数据聚合后还可能从量变到质变，获得更多意料之外的增值价值。