Очень частый вопрос о том какая возникает экономическая эффективность от открытия данных государством. Частый, чаще всего, от непонимания как раскрытия ключевых данных влияет на общество. Особенность ответа в том что отдельный маленький набор данных может ни на что не влиять, но целенаправленная политика раскрытия по определенной теме может влиять очень сильно. Пример, качество жизни. По отдельности наборы данных о состоянии воздуха, воды, качестве образования, уровне преступности и тд., важны, но вместе из них можно собрать цельный продукт. Другой пример из совершенно иной области. Открытые данные - это бесплатное топливо для многочисленных сервисов по работе с данными таких как SplitGraph, data.world, bit.io, DoltHub, Amazon AWS, Azure Open Datasets, Google Big Query. Основная идея в том что пользователи не готовы платить за открытые данные, но готовы платить за инфраструктуру работы с ними и обработки, особенно когда открытые данные находятся в том же контуре куда они могут загрузить свои - это основная модель работы с открытыми данными в BigQuery, Azure, AWS. Данные являются мультипликатором удобства сервиса. Когда ты используешь инфраструктуру облачного провайдера для того чтобы работать с собственными данными, а открытые данные для тебя лежат тут же, рядом, пригодные для быстрого подключения. Такое использование открытых данных далеко не единственное, но поддающееся измерению, в отличии от попыток измерить их косвенный экономический эффект от исследований или аналитических сервисов, которые, чаще основаны не на общедоступной информации. #opendata