API的收费模式通常是订阅模式，终端用户可以按使用次数付费，也可以按月付费，还可以按照某种阶梯制度付费。因此，数据提供商会得到经济激励生产数据，而终端用户无须自行生产这些数据。API提供方和付费用户之间还会签署具有法律效力的合约，以避免数据盗用或未经许可转卖等各种恶意行为，并约束数据提供商为自己的数据质量负责。
有许多API可免费供所有人使用，其中包括提供天气数据的Open Weather Map、提供航班信息的Skyscanner Flight Search以及提供全球人类行为和信仰数据的GDELT。除此之外，全世界各国政府也积极推出透明数据的倡议，并不断加大力度将API开源。然而，开源API的可靠性还是不如付费API，因为缺少经济激励和法律协议的约束，没法控制数据质量和延时风险。大多数优质数据仍然来自付费API，这些API通常拥有顶尖的数据源、全栈基础架构以及全职的监控团队，并为了超越竞争对手而不断努力创新。
大数据基础架构和分析
编程系统能够自主学习和自我完善，这个概念一直都受到热烈追捧。学习的过程包括采取行动、收到结果、与历史数据比对分析并产生新洞察，改进方法，最终实现目标。因此，目前的大趋势是开发出一个可以自主学习的基础架构，吸取大量数据、对数据进行过滤分类，并基于分析结果产生洞察。
美国的Facebook、Google和亚马逊以及中国的阿里巴巴、腾讯和百度之所以能成为今天的科技巨头，就是因为它们深耕互联网应用，并产生了海量的用户数据。这些数据为世界顶尖的数据分析工具，特别是人工智能和机器学习软件，奠定了坚实的基础。这些大数据分析技术能够针对消费者行为、社会趋势和市场趋势产生大量丰富的洞察。与此同时，业务管理软件也帮助企业更好地了解它们的运营情况。SAP、Salesforce和甲骨文等企业开发了企业资源规划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）以及云端管理软件，使企业能够汇总内部业务流程中的所有数据和系统，并产生关键洞察。
云端计算和储存技术正受到越来越多的关注。有了云计算，用户可以共享云端基础架构储存和处理数据，从而无须占用自己的系统资源。云技术改善了应用的后端流程，增强了不同系统之间的共享，并降低了人工智能和机器学习软件的使用成本。举个例子，Google Cloud用户可以使用BigQuery，这是一个SaaS软件，可以批量分析千万亿字节的数据，并内置机器学习功能。
第四次工业革命即将到来
将人工智能/机器学习、业务管理软件以及云端基础架构相结合，能从数据中获得更加深刻的洞察。另外，边缘计算、5G通讯网络以及生物科技等技术的兴起也促进了实时数据和生物连接数据环境的发展。在这些新兴系统的推动下，经济体系不断朝着去人为干预和实时数据驱动决策的方向发展，而数据生成和分享的壁垒几乎消失，频率不断上升，这也进一步推动了大趋势的发展。许多人将这个大趋势称为“第四次工业革命”。
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