根據第一份對全球生物多樣性資訊機構（GBIF）網路、基礎建設及服務的經濟價值評估，投資在 GBIF 的每 1 歐元直接提供使用者 3 歐元、對社會最大至 12 歐元的效益。 此一發現是 Deloitte Access Economics 籌備並發表的《GBIF 網路影響力之經濟價值評估》文件中列出的幾個洞見之一。
德勤（Deloitte）的經濟學家們採用多種分析方法來預估、比較及合併結果以量化對 GBIF 的投資所帶來的經濟影響。 有些作法使用嚴格定義的算法以取得不同服務帶給使用者的直接獲益，有些測量則探索依賴 GBIF 網路、基礎建設及服務在社會面的間接價值。 該報告指出，每年度投資在 GBIF 的 1500 萬歐元（約略是全球 500 萬及國家層級 1000 萬）對使用者產生 4800 萬歐元（約合台幣 16 億多）的價值，對社會的間接效益則可能達到 1 億 8 千 5 百萬歐元（約合新台幣 63 億）。
報告中的一些關鍵發現包含：
- GBIF 將可能做到的尺度擴大了。 德勤所調查的使用者中，幾乎一半（百分之 47）回報說沒有 GBIF 他們不可能完成研究工作。
- 「GBIF 最顯著的量化效益」是，比起在其它來源尋找資料，平均每個使用者省下了 64 小時。
- 幾乎所有的使用者（百分之 92）都將他們經由 GBIF 取用資料的使用連結至增進聯合國永續發展指標的貢獻中。
愛爾蘭國家生物多樣性資料中心主任，同時也是 GBIF 理事會主席連恩．萊瑟（Liam Lysaght）說：『這項研究對於幫助 GBIF 會員國及關係組織陳述價值主張至關重要，它清楚表明我們所提供的不止有益於研究人員及決策者，更對整個社會有用。』 『它的發現揭示 GBIF 網路除了經費實現的深遠價值之外，也貢獻到解決生物多樣性喪失、氣候變遷和其它嚴重環境議題迫切需要的解決方案中。』
此報告也列出 GBIF 節點可以應用的方法，估算整個國家在資料存取省下研究工作時間的對應價值。 這項測量僅是許多貢獻在報告分析中的其中之一，而它使用在國家層級的潛力則是回應 GBIF 會員們在第 29 屆理事會（GB29）中審議初稿後的回饋意見。 祕書處的成員預期在 2023 年 10 月 GB30 理事會前的全球節點會議中，與節點的經理及成員們合作，共同將此方法付諸實行。
近期對 GBIF 廣泛的分析中，有關發現也與此報告相互呼應。 由國際科學資料委員會（CODATA）準備的《GBIF 二十週年檢閱報告》中曾建議「針對共享生物多樣性資料的財務價值及資料基礎建設的附加價值」委託執行研究。 次年，依賴 GBIF 資料的一份檢閱超過 4000 份同儕互審研究的評論指出「全球整合的生物多樣性資料集讓研究人員能在以往不可能的尺度下針對分類學、時間和空間提出問題」。
『我們的研究證實 GBIF 網路的價值遠比它部分的總合還要多得太多。』Deloitte Access Economics 的喬許．艾伯頓邁爾斯（Josh Appleton-Miles）如是說： 『跨越國家界限將生物多樣性資料標準化、集成整合並開放自由取用，提供更多巨大的經濟紅利。』
報告中也首次估算 GBIF 網路中志願者服務所產生的財務價值。 即使只能針對無給的訓練講師、翻譯人員及審閱者評估，這些角色付出每年相當於 958,000 歐元（約合新台幣 3257 萬元）的價值，接近 GBIF 祕書處每年預算的五分之一。 因為 GBIF 會員節點成員及合作組織通常沒有支薪或記錄時數，志願性質的時間貢獻確實難以估計。
節約成本也作用在另一方向。 此報告也揭示機構直接的成本節約可歸功於 GBIF 節點及資料發布者。 位於倫敦的大英自然史博物館估計， GBIF 節省了英國顧用 10 個重複職位所需大於 50 萬歐元（約合新台幣 1700 萬元）的經費。 與此同時，使用 GBIF 的數位基礎建設也為美國地質調查研究所（U.S. Geological Survery, GBIF 的美國節點）減少了每年約 20 萬歐元（約合新台幣 680 萬元）的約僱及資本花費。
『這份報告詳細說明 GBIF 提供價值的許多方式，除了鼓勵更廣泛的採用之外，亦能強化我們已為科學及社會提供的好處。』GBIF 執行祕書喬．米勒（Joe Miller）說。 『我們一直都知道我們放大了會員、資料發布者及合作夥伴們的影響，但德勤的研究大大地強化了 GBIF 的業務論證—不止是為了會員國家，也為了尚未加入的會員國。』
鑑於目前報告的限制及預期 GBIF 的影響隨時間而變動，此報告在結論中提到潛在的資料需求及未來進一步探究科學及社會價值的其它進行方式。
- 在基於此報告對於國家節點的調查上擴展測量直接影響的數列
- 為 GBIF 從資料到知識生產的流程建立針對高影響力研究領域的主題分析，例如人類健康（見GBIF 支援野生個體及人體疾病研究的近期分析）
- 從不同來源收集資料至更有生產力的研究工作，其中時間重新分配的量化是為減少重覆的價值
- 資料標準化價值的分析，雖然『難以量化，但其規模可能是數以十億歐元計』