数据资产化从数据资源化到数据产品化的过程，是原始数据转化为可流通、可增值的数据资产的关键路径，主要经历了数据资源化和数据产品化两个核心阶段，政策突破（如组建国家数据局）与技术发展（大数据、AI）是推动这一进程的重要拐点。
数据资源化：从原始数据到要素性资源
数据资源化是数据资产化的起步阶段。原始数据从企业或机构信息系统输出后，需要经过采集、加工处理等环节，才能成为具有潜在使用价值、具备一定规模的要素性数据资源。这一阶段更偏向于为供给侧赋能，即数据资源持有者有望通过价值重估获益。从市场规模看，数据存储、分析、加工等环节的产业规模均超过150亿元，为数据资源化奠定了扎实基础。
数据产品化：从资源到可交易产品
数据产品化是数据资产化的深化阶段。在数据资源基础上，通过分析目标客户的数据需求及应用场景，深度挖掘数据的应用价值，形成可交易的数据产品。这一阶段更倾向于为需求侧赋能，例如通过数据分析提升使用方的生产效率。数据交易、数据服务的产业规模分别达到120亿元和85亿元，表明产品化的探索已取得初步成效。
关键拐点：政策与技术的双重驱动
数据资产化的推进离不开关键拐点。政策层面，国家数据局的组建标志着数据要素战略地位的提升，协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用。技术层面，大数据、人工智能等技术的发展，使得数据的采集、处理、分析能力大幅提升，为数据资源化和产品化提供了技术支撑。同时，数据量的爆发式增长也为资产化提供了丰富的原料。
常见问题
数据资源化和数据产品化哪个环节更重要？
两个环节缺一不可。数据资源化解决的是“数据能否用”的问题，是基础；数据产品化解决的是“数据如何创造价值”的问题，是目的。二者共同构成数据资产化的完整链条。
哪些企业会在数据资产化过程中受益？
主要看好四类企业：数据资源持有方、国资背景的数据运营商、技术实力出众的数据加工商以及参股数据交易平台的上市公司。它们分别在数据供给、流通和应用环节扮演关键角色。
数据要素市场规模有多大？
根据国家工信安全发展研究中心数据，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，预计“十四五”期间复合增速将超过25%，市场前景广阔。