数据资产化需先经过数据资源化和数据产品化两个阶段，这两个阶段分别对应产业链中供给侧与需求侧的不同分工：上游供给侧主要负责数据的采集、清洗与加工，为数据成为可用的资源奠定基础；下游需求侧则聚焦于数据分析与应用开发，将数据转化为可直接创造价值的产品或服务。
数据资源化：供给侧赋能
数据资源化是数据资产化的第一步。在这一阶段，原始数据从企业或机构的信息系统中输出后，需要经过采集、清洗、加工处理，才能成为具有潜在使用价值且具备一定规模的要素性数据资源。这一环节更加偏向于为供给侧赋能，意味着数据资源持有者有望通过掌握和整理数据，获得价值重估。产业链中的数据采集、数据加工、数据存储等环节均属于此阶段，其市场规模均超过150亿元，为数据要素的资源化奠定了扎实基础。
数据产品化：需求侧提效
数据产品化是在数据资源的基础上，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。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。产业链中的数据分析、数据服务等环节即属于此，其中数据分析的市场规模达到175亿元，数据服务为85亿元，体现了需求侧对数据应用价值的旺盛需求。
常见问题
数据要素产业链具体包含哪些环节？
数据要素产业链可划分为三个环节：数据供给、数据流通和数据应用。供给环节的参与者包括数据资源持有者、数据开发商及数据加工商；流通环节主要是数据交易平台和数据确权服务商；应用环节则涵盖各行各业中的数据使用者。
哪些类型的参与者有望在数据要素市场受益？
主要看好的四类企业包括：数据资源持有方（拥有大量宝贵数据资源）、国资背景的数据运营商（因其可靠可信，适合运营政务数据）、技术实力出众的数据加工商（深耕AI数据标注、数据挖掘等关键技术），以及参股数据交易平台的上市公司（特别是参股了北上广深四大国资交易所的公司）。
数据资源化和数据产品化的核心区别是什么？
核心区别在于侧重点不同。数据资源化侧重供给侧，核心工作是对原始数据进行采集、清洗和加工，使其成为可用的数据资源；数据产品化侧重需求侧，核心工作是针对具体的应用场景，通过数据分析将数据资源转化为可直接创造价值的数据产品。