在数据要素细分市场中，数据加工环节的市场规模为160亿元，位列数据存储（180亿元）和数据分析（175亿元）之后，是数据要素资源化的重要支撑环节之一。其增长动力主要来自三方面：AI模型训练对数据标注等加工需求的上升、企业数据挖掘应用场景的持续扩张，以及数据要素市场化配置推进带来的交易活跃度提升。技术实力出众、深耕AI数据标注与数据挖掘等关键技术的企业，被视为有望在数据要素发展进程中持续受益的参与者之一。

数据加工在产业链中的位置

数据要素产业链可划分为数据供给、数据流通和数据应用三个环节。数据加工商属于供给环节的参与者，与数据资源持有者、数据开发商共同构成供给端。

原始数据要成为可流通的数据资产，需经过数据资源化和数据产品化两个阶段。数据资源化阶段，原始数据在采集和加工处理后，才能成为具有潜在使用价值、并具备一定规模的要素性数据资源——加工正是其中不可或缺的一步。

160亿元规模的增长驱动力

结合数据要素市场的整体逻辑，数据加工环节的增长动力可以从以下几条线索理解：

  • AI数据标注需求：技术实力出众、深耕AI数据标注等关键技术的企业，被列为数据要素发展进程中持续受益的方向之一，反映出模型训练对加工环节的拉动。
  • 数据挖掘场景扩张：数据产品化阶段需要深度挖掘数据的应用价值，企业端数据挖掘需求的扩张，直接扩大了加工环节的服务空间。
  • 市场化配置与交易活跃：在国家政策引领、地方试点推进和企业主体创新等多方合力作用下，数据要素市场已步入高速增长阶段，交易活跃度的提升带动了供给端加工需求的释放。

从整体规模看，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%，到2025年市场规模有望接近2000亿元。数据加工作为其中规模居前的细分环节，其增长与市场整体扩张同步。

数据加工商如何分享增量

在数据要素市场兴起过程中，数据加工商是四类被看好的受益企业之一，另外三类分别是数据资源持有方、国资背景的数据运营商和参股数据交易平台的上市公司。

数据加工商分享增量的路径，主要依托其在AI数据标注、数据挖掘等关键技术上的积累：一端承接数据资源持有方和开发商产出的数据资源，另一端对接应用环节中各行各业数据使用者的需求。技术实力越突出，越有条件在数据要素资源化与产品化的链条中占据位置。

常见问题

数据加工环节160亿元的市场规模在数据要素市场中处于什么位置？

在数据要素细分领域中，数据加工环节规模为160亿元，低于数据存储的180亿元和数据分析的175亿元，高于数据交易的120亿元、数据服务的85亿元、生态保障的50亿元和数据采集的45亿元，属于规模居前的细分环节。

数据加工环节增长的核心驱动是什么？

核心驱动来自需求端与制度端的共同作用：一是AI模型训练带动数据标注等加工需求，二是企业数据挖掘应用场景扩张，三是数据要素市场化配置推进带来的交易活跃度提升。

哪些企业更有机会在数据加工环节受益？

技术实力出众、深耕AI数据标注、数据挖掘等关键技术的企业，被认为有望在数据要素的发展进程中持续受益，其优势主要体现在关键技术的积累与对供需两端的衔接能力上。