数据要素从原始数据到可交易资产，核心要经历数据资源化和数据产品化两个阶段。数据资源化是将原始数据经过采集、加工处理，形成具有潜在使用价值且具备一定规模的要素性数据资源；数据产品化则是在此基础上，通过分析目标客户的数据需求及应用场景，深度挖掘应用价值。真正的技术壁垒集中在数据产品化阶段——它要求对AI数据挖掘、场景理解具备更高能力，同时数据确权与交易流通环节的技术标准尚未统一，构成行业核心难点。

数据资产化的两阶段模型

数据要素资产化是各类数据要素市场建设的前提，一般需经历两个关键阶段：

数据资源化阶段：原始数据从企业或机构信息系统输出后，需经过采集、加工处理，才能成为具有潜在使用价值的要素性数据资源。这一阶段更偏向为供给侧赋能，数据资源持有者有望获得价值重估。

数据产品化阶段：在数据资产基础上，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。

技术壁垒在哪里

从市场规模结构看，数据要素的存储、分析、加工环节市场规模均超过150亿元，为数据要素资源化奠定了扎实基础。这意味着资源化阶段已具备相当的规模基础，技术相对成熟。

真正的差异化壁垒体现在产品化阶段：这一环节要求企业具备AI数据挖掘、场景理解等关键技术能力，技术实力出众、深耕相关领域的企业有望持续受益。此外，数据确权与交易流通环节的技术标准尚未统一，产业链条复杂，参与者众多，这也是制约数据要素高效流转的核心难点。

常见问题

数据要素产业链包含哪些环节？

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业中的数据使用者。

哪些类型的企业在数据要素市场更具优势？

主要看好四类企业：数据资源持有方（拥有大量数据资源，可驱动业务发展并作为交易数据来源）、国资背景的数据运营商（政务数据公开趋势下，可靠可信且具技术实力的企业更可能运营政务数据）、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。

数据要素市场的整体规模如何？

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%。数据交易、数据服务的产业规模分别达到120亿元、85亿元，相关探索和创新已取得初步成效。