数据要素两阶段模型中，资源化与产品化环节国产自主可控怎么做？

数据要素两阶段模型中，资源化与产品化环节的国产自主可控，核心路径是：资源化阶段以国产存储与加工设备替代进口、夯实数据底座，产品化阶段以自主分析工具与平台释放数据价值。 数据要素从原始数据到可流通资产，需经历数据资源化和数据产品化两个阶段，前者偏向供给侧赋能，后者偏向需求侧赋能。国产自主可控在这两个环节的着力点不同，但都围绕“存储—加工—分析”这条主线展开。

资源化阶段：存储与加工的国产化攻坚

数据资源化是原始数据经过采集、加工处理，成为具有潜在使用价值的要素性数据资源的过程。这一阶段对自主可控的要求最为基础，也最为刚性。

从产业链规模看，数据存储市场规模达到180亿元，数据加工市场规模达到160亿元，是资源化阶段的两大核心环节。存储环节的国产化重点在于存储设备与底层硬件的自主替代，确保数据底座不受制于人；加工环节则聚焦数据清洗、标注、挖掘等技术的自主可控，技术实力出众、深耕AI数据标注等关键技术的企业，是这一环节国产替代的主力。

产品化阶段：分析与应用的自主可控

数据产品化是在数据资产基础上，通过分析目标客户需求、深度挖掘数据应用价值的过程。这一阶段更偏向需求侧赋能，自主可控的重点从硬件基础设施转向软件工具与平台能力。

数据分析市场规模达到175亿元，是产品化阶段规模最大的环节。分析工具与平台的自主可控，决定了数据价值挖掘的深度与安全性。在政务数据、金融数据等高敏感场景中，采用自主可控的分析平台尤为关键。数据服务市场规模为85亿元，同样需要在服务链条中贯穿国产化能力。

常见问题

数据要素自主可控为什么重要？

数据已被列为五大生产要素之一，战略地位不亚于土地、劳动、资本和技术。数据要素既能创造新需求，又能赋能传统生产要素产生乘数效应，掌握数据就相当于掌握经济社会发展的命脉，自主可控是保障数据安全与产业安全的前提。

数据采集环节的国产化情况如何？

数据采集市场规模为45亿元，是供给环节的起点。采集设备的国产化相对成熟，但更关键的挑战在于采集后的数据标准化与互联互通，这需要与存储、加工环节的国产化能力协同推进。

国资背景企业在自主可控中扮演什么角色？

政务数据公开是大势所趋，这类数据价值大但敏感程度高，具备国资背景、可靠可信且有一定技术实力的企业，更有可能运营政务数据，是打造政务信息化平台的重要力量，也是数据要素自主可控体系中的关键参与者。