数据要素下游应用场景不断铺开，参股数据交易平台的公司能承接哪些需求？

数据要素产业链分为数据供给、数据流通与数据应用三个环节，应用环节涵盖各行各业的数据使用者。参股数据交易平台的上市公司，能够承接的下游需求主要集中在企业数据分析与加工采购、数据服务、数据分析等场景对合规交易通道的需求上。 这一判断的逻辑基础在于：数据资产化需经过数据资源化与数据产品化两个阶段，其中数据产品化更倾向于为需求侧赋能，即通过分析目标客户的数据需求及应用场景来深度挖掘数据应用价值，而交易平台正是需求侧获取合规数据产品的关键枢纽。

应用环节的需求从何而来

数据要素产业链中，供给环节的参与者包括数据资源持有者、数据开发商和数据加工商；流通环节主要是数据交易平台及数据确权服务商；应用环节则涵盖各行各业中的数据使用者。

数据产品化的核心是分析目标客户的数据需求及应用场景，深度挖掘数据应用价值。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。当各行业数据使用者产生采购、分析、加工等需求时，合规的交易通道便成为刚需。

参股交易平台可承接哪些具体需求

从细分市场规模看，2021年数据要素各环节已形成一定体量，为下游需求提供了可量化的参照：

数据来源：《中国数据要素发展报告（2021-2022）》，西南证券整理

其中，数据存储、分析、加工环节市场规模均超过150亿元，为数据要素的资源化奠定了扎实基础；数据交易、数据服务的产业规模分别达到120亿元、85亿元，相应的探索和创新已取得初步成效。

参股数据交易平台的公司，重点关注参股了北上广深四大国资交易所的企业。这类公司可承接的需求包括：企业为提升生产效率而产生的数据分析与加工采购需求、数据服务需求，以及各类数据使用者通过合规交易通道获取数据产品的流通需求。

常见问题

参股数据交易平台的公司与数据加工商有何区别？

数据加工商侧重技术实力，深耕AI数据标注、数据挖掘等关键技术；而参股数据交易平台的公司处于流通环节，主要承接需求侧通过合规通道获取数据产品的交易与服务需求。两者在产业链中的位置不同，承接的需求类型也有差异。

数据产品化为什么更倾向于为需求侧赋能？

数据产品化是在数据资产基础上，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。这一阶段的出发点就是使用方的实际场景，例如通过数据分析提升使用方的生产效率，因此天然偏向需求侧。

参股数据交易平台的公司重点关注什么方向？

重点关注参股了北上广深四大国资交易所的上市公司。国资交易所的数据确权与合规流通能力，是承接下游各行业数据使用者需求的重要基础。