数据要素行业的关键拐点，本质上是数据从“被采集的原始记录”走向“可运营资产”的两次跃迁：第一次是数据资源化，以数据清洗、标注、审核、融合等加工环节为标志，让原始数据变得可用；第二次是数据产品化，以数据分析为核心，从海量异构数据中挖掘规律、释放价值。 拓尔思成立于大数据与人工智能尚未成型的年代，历经三十年技术积累，是 A 股第一家上市的大数据技术公司，其形成的日均亿级数据获取能力，正是数据资源化向产品化跃迁过程中的阶段性成果。

拐点一：数据加工让原始数据“可用”

数据加工是数据资源化的第一步，主要对企业采集和存储的数据进行筛选和处理，提高数据可用性，并为后续挖掘分析奠定基础。其过程主要包括四个步骤：

  • 数据清洗：对数据进行校验，删除重复信息、纠正错误，提升数据质量；
  • 数据标注：借助标注工具，以人工方式为图片、语音、文本、视频等内容打上特征标签，提高数据可用性；
  • 数据审核：对非结构化数据进行非法内容审核，通常采用机器与人工双重过滤；
  • 数据融合：将多源、多模态数据互相融合，形成可被挖掘分析的数据集。

这些环节整体较为成熟，技术难度相对不高，许多数据运营商可以自主完成。但正是这一阶段，让散乱的原始数据第一次具备了被规模化使用的可能。

拐点二：数据分析释放数据要素价值

数据分析是释放数据要素潜力、将数据资源价值化的过程，主要利用工具、手段、方法或思维，从海量和异构的数据中发现规律，为决策提供依据并指导业务发展。随着数字经济时代到来，大量有价值的信息隐含在海量数据资源中，数据分析能够挖掘潜在价值信息和不同数据间的相关关系，创造新的经济增长点。

在这一环节，代表性公司拓尔思以“数智+赛道”为主要发展战略，专注于自然语言处理（NLP）技术。公司拥有自主研发的大数据基础平台和 TRS（文本检索系统）人工智能平台，具备数据获取、数据检索、数据分析等全面的数据挖掘能力，核心软件产品包括企业搜索、内容管理和文本挖掘等相关平台和应用软件，并提供基于云计算技术的非结构化信息智能处理技术软件。

从资源到资产：日均亿级数据获取能力的节点意义

经过在行业内的多年耕耘，拓尔思已形成价值丰厚的可运营大数据资源、海量的数据资产，以及日均亿级数据获取能力。这些数据资源和资产在支撑其数据智能服务的同时，也在为政府、媒体、金融、公安、商业等多行业主体赋能。

日均亿级数据获取能力之所以成为关键节点，在于它标志着企业不再只是“加工数据”，而是具备了持续汇聚、运营数据资产的规模基础——这正是数据资源化走向产品化、进而实现多行业价值输出的前提条件。

常见问题

数据要素行业经历了哪两个核心阶段？

数据要素行业的核心演进可概括为资源化和产品化两个阶段。资源化对应数据加工，包括清洗、标注、审核、融合等步骤，让原始数据变得可用；产品化对应数据分析，从海量异构数据中发现规律、释放价值。拓尔思的三十年技术积累正是贯穿这两个阶段的典型样本。

拓尔思在数据分析环节的核心优势是什么？

拓尔思成立于大数据与人工智能尚未成型的年代，是 A 股第一家上市的大数据技术公司，专注于自然语言处理（NLP）技术。公司拥有自主研发的大数据基础平台和 TRS 人工智能平台，具备数据获取、数据检索、数据分析等全面的数据挖掘能力，并已形成海量数据资产与日均亿级数据获取能力。

日均亿级数据获取能力意味着什么？

这一能力是拓尔思长期数据资产积累的阶段性成果，标志着其从数据加工走向数据运营与产品化输出。依托这些数据资源和资产，公司得以为政府、媒体、金融、公安、商业等多行业主体提供数据智能服务，体现数据要素从资源向资产转化的实际路径。