通过框架图来理解数据资产和数据要素价值，以及与经济发展之间的关系。

数据要素

农业时代，主要生产要素有土地、劳动力（人口）、农业技术；

工业时代，主要生产要素有土地、劳动力（人口）、工业技术、资本；

数字时代，主要生产要素有土地、劳动力（人口）、数字技术、资本、数据。

数据要素化是指将数据作为一种生产要素，通过一系列的流程和方法，转化为具有价值的数据资产，并通过市场交易实现价值实现的过程。数据要素化是数字经济发展的必然要求，能够提高数据的利用效率，促进数据价值的实现，推动数字经济发展。

数据要素化可以分为三个阶段：数据资源化、数据产品化、数据资产化。数据要素化的关键环节包括数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析、数据应用、数据确权、数据定价、数据交易。数据要素化面临着数据安全、数据隐私、数据治理等挑战。

企业应积极推进数据要素化工作，通过完善数据治理体系、加强数据安全保护、保障数据隐私，提升数据利用效率，促进数字经济发展。

2.土地财政与数据财政

土地财政和数据财政都是政府获取财政收入的一种方式，但两者存在以下区别：

基础：土地财政是基于有限的自然资源，而数据财政是基于无限的数据资源。土地是有限的，随着城市化进程的加快，土地资源将会越来越稀缺，土地财政的潜力将会逐渐下降。数据是无限的，随着数字经济的快速发展，数据资源的价值将会越来越高，数据财政的潜力将会越来越大。主体：土地财政主要由政府和大型企业享有，而数据财政可以由任何主体享有。土地财政具有较强的集中性，数据财政具有更强的普惠性。回报：土地财政具有垄断性和高额回报性，而数据财政的回报具有不确定性。土地使用权出让是政府独占的垄断性资源，具有高额回报性。数据财政的回报取决于数据的价值和市场供求关系，具有不确定性。风险：土地财政面临土地资源枯竭的风险，而数据财政面临数据安全和隐私的风险。土地资源是有限的，随着城市化进程的加快，土地资源将会越来越稀缺，土地财政将面临土地资源枯竭的风险。数据财政涉及数据安全和隐私等敏感问题，政府需要加强数据治理，确保数据财政的健康发展。

3.数据要素6大模块

数据要素产业链可以分为六大模块：

数据采集：数据采集是数据要素产业链的第一环节，是指从各种来源获取数据。数据采集包括内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集是指从企业自身的经营活动和生产活动中获取数据，例如客户数据、交易数据、设备数据等。外部数据采集是指从企业外部获取数据，例如政府数据、市场数据、社交媒体数据等。数据存储：数据存储是数据要素产业链的第二环节，是指将数据进行存储，以便后续使用。数据存储包括公有云存储、私有云存储和混合云存储。公有云存储是指将数据存储在公有云平台上，具有成本低、灵活性高等优点。私有云存储是指将数据存储在企业自建的私有云平台上，具有安全性高、可控性强等优点。混合云存储是指将数据存储在公有云平台和私有云平台上，具有公有云和私有云的优势。数据加工：数据加工是数据要素产业链的第三环节，是指对数据进行清洗、标注、建模等处理，以提升数据的质量和可用性。数据加工包括数据清洗、数据标注、数据建模。数据清洗是指对数据进行整理和清理，去除无效数据和异常数据。数据标注是指对数据进行标记，赋予数据特征标签，以便机器学习等技术的应用。数据建模是指对数据进行结构化和分析，形成可用于分析和决策的数据模型。数据流通：数据流通是数据要素产业链的第四环节，是指数据在不同主体之间进行流动。数据流通包括数据共享、数据交易、数据隐私保护。数据共享是指不同主体之间免费共享数据。数据交易是指不同主体之间通过市场交易的方式进行数据交换。数据隐私保护是指在数据流通过程中保护数据隐私。数据分析：数据分析是数据要素产业链的第五环节，是指利用数据挖掘、机器学习等技术从数据中发现价值。数据分析包括数据挖掘、机器学习、人工智能。数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式和规律。机器学习是指让计算机能够从数据中学习，并不断改进其性能。人工智能是指计算机能够模拟人类的智能，并执行各种复杂的任务。生态保障：生态保障是数据要素产业链的第六环节，是指为数据要素产业链的各个环节提供支持和保障。生态保障包括数据标准、数据安全、数据治理。数据标准是指数据的格式、内容、结构等方面的规定，是数据要素产业链的基础。数据安全是指保护数据免受泄露、篡改等安全威胁。数据治理是指对数据进行统一管理，确保数据的安全、完整、可用。

4.数据要素流通

数据要素流通主要分为三个阶段：数据生产、数据服务、数据消费。

数据资源供应方:所拥有数据资源的高个值、稀知性、权威性、排他性，成为练A模型的“优质饲料”，未来数资产化入表、数资源变现提升利润

数据交易服务方:优质数据资源进入市场的必经之路，连接供需双方的“桥梁”，整个数据要素流通中的终末形态，

数据应用需求方:选择产业政策力度较大且赋能提质增效的行业的企业，以及用数据投喂改进模型的企业和数据产品供应的第三方数商。

五、数据成为生产要素的基本流程：

原始数据（Raw Data）： 是指未经处理或简化的数据，可能是机器结论形式，也可能不是。它构成了物理存在的数据，有图像多种存在形式，如文本数据、数据等在数据库中，原始数据是用户数据，而元数据是系统数据库中的数据，主要用于描述其他数据的特性并提供背景信息。数据资源（Data Resource）： 是指加工后具有经济价值的数据。这种价值是潜在的，需要人工判断。数据资源管理的起点是数据资源，终点是数据资产。数据资源管理包括创建源端系统的数据目录等，而数据资源入湖后成为数据资产，对数据资产的处理处理则属于数据资产管理的全局。数据产品（Data Product）： 是一种通过重构数据与用户进行价值交换的产品。它通过数据来解决问题，例如，通过分析用户的行为和需求，数据产品可以帮助用户做出更好的产品决策。数据产品的核心在于构建数据思维，那么，它的价值在于挖掘问题的本质上的不确定性的问题定量化。数据资产（Data Asset）： 数据资产是指可控制且有价值的数据。数据资产管理的起点和终点都是数据资产本身，包括数据资产的加工、流通、评估及运营等内容。数据资产管理可以采用类似于数据资源管理的手段，如元数据管理。数据要素（Data Elements）： 它是与自然资源、劳动、资本等传统要素并列的、具有同等重要性、不可替代性的生产要素。数据要素具有稀缺性、价值性、流动性等特征，能够参与生产、分配、交换、消费等经济活动，如同推动经济发展的新引擎，具有巨大的潜力和活力。数据要素市场（Data Elements Market）： 数据要素市场是数字经济中数据资源的交流和交易场所。这包括了数据供应商提供数据服务，数据购买者获取所需数据，以及数据市场平台提供交易和合作的基础设施。数据要素市场的发展有助于促进数据流通，推动数据驱动型业务和创新的发展。这为企业和个体提供了更广泛的机会，以更智能、更灵活的方式使用数据。

六、数据交易规模

上海数据交易所（上海数交所）在中国数据交易市场中表现显着，其2023年全年数据交易额超过11亿元人民币，累计挂牌数据产品达到2100个。这一成绩取得上海数交行业数据要素市场建设中发挥了主力军作用，通过打造高标准市场规则、高质量数据产品、高水平数商企业，持续发挥引领示范作用。

此外，上海数交所还发布了全球首个数据交易所交易规则体系，构建了包括“主体管理—交易管理—运营管理—故障解决”的交易制度结构，促进数据的流动和价值发现。