数据要素是指那些以电子形式存在的、通过计算的方式参与到社会生产和服务过程并发挥重要作用的数据资源，以及经劳动加工而成的数据产品。数据要素具有虚拟性、非竞争性、非排他性（或部分排他性）、外部依赖性、低成本复制性、生成性、正外部性等特征。随着数据的收集、处理、分析等成本大幅降低，数据资源规模不断扩大，数据要素的流通可以使不同主体之间实现更高效、更便捷的连接和协作，进而提高信息传递效率，促进资源共享和优化配置，有望在支撑宏观经济增长、满足人民多样化新需求方面发挥更大作用。
我国已进入数字经济与实体经济融合发展新阶段，数据要素应用场景不断丰富，数字基础设施规模和能级大幅提升，数字技术和数字化转型落地日臻成熟，各行各业已积累了大量数据资源，为更好地发挥数据要素作用奠定了基础。数据显示，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总量的10.5%。我国在海量数据、丰富应用场景方面具备全球优势，金融、互联网（互联网行业分析报告）、政务、制造业、医疗健康和交通运输等行业对数据产品的应用需求呈上升趋势，数据要素乘数效应初步显现。
也要看到，当前我国许多领域的数据要素开发利用仍处于摸索阶段，数据要素价值释放面临不少挑战。首先，传统行业在新一代信息技术和数据资源管理方面往往经验和资源有限，难以对数据进行有效加工和生产，数据要素供给质量不高，导致数据后期应用场景的开发受到限制。其次，数据资源和数据产品的形成涉及来源方、处理者等众多主体，且数据在财产属性之外还具有一定的人格属性，不易按照传统方式确定归属，在财产权益界定方面容易产生分歧。基于此，应多措并举更好地释放数据要素价值。
坚持顶层设计与实践探索相结合。鼓励地方和企业根据实际情况在制度建设、重点行业、技术路径、发展模式等方面先行先试。重视实践探索和试点示范工作，在全国范围内针对不同类型的公共数据、企业数据和个人数据，开展数据资产入表、数据交易和流通试点。遴选模式创新高效、各方权益充分保障、数据利用价值高且安全合规的典型案例，并加以推广。