数据已从单纯的记录衍变为驱动创新的战略资产。国家数据局连发两批数据领域名词解释，首批21条聚焦基础概念，第二批20条深化产权与交易机制，标志我国数据要素市场化改革进入实操阶段。两批名词解释既解决当下“概念模糊”痛点，又为数据要素市场长远发展锚定方向。
数据产权“三权分置”首次明确定义（持有权/使用权/经营权），破解数据流通权属难题，为交易合规化铺路。可信数据空间、算力调度等新基建概念亮相，揭示国家推动数据跨域流通与算力资源优化的战略方向。
01 秒懂数据领域名词解释核心要点
首批一是将基础定义标准化，厘清“数据要素”“数据资产”等21个高频术语，统一行业话语体系。例如，明确“数据要素”需投入生产才创造价值，区分“数据产品”与“原始数据”。二是安全与流通并重，定义“隐私保护计算”“区块链”等技术，强调“可用不可见”原则，为跨境数据流动提供合规工具。三是工程化落地，提出“东数西算”“全国一体化算力网”实施路径，通过西部能源优势支撑东部算力需求，降低数据中心能耗成本。
第二批首先以产权制度为突破口，首创“数据产权登记”机制，通过官方背书解决确权难题；“三权分置”细化使用权（内部加工）与经营权（外部交易），激活数据流转。其次，构建交易生态，区分“场内/场外交易”，引入“第三方服务机构”（如数据保险、争议调解），降低交易摩擦。最后，扶持新兴业态，定义“数据标注产业”“数字产业集群”，鼓励细分领域专业化发展。
机制创新：
- 首批实现分层治理，区分“数据处理者”与“受托方”，明确责任主体；通过“数据治理”框架覆盖组织、行业、社会三级；技术融合，如“湖仓一体”打通数据存储与分析壁垒，“联邦学习”平衡多方数据协作与隐私保护。
- 第二批中，可信数据空间以共识规则链接多方，支持数据共享而不失控，类似欧盟“数据空间”但更强调可控性；动态管控通过“数据使用控制”技术（如智能合约）实现使用条件自动化执行，防范滥用。
影响：
- 首批在产业导向上，定义“数字产业化”“产业数字化”差异，引导传统企业从“技术应用”转向“全流程重塑”；国际接轨上，术语与欧盟《数据治理法案》等形成呼应，助力跨境合作。
- 第二批推动市场信心提振，产权明晰化吸引资本入场，例如数据可作担保物融资；加速区域协同，“算力池化”推动跨地域资源调度，呼应“东数西算”战略。
02 轻松入门9大数据名词解释的解释
从原始数据到产权交易，两批名词解释干货满满，为帮你快速掌握核心概念，我们再结合数治网微信公众号上Q小治智能问答进行解释，做到概念不迷糊，路径才明晰！
1. 数据
在《国家数据局发布第一批数据领域常用名词解释（附资源）》中，数据，是指任何以电子或其他方式对信息的记录。数据在不同视角下被称为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品和服务、数据资产、数据要素等。
数据是现代社会中至关重要的资源，尤其在数字经济中扮演着核心角色。根据《数治全貌大公开》一文，数据被视为数字经济的源头活水，能够推动各行业的数字化转型和高质量发展[1]。数据不仅是信息的载体，更是企业决策和运营的重要依据。
数据可以分为多种类型，包括与人、物、事相关的数据，按照存储形式可分为结构化、半结构化和非结构化数据，按权属则分为私有数据和公有数据。大数据的特点通常被概括为4V：数据量大、更新频繁、类型多样和价值密度低[2]。
在数据的应用方面，数据要素化是实现数据价值的关键步骤，通过数据驱动、敏捷运营和数字创新，企业能够提升竞争力和运营效率[1]。此外，数据的流通和共享也成为促进商业创新和提升公共服务效率的重要手段[3]。
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2. 数据要素
数据要素是数字经济发展的核心引擎，指经过加工处理后能够参与流通交易并投入生产活动的数据。它具有非竞争性、非排他性、非稀缺性、价值异质性和边际收益递增等特性，能够通过与传统要素的融合，提升资源要素的配置效率，创造更大的经济价值[1]。
数据要素的价值实现经历了“资源化-资产化-要素化”的过程。资源化是将原始数据转化为可流通的数据资源；资产化是通过市场流通实现数据的价值；要素化则是将数据作为生产要素参与社会经济活动，推动产业创新和升级[2]。
在数字经济中，数据要素不仅催生新产业和新业态，还通过溢出效应促进产业优化升级，提升整体经济的效率和竞争力[3]。
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3. 数据资源
数据资源，是指具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。
数据资源是指企业或组织所拥有的各类数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据，这些数据通过采集、存储、处理等环节形成可用的数据集合。数据资源的管理至关重要，因为它直接影响到企业的决策和运营效率。
数据资源的管理过程通常包括数据资源盘点、数据资源目录的构建与维护等环节。数据资源盘点旨在全面了解企业的数据资产，明确数据的类型、数量及其业务归属，从而为后续的数据治理提供基础。而数据资源目录则是展示企业内部数据资源的工具，通过分类和分层管理，方便用户快速访问和查询所需数据[1]。
此外，数据资源的血缘关系也需被重视，这涉及数据来源、处理过程及结果之间的关系，有助于理解数据的流向和转换，提升数据管理的透明度和效率[1]。
4. 数据资产
数据资产是指特定主体合法拥有或控制的，能够进行货币计量的，并能带来直接或间接经济利益的数据资源。
根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产可以是无形资产或存货等类别，具体取决于其是否符合会计准则的要求[1]。数据资产的特点包括非实体性、无消耗性、可加工性、形式多样性、多次衍生性、可共享性、零成本复制性、依托性以及价值易变性[3]。
在数据资产的估值过程中，需综合考虑数据资产的特性、价值来源及应用场景等因素，选择合适的估值方法，如成本法、收益法或市场法[2]。此外，数据资产的管理和评估也需关注其在企业内部的共享与利用，以提升企业的核心竞争力和战略价值[4]。
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5. 数据处理
数据处理是数据要素流通和交易的基础，主要包括数据清洗、去标识化和匿名化处理。数据清洗是提升数据可用性的第一步，通过修正识别到的数据问题，确保数据的规范性、完整性、一致性、准确性和可溯源性[1]。
去标识化则是通过去除或替换敏感信息，使数据在不借助额外信息的情况下无法识别特定自然人，从而提升数据的安全性。这一过程强调标识符的“不可识别性”，但去标识化后的数据仍可能属于个人信息范畴[1]。
匿名化是去标识化的进一步处理，要求数据在去除标识符的基础上，确保标识符难以复原，从而实现数据的不可识别性。匿名化后的数据不再属于个人信息范畴，但其初始效用可能会受到较大影响[1]。
在数据处理过程中，组织应遵循合法合规、安全优先、平衡效用、技管结合和有效溯源的原则，确保数据的安全性和可用性[1]。
6. 数据产权
数据产权，是指权利人对特定数据享有的财产性权利，包括数据持有权、数据使用权、数据经营权等。
数据产权是数据要素市场的重要组成部分，其核心在于明确数据资源的持有权、加工使用权和产品经营权。根据《数据二十条》，数据产权制度创新性地提出了“三权分置”的框架，即数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，以促进数据的合规高效流通[1]。
数据资源持有权强调对数据资源的合法持有，保护数据持有者的权益，促进数据分类分级管理。数据加工使用权则允许数据处理者在授权下进行加工和应用，提升数据的利用效率。而数据产品经营权则认可数据以产品形态进行市场化流通，形成高质量的数据供给[1]。
此外，数据产权的确立还需考虑数据的公共属性，特别是在医疗健康等领域，医疗数据的产权问题亟待明确，以促进数据的开放与共享，同时保障患者的隐私安全[2]。通过这些措施，数据产权的建立将为数字经济的可持续发展提供坚实基础。
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7. 衍生数据
衍生数据，是指数据处理者对其享有使用权的数据，在保护各方合法权益前提下，通过利用专业知识加工、建模分析、关键信息提取等方式实现数据内容、形式、结构等实质改变，从而显著提升数据价值，形成的数据。
衍生数据是对原始数据进行加工处理后形成的新数据，主要包括脱敏数据、标签数据、统计数据和融合数据。根据数据加工程度的不同，衍生数据的分类有助于理解数据在处理过程中的变化与应用。
脱敏数据是通过技术手段对敏感信息进行处理，降低数据的敏感性，例如去标识化的个人信息。标签数据则是通过对用户行为进行分析，生成描述用户属性特征的标签，如偏好标签和关系标签。统计数据是由多个个体或实体对象的数据进行统计分析后形成的，例如群体用户位置轨迹统计信息。而融合数据则是对不同业务目的或群体的数据进行汇聚和挖掘，形成更为综合的数据集合。
这些衍生数据在数据分析、商业决策和用户画像等方面具有重要价值，能够帮助企业更好地理解和利用数据资源，提升数据驱动的能力。
8. 企业数据
企业数据，是指企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据。
企业在运营过程中产生各种数据，包括用户相关数据、企业业务数据、经营管理相关数据、系统运行数据和安全数据等。这些数据是企业进行决策和运营的重要基础。
在数据分类方面，企业可以根据生产对象、存储形式、内容类型和权属进行分类。例如，用户相关数据包括个人信息和组织信息，而企业业务数据则涵盖产品数据、合同协议等。
数据分级则是根据数据的敏感性和重要性，通常分为一般数据、重要数据和核心数据。企业需制定相应的分级规则，以确保数据的安全性和合规性。
此外，企业还需建立数据分类分级的流程，包括确定项目组、梳理数据资产、制定标准和原则等，以实现数据的有效管理和利用。通过这些措施，企业能够更好地保护数据资产，提升数据驱动决策的能力。
9. 可信数据空间
可信数据空间，是指基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。
可信数据空间是一种新型的数据基础设施，旨在促进数据的安全、可信和高效流通。它通过整合公共数据、企业数据和个人数据，提升数据资源的开发利用水平，推动各行业的数字化转型和高质量发展[1]。
在国家层面，《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》等政策文件强调了公共数据授权运营的重要性，支持建设企业、行业、城市、个人和跨境五类可信数据空间。到2028年，计划建成100个以上的可信数据空间，形成一批解决方案和最佳实践，构建广泛互联的数据市场[2]。
可信数据空间的应用场景包括城市规划建设、交通出行、工业数据资源的高效对接等。例如，上海数据集团与华为云合作的城市级数据空间基础设施，已实现城市数据的安全流通。此外，农业领域也通过可信数据空间提升养殖效能和融资能力，推动新质生产力的发展[1]。
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03 明晰路径领先一步
最后，对政府、企业、机构来说，不仅是展开合规自查，对照名词解释修订内部数据分类，如区分“企业数据”与“公共数据”，更新隐私政策。还可对高价值数据优先登记，探索经营权许可、质押等新型商业模式。同时，为满足跨境合作需求，进行技术适配，评估“隐私保护计算”方案，如联邦学习。
《2025 年可信数据空间创新试点揭秘：一图读懂，两表看清！》一文已明确，可信数据空间作为一种新型的数据基础设施，通过促进数据的安全、可信、高效流通，如在长三角、粤港澳等区域率先试点落地“可信数据空间”，验证跨行业协作模型。
“三权分置”不单是我国在数据要素领域的制度创新，更是对全球数字治理难题的积极探索。它试图在保障安全与促进发展间找到精妙平衡点，为释放海量数据价值铺设轨道。
高效的数据资源管理并非简单的技术堆砌，而是融合了业务理解、治理框架与前瞻视野。梳理数据脉络，如同绘制企业神经系统图谱，是实现智能化运营与精准决策的基石。数据资产也不仅关乎会计报表，更关乎商业想象力、执行力，以及将无形化为有形的艺术。
当数据成为新石油，可信数据空间便是构建安全、高效炼厂的关键。它既是技术革新，又是重塑信任、激发协作、驱动高质量发展的战略支点，为数字化转型注入澎湃动力。
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来源：国家数据局，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
