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1. 新质生产力（New Quality Productive Forces）： 是指在创新驱动下，特别是在大数据和人工智能技术的深度融合与精准应用的推动下，全面超越传统经济增长模式和生产力发展路径，通过深度挖掘与高效利用数据资源，展现出高科技、高效能、高质量特性的先进生产力形态。它不仅体现了以数据为核心资源的新时代经济特征，更是推动经济社会数字化转型与实现高质量发展的关键驱动力之一，对数据交易市场的繁荣与发展起到了积极的促进作用。
2. 科技创新（Innovation in Science and Technology）： 是新质生产力的核心驱动力。它不仅涉及技术革新，更是推动经济社会全方位进步的关键力量。通过持续引入前沿新技术、创新工艺与高效设备，科技创新不仅颠覆了传统的生产方式和商业模式，还促进了产业生态体系的优化与升级，极大地提升了生产过程的自动化与智能化水平，加速了产业结构的转型与升级，为经济社会的可持续发展注入了强大动力。
3. 制度创新（Institutional Innovation）： 是新质生产力稳健发展与持续创新的重要保障。它聚焦于经济社会发展中生产关系的优化与调整，旨在通过深入而系统的改革，完善并创新现有的制度体系，以有效打破束缚生产力发展的体制机制障碍，充分激发市场活力，为生产力的提升提供源源不断的动力。同时，制度创新还致力于营造一个更加开放、包容且充满活力的外部环境，为各类创新活动提供肥沃的土壤，促进经济社会全面进步。
4. 管理创新（Management Innovation）： 是新质生产力的关键组成部分。它通过有效整合并创新先进的管理理念和方法，对传统管理模式进行根本性革新，进而构建起与新时代发展需求高度契合、有效支撑新质生产力发展的现代化管理体系。这种创新旨在提高组织效率和效能，通过优化资源配置策略、强化流程管理机制、促进团队协作效能等手段，以更加科学、精准、高效的方式组织和管理生产活动，为新质生产力的持续、高效释放提供坚实保障。
5. 新质生产力的四个特征（Four Characteristics of New Quality Productive Forces）： 高度信息化、创新驱动、绿色发展、全球协同。
6. 新质生产力的三大支柱（Three Pillars of New Quality Productive Forces）： 教育、科技、人才。
7. 新质生产力的两大超越（Dual Transcendence of New Quality Productive Forces）： 在生产力持续演进的过程中，新质生产力实现了对传统经济增长模式的根本性超越以及对传统生产力发展路径的创新性构建。这两大超越不仅标志着经济增长方式的深刻变革，而且推动了生产力发展路径的全面升级与优化，从而引领生产力向更高层次、更宽领域迈进。
8. 新质生产力的六大方向（Six Directions of New Quality Productive Forces）： 是推动其持续发展的关键。这些方向涵盖了创新驱动发展、产业结构优化升级、人才培养和引进、深化改革扩大开放、区域协调发展以及生态文明建设等多个方面。
9. 发展新质生产力的三大着力点（Three Focal Points of New Quality Productive Forces）： 技术创新、产业发展、人才培养。
10. 发展数字经济（Develop the Digital Economy）： 是指加速并深化数字经济与实体经济的深度融合，通过技术创新和模式创新，推动传统产业实现数字化转型，同时积极培育和发展具有创新性和引领性的新兴数字产业，以构建具有全球竞争力和影响力的数字产业集群，为经济社会的高质量发展注入更加持久和强劲的动力。
11. 数字产业化（Digital Industrialization）： 是指将数字技术的研发与应用作为产业转型升级的核心驱动力，推动包括芯片技术、人工智能技术、大数据分析与处理、云计算服务、区块链技术等在内的数字要素的开发与交易，并加速构建全国一体化算力网络体系，促进数字技术与实体经济的深度融合，从而培育一批具有自主知识产权和核心竞争力的数字产业集群，最终推动经济结构的全面优化升级和经济社会的高质量发展。
12. 产业数字化（Industry Digitalization）： 是一个全面而深远的变革过程，它深刻地触及并重塑了传统产业模式，通过显著提升供应链的协同效率、推动产业链的价值重构，以及依托工业互联网的广泛应用来实现智慧工厂的升级。通过集成应用大数据、云计算、物联网、人工智能等前沿数字技术，产业数字化不仅促进了生产方式的根本性变革，还推动了产品服务的个性化、定制化发展，加速了传统产业的转型升级，为经济社会的可持续发展注入了前所未有的新活力与强大动能。
13. “人工智能+”行动（Artificial Intelligence Plus Initiative）： 作为一项前沿且极具战略意义的举措，正以惊人的速度深入渗透到经济社会各领域，重塑着我们的经济社会结构。该行动的核心聚焦于加速人工智能技术与经济社会各领域的深度融合，通过技术的深度赋能，为传统行业注入智能化转型的强劲动力，引领其迈向更加高效、智能、个性化的未来发展路径。这一过程不仅促进了生产力的显著提升，还催生了新兴业态与商业模式，为经济社会的可持续发展奠定了坚实基础。
14. “数据要素×”行动（“Data Elements×” Action）： 即《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，是由国家数据局等17个部门联合印发的一项重要行动计划，旨在发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，推动经济社会高质量发展。
15. 数据（Data）： 作为信息的核心载体，它以电子、光学或其他先进物理形式被精准记录、高效存储、智能处理与广泛传输。在日新月异的计算机科学领域，数据占据着举足轻重的地位，不仅是计算机程序不可或缺的处理对象，更是构建现代信息系统、驱动数字化转型与智能化升级不可或缺的基石。其包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，是所有机器学习和人工智能项目的最基本要素。
16. 数据集（Dataset）： 也被称为资料集、数据集合或资料集合，是由数据元素以一定结构和形式组成的集合。在不同领域和背景下，数据集的具体构成、规模、格式和用途可能有所不同，但总体上，它都是为满足特定分析、建模或业务活动提供必要的数据支持。
17. 数据信息服务（Data Information Service）： 是以数据资源库为基础，通过一系列技术手段和业务流程，为客户提供满足其特定需求的信息类服务。这种服务不仅涉及数据的收集、整理、存储，还包括数据的分析、挖掘、可视化以及基于数据的决策支持等多个方面。
18. 数据应用（Data Application）： 是一个涵盖广泛的技术实践活动，它涉及将原始数据通过清洗、处理、分析等一系列过程转化为有价值的信息和知识。这一过程的结果是通过开发特定的应用程序，利用统一的用户界面，向用户提供基于丰富数据资源和先进模型的数据服务或产品。这些服务或产品往往部署于多种数据终端或平台，如Wind数据库等，以便用户能够便捷地访问、分析和充分利用这些数据资源。
19. 数据本身的价值（Intrinsic Value of Data）： 数据本身的价值是多方面的，涵盖了科学价值、社会价值、环境价值和经济价值等多个维度。
20. 数据的独特性质（Unique Attributes of Data）： 体现在其生产、使用、保护及价值变化等多个方面，具体包括多主体生产、多场景复用、敏感信息多以及减损贬值快等特点。
21. 多主体生产特性（Multi-Stakeholder Production Traits）： 在数据领域尤为显著，主要体现在以下几个方面。首先，数据通常源自多个来源和生成者，这导致数据的确权过程变得复杂且困难，特别是在明确界定各主体对数据权属的界限时；其次，数据的生成过程因涉及多个主体的参与和互动而显得尤为复杂，每个主体都在数据的收集、处理、分析等环节中发挥着不同的作用；最后，多方主体的协作不仅要求各方投入各自的资源和技术，还需要在贡献的评估、利益的分配等方面达成共识，以确保数据生产的顺利进行和成果的公平共享。
22. 多场景复用特性（Multi-Scenario Reusability Traits）： 是数据价值的重要体现之一，它指的是数据能够被不同主体在不同场景下以多种方式同时利用。这种特性不仅体现了数据使用的非排他性，即多个用户可以同时访问和使用同一数据而不会相互干扰，还使得数据的权力主张变得复杂，因为数据的价值往往在于其被广泛共享和使用的程度，而非单一主体的独占。此外，这种多场景复用性还赋予了数据类似公共产品的某些性质，特别是在其作为公共资源被广泛访问和使用的场合下，尽管这种公共产品性质的具体程度和范围可能因数据的特性和法律环境而有差异。
23. 敏感信息多特性（Characteristics of Numerous Sensitive Information）： 主要体现在数据的隐私性、机密性、敏感性以及处理过程中可能面临的潜在法律风险上。这些特性要求我们在敏感信息的处理过程中必须严格遵守相关法律法规，确保信息的保密性、完整性和安全性。同时，在敏感信息的保护过程中，需要采取多层次、多维度的安全措施，如加密、访问控制、审计追踪等，以防止信息泄露、被篡改或滥用。因此，对于敏感信息的处理和保护，必须给予高度的重视和严格的监管。
24. 快速贬值性（Rapid Depreciation）： 是数据价值随时间迅速下降的一种普遍现象。这一特性主要源于数据的时效性要求和数据环境的快速变化。实时数据在失去其实时性后，其价值会迅速降低；同时，随着数据环境的不断变化，如新技术、新政策或市场趋势的出现，原有数据可能不再适用或失去参考价值，从而导致其价值快速降低。
25. 流转与交互（Circulation and Interaction）： 是指在非交易场景下，数据在不同主体间进行传递、共享或使用的过程。这种非交易型流通方式的主要目的是促进业务流程的顺畅运行、提升业务效率及支持科学决策，而非直接通过数据本身进行买卖。
26. 数据工具（Data Tool）： 是支撑数据服务的关键组成部分，它们以软硬件的形式存在，旨在提高数据采集、存储、处理、分析、可视化以及安全等各个环节的效率和质量。
27. 数据资源（Data Resource）： 是现代社会中重要的战略资源，它以多种形式记录、保存和呈现，包括但不限于文件、数据库、图表和原始数据。这些数据资源不仅限于公共数据的范畴，而且还涵盖了各种可通过技术手段广泛访问和利用的数据集。然而，数据资源的价值远不止于此，它们还蕴含着巨大的经济潜力，能够促进创新、优化决策，并在经过专业的加工、分析和处理后，有效地转化为实际的经济利益。
28. 数据要素（Data Elements）： 是指在社会生产经营活动中发挥关键作用，为使用者或所有者带来经济效益，并以电子方式记录的数据的基本单元或组成部分。这些要素可以是单个的数据项、字段、记录等，它们共同构成了数据资源，是数据分析和利用的基础。
29. 数据要素市场（Data Element Market）： 是指以数据集或数据服务为主要对象的交易市场，是数据资源流通和交换的平台。在这个市场中，数据集或数据服务作为交易的基本单元，被买卖双方进行买卖、转让或授权使用，从而实现数据的价值最大化。
30. 数据资产（Data Assets）： 是指具有经济价值且以电子形式存在的数据资源，这些资源可以是原始数据、经过加工处理的数据集，或是基于数据开发的模型、算法等。数据资产是企业或组织的重要财产，能够为其带来竞争优势和经济利益。
31. 数据产品（Data Product）： 是以高质量的数据资源为基础，通过一系列精心设计的加工处理过程，包括数据的整理、清洗、转换，以及可能需要的软件算法、模型等分析工具的应用，最终形成的能够精准满足用户特定信息需求的数据集合、数据处理结果或数据解决方案。这些产品不仅提升了数据的价值，还为用户提供了便捷、高效的数据利用方式。
32. 数据产品的形态类型（Types of Data Products）： 数据产品的形态类型多种多样，以满足不同领域和场景的需求，包括但不限于数据集（包含结构化、非结构化或半结构化数据的文件集合）、数据报告（以可视化或文本形式呈现的数据分析结果）、数据模型（用于描述数据结构和关系的抽象表示）、API（应用程序接口，允许用户通过编程方式访问和操作数据）、数据服务（提供数据查询、分析、处理等功能的在线服务）、数据工具（辅助用户进行数据收集、处理、分析的软件或平台），以及其他根据特定需求定制的数据产品形态。
33. 初级数据产品（Primary Data Product）： 是数据要素市场上交易的一类基础数据产品，它们通常经过较为简单的加工处理，但仍保留了数据的基本特性和价值。这类产品主要包括可下载的数据集（即包含结构化、非结构化及半结构化数据的文件集合，用户可以在本地进行进一步的分析和使用）。这些初级数据产品为后续的数据加工和深度分析提供了基础。
34. 高级数据产品（Advanced Data Product）： 是相对于初级数据产品而言，在数据处理、分析和应用层面展现出更高层次复杂性和专业性的产品。它们综合运用了多种先进的技术、算法和模型，以满足用户更深层次、更具体化的数据需求。这类产品包括但不限于可视化的数据分析报告和仪表盘（它们以直观的方式呈现复杂的数据分析结果）；针对特定业务场景定制的数据应用系统与软件（如智能推荐系统、风险评估模型等）；以及基于云计算的高级数据分析与决策支持产品（如大数据处理平台提供的高级分析服务、实时数据分析服务等）。高级数据产品不仅极大地提升了数据处理和分析的效率，还为企业决策、业务优化和市场洞察提供了强有力的支持。
35. 生产要素（Factors of Production） 是经济学中的一个核心概念，它指的是在社会生产经营活动中所必需并用于创造商品和服务的各种社会资源。这些资源包括但不限于土地（自然资源）、劳动（人力资源）、资本（金融资源及物质资源）和技术（或企业家才能），它们是维系国民经济运行及市场主体（如企业、农户等）进行生产经营活动所必须具备的基本因素。这些生产要素在生产过程中相互结合，共同推动经济的增长和发展。
36. 数据要素化（Data Elementization）： 是指将数据从原始形态转化为能够直接参与经济活动并产生价值的生产要素的过程，这一过程包括数据的采集、整理、处理、分析及价值的实现等多个阶段。具体来说，数据要素化可以细分为数据资源化（将数据从无序状态整理为有序、可管理的资源）、数据资产化（将数据资源赋予经济价值，形成企业或个人拥有的数据资产）以及数据商品化（将具有经济价值的数据资产转化为可在市场上交易的数据商品）等关键阶段。这一过程不仅提升了数据的利用价值，还促进了数字经济的发展。
37. 数据要素市场化（Marketization of Data Elements）： 是指通过市场机制的有效运作来优化数据资源的配置，实现数据要素供需双方在市场中的自由交易和顺畅流通。在这一过程中，数据要素的价格在价值规律的基础上，通过市场竞争和供求关系的变化而被发现和确定。这一机制对于促进数据资源的高效利用、提升数据的经济价值，以及加速数字经济的发展进程具有重要的推动作用。
38. 数据价值化（Data Valorization）： 是一个高度综合性的过程，它系统地涵盖了从数据的原始采集开始，经过物理处理和存储、逻辑管理和价值挖掘等关键步骤，最终形成数据产品的全过程。这一过程强调对数据的深度加工和价值提升，最终实现数据的资产化和产品化。
39. 数据资源不能成为数据资产的三个原因（Three Reasons why Data Resources cannot be Data Assets）： 主要包括市场、法律和技术问题。一是市场因素，缺乏活跃的数据交易市场或合适的数据需求方，导致数据资源难以找到有效的商业化路径。二是法律因素，当前数据权属的法律法规尚不健全，数据产权的界定模糊，这种情况给数据资源的合法交易带来不确定性。三是技术因素，数据交易过程中的安全性、可靠性和可追溯性等技术难题尚未得到全面解决，这些问题使交易双方难以建立信任，进而影响数据资源的资产化进程。
40. 数据交易（Data Trading）： 是数据市场中的一个核心环节，它是指交易双方依据合法、合规的合同条款，在确保数据安全与隐私保护的基础上，围绕数据或其衍生形态（如数据分析报告、数据模型等）进行的买卖活动。这种交易行为不仅涵盖了传统的点对点直接交易模式，即交易双方直接协商并达成交易协议；还广泛包括了通过专业的数据交易所或第三方中介机构进行的间接交易模式，这些中介机构为交易双方提供交易撮合、数据安全验证、合规审查等服务，以促进数据交易的高效、安全和有序进行。
41. 数据产品的三类交易主体（Three Types of Transaction Entities in the Data Products Markets）： 主要包括数据供方（卖方）、数据需方（买方）及第三方数据交易服务机构（或数据交易平台）。这些主体共同构成了数据产品交易市场的生态体系，其中数据供方提供数据产品，数据需方购买数据产品以满足其业务需求，而第三方数据交易服务机构（或数据交易平台）则作为中介，为交易双方提供撮合、清算、安全保障等服务，促进数据产品的有效流通和利用。
42. 数据要素市场的四类建设主体（Four Types of Construction Entities in the Data Factor Market）： 数据要素市场的建设是一个复杂而多维的系统工程，需要多个主体的共同参与和推动。根据当前的发展趋势和实践经验，数据要素市场的四类主要建设主体可以概括为国家级数据交易所（作为市场顶层设计和规则制定的核心机构）、地方数据交易中心（负责区域内数据资源的整合与交易服务）、行业数据交易平台（专注于特定行业的数据流通与应用创新）及企业交易机构（作为数据供需双方直接对接的桥梁，推动企业内部及企业间的数据交易活动）。这些主体在数据要素市场的建设中各司其职，共同促进数据资源的有效配置和价值实现。
43. 数商（Data Commerce Entities）： 作为数据产业中专注于数据交易与服务的核心经营实体，正日益在数据要素市场中占据举足轻重的地位。这一概念凸显了数据作为21世纪关键生产要素在企业生产经营策略中的核心地位。数商凭借其专业的数据处理能力、丰富的市场资源以及创新的技术和服务解决方案，在数据产品的开发、高效流通、深度应用及全方位技术和服务支持等关键领域，发挥着不可或缺且日益显著的作用。
44. 服务型数商（Service-based Data Commerce Entities）： 是指那些以提供数据服务为核心竞争力，通过运用并优化可信流通技术，为数据供需双方提供包括但不限于数据质量评估、风险评估、合规交付、数据咨询及数据治理等全方位服务的企业。它们的主要任务是加速数据在不同主体间的有效流通与高效交易，它们通过降低数据流通成本、提高流通效率及增强交易透明度等方式，在数据要素市场中扮演着关键推动者的角色，致力于实现数据资源的高效、可信与有序流动。
45. 应用型数商（Application-based Data Commerce Entities）： 是指那些专注于提供精准的数据开发利用工具以及深度数字化转型中的数据分析服务的企业。它们通过深入剖析行业特性与客户需求，运用前沿的数据处理技术和先进的分析方法，为企业量身打造数据驱动的解决方案，旨在帮助企业从数据中挖掘潜在价值，将业务运营中的痛点与挑战转化为新的增长机遇，并进一步将原有的投入成本转化为可持续的利润增长点。在数据要素市场中，应用型数商扮演着数据价值深度挖掘与高效转化的关键角色，是推动数据在实际业务场景中有效应用与实现增值的引领者。
46. 技术型数商（Technology-based Data Commerce Entities）： 在数据资源领域扮演着数据处理与整合的关键角色，它们是数据资源的优化者与促进者，通过提供全面而先进的数据采集、清洗、存储、传输、管理及分析技术，帮助各类经营主体实现对数据资源的有效管理和高效利用。技术型数商致力于将分散于不同系统和平台中的异构数据，通过数据聚合与标准化处理，转化为统一格式、高质量且可流通的数据生产要素。这一过程不仅极大地拓展了数据来源的广度与深度，还显著提升了数据的质量与可用性，为数据资源的进一步开发与利用奠定了坚实基础。
47. 国家数据基础设施（National Data Infrastructure，NDI）： 是随着经济社会步入数据要素化发展的新阶段，为实施数据要素基础制度、推动数据资源开发利用落地、全面促进数字中国、数字经济、数字社会高质量发展而构建的综合性、一体化的新型基础设施。它从数据要素价值最大化的角度出发，依托先进的信息网络、强大的计算能力、安全的数据存储等核心设施，面向全社会提供数据汇聚、处理、流通、应用及全方位安全保障的一体化服务，旨在构建一个高效、安全、可信的数据生态环境，为数据资源的深度挖掘和广泛应用奠定坚实基础。
48. 数据合规评估服务商（Data Compliance Assessment Service Provider）： 是专门提供全面数据合规评估服务及相关法律服务的专业机构，它们在协助企业确保其数据处理活动符合相关法律法规要求方面发挥着重要作用。
49. 数据资产评估服务商（Data Asset Evaluation Service Provider）： 是指具备高度专业性，根据委托方要求，在严格遵循科学评估方法和程序的基础上，对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行精确评定和估算，并出具经法定程序认定的资产评估报告的专业服务机构。这类服务商不仅在数据资产化进程中扮演关键角色，推动数据资源向可计量、可交易的数据资产转化，还通过价值量化服务为数据交易、投资决策提供有力支持，同时也在优化资源配置、提升数据治理水平、促进数字经济健康发展等方面发挥着重要作用。
50. 数据质量评估服务商（Data Quality Assessment Service Provider）： 是专注于提供深度数据质量评估服务的专业机构。它们依据权威、全面的评估框架和科学、严谨的评价方法，对客户的数据进行全面、细致、系统的评估，旨在精准识别数据质量问题、深入分析原因、提出切实可行的改进建议，并最终出具详尽、客观的数据质量评估报告。
51. 数据交付服务商（Data Delivery Service Provider）： 专注于解决数据在传输、交换和使用过程中的安全性、隐私保护和效率问题。它们通过集成先进的加密技术、隐私保护协议（如差分隐私、联邦学习）以及区块链技术，构建了一个高度安全且可验证的数据交付环境，确保数据在传输过程中的完整性、保密性和可追溯性。同时，这些服务商还负责将数据从数据源安全、高效地迁移到目标系统，或将定制化的数据产品或服务交付给客户，以精准支持客户的业务需求与决策制定。
52. 数据安全服务商（Data Security Service Provider）： 是专注于提供数据安全解决方案和服务的企业，它们在合规性策略的指导下，通过最新的安全技术工具、严格的安全管理方法，全方位保护客户数据在存储、处理、传输等各个环节中的机密性、完整性和可用性。这类服务商不仅提供数据安全咨询、风险评估、加密部署等核心服务，还提供数据安全管理体系的认证、合规性审计以及持续的安全监控与响应等服务，以确保客户的数据安全管理体系符合相关法规和标准的要求。
53. 数据授权运营服务商（Data Authorization and Operation Service Provider）： 是指获得公共数据和国企数据授权，在授权范围内独立或合作开展数据运营业务，提供数据服务或数据产品的机构。这类服务商在推动数据要素市场化配置改革和充分挖掘数据价值的过程中扮演着至关重要的角色。
54. 数据产品开发商（Data Product Developer）： 是指那些专注于对数据资源进行汇聚对接、清洗加工、开发利用，并将非标准化的数据资源转化为具有商业价值和实际应用性的数据产品的机构。这些机构具有专业的数据价值挖掘能力、数据处理技术以及产品开发经验。
55. 数据治理服务商（Data Governance Service Provider）： 是指提供数据治理关键技术和服务内容的机构，它们通过制定和实施适当的规则和流程，来管理数据的可用性、易用性、完整性和安全性。这类服务商在帮助企业实现数据资产价值最大化、提升数据质量和决策效率方面发挥着重要作用。
56. 数据经纪服务商（Data Brokerage Service Provider）： 是指提供数据要素供需方撮合服务及与数据交易相关的代理、代销、清洗、脱敏、合规咨询等全方位服务的机构。这类服务商在促进数据市场繁荣方面扮演着重要角色，通过精准匹配数据供需双方的需求，促进数据资源合法、安全且高效地流通和利用，从而推动数字经济的健康发展。
57. 数据咨询服务商（Data Consulting Service Provider）： 是指提供有关数据管理、数字化转型、技术解决方案、数据应用场景分析、数据安全咨询及数据治理策略等咨询服务的机构。这类服务商通过专业的知识、技能和经验，帮助企业解决在数据管理、数字化转型及数据应用过程中遇到的问题，从而助力企业构建高效的数据管理体系，加速业务决策过程，实现可持续的数据驱动增长与创新。
58. 数据知识产权服务商（Data Intellectual Property Service Provider）： 是指专注于提供数据知识产权全链条服务的专业机构，涵盖代理申请、价值评估、交易促进、法律咨询、保护策略制定、战略布局规划、风险预警及应对等全方位服务。这类服务商在促进数据知识产权的创造、有效保护、高效运用和科学管理等方面发挥关键作用，通过提供定制化的解决方案和专业指导，帮助企业深入挖掘数据价值，构建稳固的知识产权壁垒，从而最大化数据资产的市场竞争力和商业价值。
59. 数据服务（Data Services）： 是一个综合性的概念，全面覆盖数据处理、分析、集成、可视化以及安全保护等多个方面，旨在为用户提供高效、安全、便捷的数据管理解决方案，促进数据资源的最大化利用和价值创造。
60. 数据分析服务（Data Analysis Service）： 是指利用自身技术能力，通过统计、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、深度学习等多种方法和技术手段，对原始数据进行深入的价值挖掘和解析的服务。这种服务旨在从复杂、庞大的数据集中提取出关键信息、进行深度分析以预测未来趋势，为企业的决策制定、业务优化、市场策略调整、市场趋势洞察、客户体验优化、运营效率提升等提供有力的数据支持。
61. 数据可视化服务（Data Visualization Service）： 是指利用图形化、交互化等直观展示技术，对各类规模的数据集进行整合、归纳，并以清晰、生动且易于理解的方式呈现数据信息的一种专业服务。这种服务不仅能够直观展示数据的关键信息和趋势，还能够通过交互式界面促进数据的深入探索与理解，增强数据洞察的深度和广度，从而为决策制定和业务优化提供有力支持。
62. 数据合规服务（Data Compliance Service）： 是指对数据收集、存储、使用、处理、共享、转让、跨境传输（包括数据出境）及数据生命周期中所有关键环节的合规性进行审慎核查，以确保企业的数据处理活动符合国际条约、国内法律法规、行业准则、商业惯例、社会道德、监管要求以及企业章程、规章制度等规定。这一服务不仅关注数据交易的合规性，还涵盖了数据生命周期中各个环节的合规要求，确保企业在处理数据时始终遵循相关规范。
63. 数据安全服务（Data Security Service）： 是指为数据处理活动提供安全性保障的一系列技术支持和措施，旨在确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户数据免受未经授权的访问、使用、披露、篡改、窃取、中断、毁坏或丢失等威胁。这些服务通常涵盖预防、检测、响应和恢复等各个阶段，以构建一个全面的数据安全防护体系。
64. 国家数据空间（National Data Space）： 是一个综合性的数据生态系统，旨在通过构建统一的数据标准、规范和管理机制，促进数据资源的自主管理、公平共享与交换、可信管理及认证服务，以及实现不同系统间的互操作性，从而为包括数据持有者、提供者、生产者、消费者、应用程序提供者、平台运营商、市场服务商及身份认证机构在内的多种数据相关主体提供一个可信且安全的数据操作环境。
65. 国家软基础设施（National Soft Infrastructure）： 是支撑国家数据空间高效运行和可持续发展的核心要素，它涵盖了政策、法律、标准、协议、组织、技术以及机制等多个层面，共同确保数据在各个主体之间安全、顺畅地流动和使用。具体而言，国家软基础设施包括：基础架构层，即各种标准、协议、身份认证和授权连接机制，这些机制连接了接入数据空间的主体和工具，构成了数据交互和管理的基础；技术支持层，即提供各种标准化和智能化的通用算法、模型和工具，以支持数据的处理、分析和应用，推动数据价值的最大化；数据管理工具，即为数据持有者提供便捷操作数据的工具，包括授予、撤销、更改访问权限，以及指定新的数据访问和使用条件等操作，以确保数据的安全管理和有效利用。
66. 国家硬基础设施（National Hard Infrastructure）： 是在信息化和数字化发展阶段形成并持续升级的关键物质基础，为社会的数字化、智能化转型提供了坚实的支撑。它包括国家信息基础设施和国家数字基础设施，涵盖了通信网络、数据中心、云计算平台、物联网设施以及算力基础设施等关键领域，同时还涉及融合基础设施，旨在促进信息技术与传统产业的深度融合与创新发展。
67. 国家数据安全基础设施（National Data Security Infrastructure）： 是集法律保障、技术防护、管理监督于一体的综合性体系，旨在确保国家数据资源安全、防范数据风险、保障数据流通与合理利用。它纵向贯通国家硬基础设施、国家软基础设施、国家数据空间全层级，横向覆盖数据采集、存储、处理、分析、管理及使用等全生命周期的各个环节，形成了全国一体化的数据安全监管平台。该平台不仅实现了对全国数据安全的实时监控与预警，还提供了强大的数据治理与分析能力，为国家的数字化转型与数字经济发展提供了坚实的安全保障。
68. 国家数据基础设施横向架构（Horizontal Architecture of National Data Infrastructure）： 主要覆盖数据全生命周期的各个环节，包括数据的采集、存储、加工、分析、交易流通以及治理与应用等。这一架构确保了数据从产生到应用的全过程都能够得到妥善管理和高效利用。
69. 数据采集平台（Data Collection Platform）： 是指一种面向多领域数据采集，通过标准化和智能化的数据采集技术，实现对各类数据资源的全面、高效和准确采集的系统或平台。这种平台不仅涵盖了数据库采集、系统日志采集、在遵守相关法律法规和隐私政策的前提下使用网络爬虫技术进行网络数据采集，以及基于物联网的感知设备数据采集等多种数据采集技术，还积极促进与其他公共数据采集平台和企业数据采集平台的对接，以促进数据的共享和流通。
70. 数据汇聚平台（Data Aggregation Platform）： 是指基于多源数据整合，旨在实现跨地区、跨部门、跨领域的数据汇聚与共享。该平台通过促进各省级政务服务平台及其他相关平台的互联互通，并支持统一的数据标准、接口规范和技术框架，构建了一个覆盖广泛、功能强大的数据共享网络，为政府决策、社会治理、公共服务等提供有力的数据支撑。
71. 数据加工平台（Data Processing Platform）： 是与全国公共数据服务平台紧密协作的重要系统，它集成了自然语言处理、视频图像解析、智能问答、机器翻译等高级数据处理技术，并专注于数据挖掘分析、数据可视化、数据融合计算等高级应用。该平台致力于构建通用算法模型、工具和构件，通过自动化和智能化手段优化数据加工流程，将数据加工生产流程中的各个环节智能化、精确化、标准化，以提供高效、精准的数据服务和智能计算支持。
72. 数据共享平台（Data Sharing Platform）： 是指一个能够支持数据资产收集、整理、存储、共享和交换的网络系统。它通过提供一个标准化、安全可靠的环境，使得不同的用户和组织可以共享、访问和利用数据，促进数据的流通和再利用。数据共享平台主要侧重于在特定组织、企业、机构或合作伙伴之间共享数据资源，以实现数据的顺畅流通和再利用，优化数据资源的配置，激发数据的创新价值。共享的数据可能仍属于原始拥有者，且在使用过程中可能需要遵守特定的规定和条件，如数据的安全性和隐私保护要求。此外，共享的数据可能并不完全开放给外部人员或机构。
73. 数据开放平台（Data Sharing Platform）： 是指一个旨在实现政务数据在全国各政务机关之间跨地区、跨部门、跨层级无缝共享与高效交换的综合性平台。该平台不仅支持政务数据的共享，还积极探索并促进公共事业数据（包括水、电、气、暖、公交等行业）及企业和社会其他领域的数据与国家数据共享平台的对接与融合，以构建一个包含政务数据、公共数据和社会数据的多方共享生态。这更多地应用于政府和公共数据资源的共享。政府或公共单位通过数据开放平台将公共数据资源免费共享给公众，让这些数据资源能够在社会中流通使用，为公众提供便利，促进社会发展。数据一旦被共享到平台上，公众就可以自由地访问和使用这些数据资源，但需遵守相关的数据使用协议和法律法规。
74. 数据运营平台（Data Operation Platform）： 是指专注于数据商业化运营和服务的数据管理与服务平台。该平台通过整合各类数据源，运用先进的数据处理、分析、挖掘技术，以及区块链、隐私保护等前沿技术，为政府、企业和社会公众提供数据资产化、数据服务化、数据产品化的全方位解决方案。其目标在于促进数据的合规流通与价值转化，支持数据的授权运营、定制化开发、融合应用开发等多种运营模式，推动数据资源的深度开发和广泛应用。同时，数据运营平台还承担着保障数据安全、维护数据权益、促进数据生态健康发展的重要使命。
75. 数据交易平台（Data Trading Platform）： 是一个旨在构建全国范围内统一、高效的数据交易市场的综合性平台。该平台不仅整合了上海、北京和深圳等领先数据交易所的资源，更以全国性的视角，深度融合机器学习、隐私计算、区块链等前沿技术，确保数据核验精准、操作透明、智能合约自动化执行及跨链协同兼容。通过联通上海、北京、深圳等核心数据交易所的网络，平台将提供全国范围内的数据产品交易、数据资产凭证服务、数据流通交易合规监管以及数据咨询服务等全方位服务。其愿景是实现数据的“一地备案，全国共享；一地挂牌，全国流通；一站交易，全程可溯；一证分发，全国互认”，从而极大地促进数据资源的有效配置和价值挖掘。
76. 数据存储平台（Data Storage Platform）： 是指综合运用结构化数据存储、列式数据库、文档数据库、图数据库、搜索数据存储、非结构化数据存储、数据湖存储以及蓝光存储等多样化的数据存储技术，构建一个高效、安全、可扩展的数据存储解决方案。该平台重视容灾备份，采用“两地三中心”设计，即设立一个主数据中心和两个备份中心（本地和异地），以实现数据的双重容灾保护。这种设计不仅确保了数据的高可用性，还能够在自然灾害、系统故障等突发事件发生时迅速恢复数据服务，保障国家数据存储中心的安全稳定运行。