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数据报表价值化、数据智能价值化、数据产品交易价值化、数据产品资本化的4种数据价值化过程，体现了数据要素产生价值的4个特点。
（1）非独立生产要素
传统实体生产要素可以作为独立的生产要素为最终产品提供价值，例如，铝土矿经过加工，最终的铝元素会存在于铝产品中。数据要素无法作为独立的生产要素为实体经济产生价值。脱离了实体经济，数据要素只是一堆数字化形式的符号，不具备任何业务价值。
（2）赋能其他生产要素
数据要素的业务价值是通过赋能其他生产要素的生产过程、生产工艺而产生的增值部分。例如，同样的一吨铝土矿，经过不同的工艺、工序、流程，最终产生的电解铝的数量、质量都不一样。通过驱动更优的生产过程，数据要素能够产生更大的业务价值。
（3）价值效益与数据量正相关
数据要素赋能其他生产要素产生的价值，在很大程度上取决于数据量。例如，数据量和数据种类越多，所包含的业务含义和能够优化的业务环节就越多，能够产生的业务价值也就越大。所以，数据要素的价值效益与数据量成正比。
（4）数据要素价值化有一定的不确定性
数据要素所形成的洞察对业务优化指导有一定的不确定性。例如，对于同样的数据报表，不同经验的业务人员看到后产生的理解和所采取的行动不尽相同。对于同样的算法模型，输入不同的参数，产生的结果也不相同。
数据要素价值化过程中需要管理数据价值的不确定性，从而最大限度提升同样数据要素的价值产出，尽量减少对其他生产要素的价值依赖，形成通用的数据产品。