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“数据”一词最早出现在拉丁语中，最初的含义为“给予的事物”。数据一直随着人类的发展而变迁。在古代，数据呈现出规则化汇聚的特征。例如，我国古代的黄册（全国户口名册）的编制和维护、天文观测记录均依特定规则进行登记造册。其中，黄册的编制和维护有助于国家对人口流动、资源分配和社会秩序进行有效控制，天文观测记录不仅帮助古代人理解天体运动的规律，而且对农业、航海、历法编制等有着直接影响。例如，通过观测太阳和月亮的周期性波动，古代人能够制定出准确的历法，指导农业生产；通过观测星辰的位置变化，航海者能够确定方向，进行远洋航行。因此，它们能对人类社会和物理世界的性质、状态与相互关系进行记录和计算，是宝贵的古代数据遗产。
20世纪40年代，计算机被发明后，数据与计算机编码产生重要联系。凡可被编码为一系列由0和1组成的二进制记录，都是计算机可处理的数据。早期计算机的采集、存储、计算技术尚不成熟，只能处理行列结构明确的数据表，此时数据更多指代这类结构化数据。近十几年来，数据存储、传输和计算的性能不断突破，数据管理、数据处理技术快速迭代，网页、声音、图像等半结构化、非结构化数据也逐渐得到有效处理和利用。
在广泛意义上，数据就是对事实、活动等现象的记录。《辞海》（第七版）将数据定义为“描述事物的数字、字符、图形、声音等的表现形式”。如今，数据的概念有了很多延展。《中华人民共和国数据安全法》（简称《数据安全法》）指出：数据指任何以电子或者其他方式对信息的记录。
自21世纪初以来，互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术不断涌现，并快速渗透到经济社会的各个领域，网络空间的电子化数据规模呈现指数增长，数据形态更加复杂，数据应用更加丰富。互联网时代的大数据通常指网络空间的电子化数据，数据资产管理的对象也主要指电子化数据。网络空间的电子化数据具备一些特有的属性。第一是物理属性，即数据在储存介质中以二进制串的形式存在；第二是存在属性，即数据以人类可感知的形式存在；第三是信息属性，即数据是否有含义和含义是什么；第四是时间属性，即数据是否附加时间标记。
在数字经济时代，数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性。一方面，有价值的数据资源是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础。在数据挖掘、分析、脱敏的基础之上对数据资源实现高效利用，将极大地推动技术创新、加速产业升级。另一方面，数据对其他生产要素也具有“乘数”作用，可以利用数据实现供给与需求的精准对接，放大劳动力、资本等要素在社会各行业中的价值。数据从采集、处理、集成、挖掘，到知识决策，形成一系列的闭环，不断地体现数据的价值。
1.数据的独特性
数据与土地、劳动、资本等传统生产要素相比具有明显的独特性。不同于土地的固定性和有限性（土地是固定且有限的），不同于劳动往往受到劳动者的技能、知识水平、体力及地域等的限制，也不同于资本的流动性限制、风险性和分配不均等性质。数据作为独特的技术产物，以其技术属性对经济活动产生进一步影响，展示了独特性。
数据作为独特的技术产物，具有虚拟性、低成本复制性和主体多元性。①虚拟性：数据是一种存在于数字空间的虚拟资源。土地、劳动力等传统生产要素都是看得见、摸得着的物理存在，与数据形式形成鲜明对比。②低成本复制性：数据作为数字空间中的存在，表现为数据库中的一条条记录，而数据库技术和互联网技术又能使数据在数字空间中发生实实在在的转移，以相对较低的成本无限复制自身。③主体多元性：数字空间中的每条数据都可能记录了不同用户的信息，数据集的采集和汇聚规则又是由数据收集者设定的，用户、数据收集者等主体间存在复杂的关系。同时，每个企业、每个项目都可能对所用的数据资源进行一定程度的加工，每一次增、删、改的操作都是对数据集的改变，因而这些加工者也是数据构建的参与主体。
上述的独特性是数据自身作为独特的技术产物所具有的，而数据的技术属性会进一步影响数据在经济活动中的性质，因此使数据具备了非竞争性、潜在的非排他性和异质性。
作为经济对象，数据具有非竞争性。得益于数据能够被低成本复制，同一组数据可以同时被多个主体使用，一个额外的使用者不会减少其他现存数据使用者的使用，也不会产生数据量和质的损耗。例如，在各类数据分析、机器学习竞赛中，同一份数据可以被大量参赛者使用，非竞争性为数据带来更普遍的使用效益与更大的潜在经济价值。数据具有潜在的非排他性指，数据持有者为保护自己的数字劳动成果，会付出较高代价使用专业的技术手段控制自己的数据，因而在实践中，数据具有部分的排他性。然而，一旦数据持有者主动放弃控制或控制数据的手段被攻破，数据就将完全具有非排他性。排他性是界定产品权利的重要基础，土地、劳动、资本都有明显的竞争性和排他性，可以在市场上充分实现权利流转。技术在当今专利保护制度下具有排他性，也可实现权利转让和使用许可。数据的异质性指相同数据对不同使用者和不同应用场景的价值不同，一个领域高价值的数据对另一个领域的企业来说可能一文不值。与数据形成鲜明对比的是资本，资本是均质的，每份资金都有相同的购买力，对所有主体同质。
综上所述，相比其他生产要素，数据的部分特性使它难以参照传统方式进行管理和利用，但其可复制、可共享、无限增长和供给的禀赋，打破了传统要素有限供给对增长的制约，为持续增长和永续发展提供了基础和可能。
2.数据价值的意义
“价值”一词有多种含义。经济学讲的价值指“凝结在商品中的一般的、无差别的人类劳动”；伦理学层面的价值指满足人的美感需要方面的有用性。传统生产要素，如土地、劳动和资本，其价值在于它们是生产过程中不可或缺的资源，能够通过不同的组合和利用方式，创造出满足人类需求的产品和服务。因此，传统生产要素是经济活动的基础，而数据则为经济活动提供了新的动能和方向。
对于企业来说，数据具有重要的商业价值。企业可以通过分析客户数据、市场数据和运营数据等，了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更加精准的营销策略和产品方案，提高企业的竞争力和市场份额。此外，企业还可以通过数据分析优化生产流程、降低成本、提高效率，实现可持续发展。数据也是推动创新的重要因素。通过对大量数据的分析和挖掘，企业可以发现新的商业机会和创新点，开发出更加符合市场需求的产品和服务。同时，数据还可以作为企业的无形资产，通过数据资产入表的方式，为企业提供新的增长点和资本运作的可能性。
数据也具有重要的社会价值。数据可以为政府提供更加精准的公共服务。政府可以通过分析人口数据、交通数据和环境数据等，了解社会发展状况和民生需求，制定更加科学合理的政策和规划，提高公共服务的质量和效率。政府还可以通过大数据分析和人工智能技术，实现对社会治安、公共安全和环境保护等领域的实时监测和预警，提高社会治理的智能化水平。
除此之外，数据对国家安全也具有重要的政治价值。政府可以通过收集和分析国内外的政治、经济和军事等方面的数据，了解国家面临的安全威胁和挑战，制定更加有效的国家安全战略和政策。数据已经成为国际竞争的新领域。各国都在加强对数据的掌控，以提高国家的竞争力和国际影响力。
总体而言，在数字经济时代，数据的价值日益凸显，而传统生产要素依然发挥着重要的作用，两者的结合和互补，共同推动了经济的持续发展和社会的全面进步。
在数字经济的发展历程中，数据起到核心作用，人们对数据价值的认识也由浅入深、由简单趋向复杂。总体来看，数据价值的发展主要分为三个阶段：第一阶段是数据资源阶段，数据是记录、反映现实世界的一种资源；第二阶段是数据资产阶段，数据不仅是一种资源，还是一种资产，是个人或企业资产的重要组成部分，是创造财富的基础；第三阶段是数据资本阶段，数据的资源和资产的特性得到进一步发挥，与价值进行结合，通过交易等各种流动方式，最终变为资本。
1.数据资源
与传统的农业经济和工业经济不同，数字经济得以发展的基础是信息技术和海量数据。随着信息技术与经济社会的交汇融合，数据成为国家的基础性战略资源，成为驱动经济社会发展的新兴生产要素，与劳动、土地、资本等其他生产要素一同为经济社会的发展创造价值。
但是，数据与这些传统生产要素不同，它具有可再生、无污染、无限性的特征。可再生指数据资源不是从大自然中获得的，而是人类自己生产出来的，经过加工处理后的数据还可以成为新的数据资源；无污染指数据在获得与使用的过程中不会污染环境；无限性指数据在使用过程中不会变少，而是越变越多。因此，传统资源越用越少，数据资源却越用越多。
在物理空间中，数据是对现实世界里客观事物和客观事件的记录和反映。在较早时期，数据就以间接、隐性的方式作用于人类的生产和经济活动。例如，我国的二十四节气就是一种“数据”。进入信息社会，数据成为新型生产要素，对生产、流通、分配、消费活动和经济运行机制、社会生活方式、国家治理模式等产生重要影响。数字经济时代，数据作为一种生产要素介入经济体系，并以可复制、可共享、无限增长、无限供给的边际成本几乎为零的特点，成为连接创新、激活资金、培育人才、推动产业升级和促进经济增长的关键生产要素。
数据成为资源，也是发现和利用数据价值的一个过程，这一点与传统资源石油比较相似。首先，要发现各种有用数据的来源，如同勘探油矿；其次，要采集满足特定需求的数据，如同采油；再次，要把采集到的数据按应用需求进行标准化、结构化处理，如同炼油；最后，将加工处理后形成的数据与实际应用相结合，最大限度地发挥数据的作用。因此，在这个阶段，数据作为一种具有使用价值的资源帮助管理者进行决策，从而实现其经济效益，同时，数据作为一种新的生产要素，和土地、劳动力、资本等其他要素相互配合、相互融合，成为社会经济发展中不可或缺的基础性战略资源。
2.数据资产
随着数字经济的发展，人们发现，数据不仅仅是资源，它还具备资产的特质。所谓资产，指由企业过去经营交易或由各个事项形成的、被企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济效益的资源。从资产的界定来看，资产具有现实性、可控性和经济性三个基本特征。现实性指资产必须是现实已经存在的，还未发生的事物不能称为资产；可控性指对企业的资产要有所有权或控制权；经济性指资产预期能给企业带来经济效益。结合资产的特征，数据资产指企业在生产经营管理活动中形成的、可拥有或可控制其产生及应用全过程的、可量化的、预期能给企业带来经济效益的数据。实现数据可控制、可量化与可变现属性，体现数据价值的过程，就是数据资产化过程。当前，数据已经渗入各行各业，逐步成为企业不可或缺的战略资产，企业所掌握的数据规模、数据的鲜活程度，以及挖掘、采集、分析、处理数据的能力决定了企业的核心竞争力。
3.数据资本
2016年3月，麻省理工科技评论与甲骨文公司联合发布了名为《数据资本的兴起》的研究报告。报告指出，数据已经成为一种资本，和金融资本一样，能够产生新的产品和服务。但是，与实物资本不同，数据资本具有自身的特性。例如，前面提到的非竞争性，即实物资本不能多人同时使用，但是数据资本由于数据的易复制特点，其使用方可以无限多；不可替换性，即实物资本是可以替换的，人们可以用一桶石油替换另一桶石油，而数据则不行，因为不同的数据包含不同的信息，其所包含的价值也是不同的。数据资本化的过程，就是将数据资产的价值和使用价值折算成股份或出资比例，通过数据交易和数据流动变为资本的过程。换句话说，数据作为资本的价值要在数据交易和数据流动时才能充分体现。这也引发了当前业界的一大难题，即数据产权问题。只有确定了数据产权问题，数据交易才具备开展的前提基础。
总体而言，数据价值化指以数据资源化为起点，经历数据资产化、数据资本化阶段，实现数据价值化的经济过程。数据价值化重构生产要素体系，是数字经济发展的基础。数据作为数字经济全新的、关键的生产要素，贯穿数字经济发展的全部流程，与其他生产要素不断组合迭代，加速交叉融合，引发生产要素多领域、多维度、系统性、革命性群体突破。