随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集能力不断提升，进而促进更快更多的数据积累；数据作为数字经济时代的核心生产要素，在推动产业升级和千行百业的数字化转型过程中发挥着不可替代的作用，已然成为产业高质量发展和行业数字化转型的基础燃料。加快数据要素流转交易，激发数据资产价值转化，已经成为数字中国建设的关键引擎。
通过国家、地方政府及数据交易市场的参与方在数据要素融合方面做出的种种努力及探索，可以看出促进数据要素市场发展的三大驱动力，即法律角度的数据确权，财务会计角度的数据估值或定价，和市场角度的数据交易。然而，在实践探索过程中，由于数据资产确权存在争议、数据资产交易受阻、数据资产估值困难等原因，数据资产要素化的进程仍面临诸多挑战。
土地、资本等其他的生产要素通常有较为明确的权利类型与权利归属，但由于数据资产无实体、可多次衍生等特点，当前数据资产确权尚缺乏实际的规则标准，相关法律文件界定标准难以满足数据要素在流通过程中的实际应用需求。相关法律规定的不完善给数据要素化的合法性、可行性带来挑战。首先，当前法律体系对数据权属、权利类型规定不明确，数据交易者无法判断交易双方是否有特定交易资格，这带来了较高的交易风险。其次，尽管各数据交易所的交易规则暂时部分发挥了相关法律的作用，但出于合法考虑，各交易规则都将涉及个人信息的数据排除在可交易范围外，这实际上将一部分对于企业最有价值的数据完全拒之门外，在一定程度上阻碍了数据资产的要素化。
价值是资产的核心属性，数据资产估值体系是探索数据要素定价机制及价值核算的重要参考，对厘清数据、制定统一数据要素定价标准、实现数据要素的有效配置具有重要意义。对社会而言，数据资产估值研究为交易市场的统一数据定价模式形成提供系统框架和标准参考，促进数据资产要素流通市场的构建，提升行业对于数据资产价格的公允认知。对企业自身管理而言，数据资产估值结果能够有效提升各方业务的开展水平与管理能力。一方面，管理层能够从统一的视角，直观了解企业的数据资产价值，并依据评估结果做出数据资产相关的战略决策。周期性的数据资产估值帮助企业将数据价值与业务价值相连接，发掘高价值密度的数据，对未来数据挖掘、分析工作提供方向性指导，做到工作有的放矢。另一方面，在上下级沟通或部门沟通中，具有准确量化价值的数据资产有助于沟通双方对数据产生共同理解，减少企业沟通成本，提高运营效率。
