在数字经济时代，数据成为与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素，而数据产品化是数据资产化与资本化的核心桥梁。本文从核心概念、类型、形态到价值，构建了完整的数据产品知识体系，揭示了数据如何从“静态资源”转化为“动态价值载体”。

数据产品的定义与核心特征

数据产品的定义尚未形成全球统一标准，但结合政策与实践可从 “狭义定义” 与 “广义定义”双维度界定：

狭义定义：聚焦“数据资产化”，指以数据为原料，经分析、挖掘后形成的场景化服务/工具（如国家数据局定义的“数据加工品/服务”）。

广义定义：覆盖数据全生命周期的技术体系，包含数据采集、存储、分析等环节的平台/硬件（如数据中台、大数据一体机）。

国家数据局2024年10月《数据领域名词解释（征求意见稿）》进一步明确：数据产品是 “基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务”，强调其“加工属性”与“需求导向”。

在此基础上，数据产品区别于传统软件产品的核心特征逐渐清晰：数据驱动、场景适配、安全合规。这些特征不仅决定了其技术架构，也直接影响其后续的产品形态与价值实现方式。

数据产品的类型划分

明确了“是什么”之后，接下来需要回答“它长什么样”。根据用户获取服务的方式，数据产品可划分为三大类：资源型产品、工具型产品、服务型产品。

这三类并非孤立存在，而是构成一个价值层级递进的体系：

资源型产品提供原始数据或标准化数据集，是价值起点；

工具型产品通过分析、建模等手段，将数据转化为可用信息；

服务型产品则面向具体业务场景，输出可直接驱动决策的洞察或行动建议。

图：数据产品类型和产品形态

三者之间并非替代关系，而是协同互补：资源型产品为工具型提供“燃料”，工具型为服务型提供“引擎”，最终共同构成数据价值释放的完整路径。

数据产品的形态演进

有了分类框架，我们还需理解数据产品如何“越长越值钱”。这一过程可借助经典的DIKW模型（Data-Information-Knowledge-Wisdom）加以阐释：

图：数据产品 DIKW 模型

数据（Data）：是“原始观察与量度”的结果，表现为零散、无直接意义的符号（如传感器数值、用户点击记录），如同“散乱的点”。

信息（Information）：是“加工后有逻辑的数据”，通过整合、清洗让数据具备标识价值（如将用户点击记录整理为 “日活跃用户趋势图”），完成 “点→可识别价值”的转化。

知识（Knowledge）：是“需洞察力学习的规律”，从信息中挖掘关联关系（如分析用户行为后得出“周末消费意愿更高”的结论），实现“价值→规律”的提炼。

智慧（Wisdom）：是“推断未来、指导行动的决策能力”，融合知识与场景经验，形成自动化决策路径（如基于消费规律自动调整周末库存的智能系统），达成“规律→行动”的最终目标。

这一演进并非孤立，而是与“数据采集→整合→精炼→聚合”的全链路深度绑定。从物理世界的“行为轨迹”“生产流程”等原始数据，经“清洗、结构化”成为信息，再通过“关联、洞察”提炼知识，最终借助“深度学习、决策挖掘”升维为智慧，每一层级都对应数据价值的倍增。

数据产品的形态演进

数据产品的最终目标是价值释放。但“价值”并非单一维度，而是需从财务（Finance）、业务（Business）、用户（User）、社会（Social）四个维度综合衡量，即FBUS价值模型：

图：数据产品的 FBUS 价值模型

这四个维度彼此支撑、协同增值：财务价值是“结果”，业务与用户价值是“过程”，社会价值则是“底线”。只有四维平衡，数据产品才能真正实现从“数据资源”到“数据资本”的跃迁，成为企业数字化转型与社会高质量发展的核心引擎。

数据产品作为数据价值释放的核心载体，其类型、形态与价值维度的多元化，决定了其在数字经济中的关键地位。无论是资源型产品的基础支撑、工具型产品的技术赋能，还是服务型产品的价值输出，都需围绕场景需求，以安全合规为前提，才能实现从数据资源到数据资本的完整价值跃迁，为企业数字化转型与社会经济高质量发展提供核心动力。

素材来源：《数据产品开发与经营》