《数据要素数据资源分类指南》编制说明

《数据要素数据资源分类指南》

（征求意见稿）编制说明

一、工作简况

（一）任务来源

为贯彻落实《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和《“数据要素×”

三年行动计划（2024—2026年）》的有关规定，响应数字时代推进数字中国建设、构筑国家竞争新优势的

号召，根据《国家标准化发展纲要》和《中国基本建设优化研究会团体标准管理办法（试行）》的有关规

定，经研究，中国基本建设优化研究会决定开展数据要素系列团体标准研制工作。立项编号为P2024-001。

本标准由中国基本建设优化研究会提出并归口。

本标准由中国电信股份有限公司数据要素技术创新（海南）中心为牵头单位的起草小组组织起草。

（二）标准制订的目的

当前，全球数据量爆发增长，大数据时代已经到来，数据与政府、企业、个人等角色息息相关。这些

角色即是数据的提供者，同时也是数据的需求者，对数据的挖掘可以帮助政府、企业、个人创造巨大价值。

社会经济经历了土地经济时代、工业经济时代、数字经济时代，数据要素已经成为除了土地、劳动力、资

本、技术外的第五大生产力，已上升为国家重要的基础性战略资源，是数字经济时代关键的生产要素，涉

及互联网、金融、电力、医疗、通信等领域，蕴含着巨大的价值，并能够赋能其他生产要素，推动经济发

展、社会进步。

近年来，国家越来越重视数据要素发展，从理论到实践做了一系列探索，出台多项政策支持数据要素

发展。2022年12月19日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即

数据二十条）对外发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，提出20

条政策举措，并明确提出探索数据入表。2023年10月25日国家数据局正式揭牌，数据更是成为当下最热

门话题之一。财政部会计司于2023年8月21日正式发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规

范了企业数据资源相关会计处理，同时强化了相关会计信息披露，宣告数据资产化的时代正式拉开帷幕。

2020年9月国资委办公厅下发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，要求国有企业“深挖

数据价值，提升数据洞察能力”，提升数据服务水平。数据资源持有方、数据运营方、技术服务方，都有

望受益于数据要素一系列政策的落地。

中国具有海量数据和丰富的应用场景，拥有培育数据要素的肥沃土地。但是，中国数据要素市场还存

在诸多问题，如数据确权不清、数据资产登记制度不清、数据定价困难、数据资源质量参差不齐、数据应

用价值不高、数据交易机构众多但没有形成统一的交易标准和监管机制，政府、企业“数据孤独”问题严

重，影响数据流通等。总的来说，亟需制定相关标准填补数据要素领域的空白，支撑数据要素政策落地。

1

组织数据是数据要素市场非常重要的组成部分，对于组织本身和社会都有存在海量的价值。从原始数

据需要经过数据资源化、数据资产化、数据资本化到数据金融等环节，逐步释放数据要素的价值。数据多

种形态的价值挖掘也随着数据要素流通的价值链逐渐深入。数据资源化和数据资产化是非常关键的两个环

节。数据分类是数据资产管理的第一步。不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，

或是提供数据资产服务，进行有效的数据分类都是其首要任务。

此外，组织数据资产入表是从财务的视角对数据要素的重要支持，意义重大。中国是全球首个提出数

据资源入表的国家，在数据资产化方面进行了有益探索。从宏观背景来看，财务、法律以及数据交易中心

等组织的成立，都在积极推动数据资产的有效、快速流转，直到产生经济价值。数据入表后，数据从资源

化、资产化、再到资本化，带来了更大的想象空间。

本次中国基本建设优化研究会关于数据要素的团体标准立项计划，从数字化转型的视角出发，响应国

家战略布局，助力数据要素提高生产效率和资源配置效率的内核价值释放，发挥数据要素乘数效应，促进

数据要素政策、目标等落地，为我国高质量发展添砖加瓦。

数据要素系列标准研究从行业发展实际需求出发，分析数据资产和要素相关政策、标准规范及文献期

刊等，对数据资产的分类、识别与梳理、价值评估等重要内容进行规范，标准的制定主要具有以下几点意

义：

1)配套国家数据要素政策体系，提升政府、企事业单位数据资产管理水平，发挥数据要素乘数效应，

加速数据要素价值释放；

2)推进数字化转型进程，优化政府、企事业单位资源获取与配置，实现数据赋能业务发展，推动企

业精细化管理变革；

3)促进产业链上下游的协同合作，指导相关检测认证机构、数据资产评估机构、审计所、银行、会

计所等开展数据资产分类、辨认评估等活动；

4)解决数据资产管理初级阶段市面上缺乏管理理念和方法的问题，调动企业参与积极性，提升企业

参与度。

（三）主要工作过程

（1）首次研讨会

2024年7月16日，由中国基本建设优化研究会主办、蓝象标准（北京）科技有限公司承办的《数字

化转型数据资产分类》等两项团体标准首次研讨会在京召开。中国基本建设优化研究会标准化技术委员

会主任委员段小莉出席会议并致辞，标准主编单位、参编单位代表和行业专家等20余人参加了本次会议。

会议由中国基本建设优化研究会标准化技术委员会副主任委员、蓝象标准（北京）科技有限公司首席技术

官张德保主持。中国电信股份有限公司数据要素技术创新（海南）中心代表标准研制组对标准研制思路、

2

核心内容进行了介绍。

参会专家和代表重点围绕系列标准的统一协调性以及标准的名称、技术框架、性能指标、条款的陈述

方式等方面展开了热烈的讨论。会后，标准研制组根据会议的建议和意见进行分析和研究，会前和会上各

单位和专家提出的33条修改建议进行了处理，并对标准草案进行了相应修改与完善。经研制组内部讨论，

将标准名称改为《数据要素数据资源分类指南》。

（四）主要参加起草单位和工作组成员所做的工作

本标准起草工作组由中国电信股份有限公司数据要素技术创新（海南）中心为牵头单位组成。起草组

承担了标准起草的组织、标准文本的编制、重点企业意见征求、标准编制说明的撰写和内审等工作。

二、标准编制原则和确定标准主要内容的依据

（一）标准编写原则

本标准按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起

草。起草过程，充分考虑现有相关标准的统一和协调；标准的要求充分考虑了国内当前的行业技术水平，

对草案内容进行多次征求意见和充分讨论。

（二）主要内容

经预研阶段标准核心参编单位讨论，本文件基于数据分类相关国家标准，结合数据资产确认要求，提

出面向数据资产化的数据资源分类过程、分类维度及分类体系。本文件适用于企业建立面向数据资产化的

数据资源分类工作。

本标准定位是通用性标准，不对行业进行区分。本标准以数据资源分类为抓手，采用线面分类法，以

技术选型、数据价值实现、数据资产确认为主要分类维度，提出面向数据资产化的数据资源分类体系，为

数据资源向数据资产转化的各个环节提供有力支撑，为数据资源在企业财务报表呈现的资产形式提供判断

依据。

1.分类过程的主要环节

数据资源分类主要包括数据现状调研、组织架构确定、分类方法选择、分类维度确定、分类体系成形

五个环节。在数据现状调研阶段，通过访谈相关人员、查阅现有文档资料、现场勘察、利用软件工具进行

扫描等方式，形成数据汇聚成果，全面摸清企业数据资源底数；组织架构确立阶段，应明确数据资源分类

的决策机构和最高责任人（委员会）、牵头部门及实施部门的角色与分工，为数据资源分类提供组织保障。

在分类方法选择阶段，本标准推荐按照GB/T38667-2020中的混合分类法为基础进行分类；在分类维度确

定阶段，本标准参照GB/T38667-2020执行，结合数据资产认定相关条件，确认分类维度。最终，以数据

资产化为导向，形成分类体系。

图1数据资源分类主要环节

3

2.分类维度

本标准采用了技术选型、数据价值实现方式、数据资产确认三个维度。

技术选型涉及的分类要素主要包括数据产生方式和数据交换方式。技术选型维度涉及的分类要素包括

数据产生方式和数据交换方式。其中，按数据产生方式分类，包括原始类数据资源、过程类数据资源和应

用类数据资源。按数据交换方式分类，包括数据集、逻辑真实数据、API接口、数据分析报告、算法模型

和数据服务。

数据价值实现方式维度涉及的分类要素包括对外整体出售（权属发生转移），以及内部使用或对外服

务（权属未发生转移）。

数据资产确认维度的分类要素包括存货和无形资产。

本标准在第6章针对每项分类要素进行了详细说明。

3.分类体系

本标准提供的分类方法，将数据资源分为四级类目，见表1。

a）一级类采用面分类法，按照技术选型中的数据产生方式分为原始类、过程类、应用类三个分面；

b）二级类采用线分类法，按照技术选型中的数据交换方式，将一级类细分为数据集、逻辑真实数据、

数据分析报告、数据服务、API接口、算法模型；

c）三级类采用线分类法，按照数据价值实现方式，将二级类细分为对外整体出售（权属发生转移）、

内部使用或对外服务（权属未发生转移）；

d）四级类采用线分类法，按照数据资产确认条件，将三级类细分为；满足资产确认条件，拟确认为

存货、满足资产确认条件，拟确认为无形资产，不满足资产确认条件，可表外披露。

表1数据资源分类类目

4

一级类二级类三级类四级类

满足资产确认条件，拟确认为存货

对外整体出售

（权属发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

原始类数据集

满足资产确认条件，拟确认为无形资产

内部使用或对外服务（权

属未发生转移）

不满足资产确认条件，可表外披露

内部使用或对外服务（权满足资产确认条件，拟确认为无形资产

过程类逻辑真实数据

属未发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

对外整体出售（权属发生满足资产确认条件，拟确认为存货

数据分析报告转移）不满足资产确认条件，可表外披露

内部使用或对外服务（权满足资产确认条件，拟确认为无形资产

属未发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

内部使用或对外服务（权满足资产确认条件，拟确认为无形资产

应用类数据服务

属未发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

内部使用或对外服务（权满足资产确认条件，拟确认为无形资产

API接口

属未发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

内部使用或对外服务（权满足资产确认条件，拟确认为无形资产

算法模型

属未发生转移）不满足资产确认条件，可表外披露

（三）主要依据

本标准在响应数据要素相关政策法规，通过研究分析相关国家标准和行业标准，提出本项目的研制思

路。

本标准制定过程拟参考GB/T38667-2020《信息技术-大数据-数据分类指南》为，均衡测度其他行业

标准，国家标准的技术特点和业态定位。标准制定过程还将参考以下标准：

中国资产评估协会《数据资产评估指导意见》

GB/T33173—2016资产管理管理体系要求

GB/T37550—2019电子商务数据资产评价指标体系

GB/T40685—2021信息技术服务数据资产管理要求

GB/T42450—2023信息技术大数据数据资源规划

YD/T4243—2023电信网和互联网数据资产识别与梳理技术实施指南

20220585-T-469资产管理系统通用技术要求TC583

青岛市大数据发展促进会2023年新立项团标：

5

《数据资产评估标准》

《公共数据数据资产价值与收益分配评价模型》

本标准除了要与国家法律、法规和国家标准、行业标准相协调的基础上，还将与数据要素相关标准体

系相协调。

三、国外相关法律、法规和标准情况的说明

国外对数据保护的关注较早，其中也涉及对数据分类分级的研究。欧盟是其中较为典型的代表，其1995

年就出台《计算机数据保护法》关注数据保护，在此基础上于2018年出台《通用数据保护条例》并受到

全世界关注，其在部分条文中对个人一般数据、敏感数据单独做出特别规定，体现出对数据进行分类分级

的思想。各个国家和国际组织，以及ISO和IEC等权威机构制定的数据管理相关国际标准，为统一数据分

类政策提供了合作基础。欧盟出台了一系列旨在规范数字服务和数据市场的法律文件以确保数字市场的公

平竞争、保护用户隐私和权益。欧盟的通用数据保护条例（GDPR）中的跨境隐私规则体系（CBPRs）和

跨境商业个人数据隐私权保障在核心原则上均展现了对数据级别的细致划分与对数据隐私的严格保护。加

强数据分类分级，针对不同级别的数据采取不同的保护措施，并严格保护敏感数据，有助于完善跨境数据

流动规制，推进实现更安全的跨境数据流动。美国NIST，致力于网络安全和隐私保护等领域的研究，发

布了一系列关于网络安全和隐私控制的特别出版物，其中部分文件提供了数据分类分级相关标准。

四、我国有关现行法律、法规和其他强制性标准的关系

在21世纪之前，数据分类分级的相关研究主要与地图要素分类分级相关；而随着大数据的发展，数

字经济和数据要素化的时代背景对数据安全提出了更高要求，近年来的数据分类分级研究侧重于从数据安

全、数据治理、数据挖掘与应用等视角对数据分类或数据分级的方法、原则和路径等进行探究，主要集中

在政策规范、体系构建和实践路径三个方向，正处于蓬勃发展的阶段。

具体来看，其中地方标准性政策文件最多，占政策总文本数49%，主要对地方政务数据和公共数据分

类分级管理规范做出明确指示，符合我国建立数字政府和国家政务大数据开放共享平台的整体趋势。国家

标准和行业标准占比也较多，都占整体的13%，主要对国家重点领域如金融业、工业、互联网等行业数据

分类分级进行规范，将数字化、信息化与重要行业融合，适应和引领经济发展新常态，加强数据资源保护。

其他类型的政策文件较少，但也从国家发展整体态势上要求尽快建立数据分类分级体系，释放数据价值，

保护数据安全。

国内数据分类分级相关标准可以分为国家标准、地方标准和行业标准三个类别，其中国家标准为纲领

性、指引性文件，文件既包括针对数据整体的标准、也包括指引一类数据的标准；地方标准更多针对政务

数据、公开数据的分类分级工作；行业标准则更专业化、特色化，指导具体行业的数据分类分级工作。

本标准的编制将严格按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规

则》的要求，参考借鉴数据要素方面的相关国家标准、行业标准等，并考虑与已有法律法规、标准规范之

间的协调性，与数据要素系列其他标准之间的协调性和一致性。

五、重大意见分歧的处理结果依据

6

本标准在标准起草过程中，对标准中的技术内容没有发生重大分歧。

六、数据验证

本标准通过收集、整理当前数据资源分类相关国家政策法规9篇，相关现行国家、行业标准10项，

并调研开展数据资产化的7个企业，对标准进行了充分的试点验证。

1）术语和定义

为推动规范数据交易领域专业术语，建设中国特色数据要素话语体系，中国电信股份有限公司数据要

素技术创新（海南）中心贯彻落实国家数据局发起的《数据交易机构互认互通倡议》，支撑海南省数据产

品超市联合贵阳大数据交易所有限责任公司发布了《数据交易专业术语(第一批)(征求意见稿)》(以下简称

《术语(第一批)》)。

基于此，本标准以数据要素市场建设实践为基础，参考国家政策文件、地方政策文件、国家标准、地

方标准、团体标准、学术研究成果以及各交易机构规则制度，提出了“数据资源”“数据产品”“数据资

产”的术语定义，并在系列标准中做好统一。

此外，本标准借鉴了GB/T38667-2020《信息技术大数据数据分类指南》等标准中相关术语定义，

提出了“分类主体”“分类方法”“分类维度”的术语定义，并在系列标准中做好统一。标准格式符合

GB/T1.1相关规定。上述术语标准格式符合GB/T1.1相关规定。

2）数据资源分类的定位与作用

本部分重点对智慧农业、数字城市、智慧交通、智能制造等领域主流企业进行调研，如海垦集团、中

电数字城市等企业，数据资源分类可以有效支撑企业数据资产化过程中的数据治理、数据产品开发、数据

合规确权、数据质量评估、数据价值评估、成本归集及列报与披露等重要环节。相关条款表述符合GB/T1.1

相关规定。

3）分类过程的主要环节

数据资源分类主要包括数据现状调研、组织架构确定、分类方法选择、分类维度确定、分类体系成形

五个环节，编写组对智慧农业、数字城市、智慧交通、智能制造等领域主流企业进行试点验证，分类过程

的主要环节为通用性要求，能够在各行业实现。相关条款表述符合GB/T1.1相关规定。

4）分类维度

编写组对智慧农业、数字城市、智慧交通、智能制造等领域主流企业进行试点验证，按照技术选型、

数据价值实现方式、数据资产确认三个维度，对分类要素进行试点，相关分类要求符合市场情况，并具有

一定先进性和引领性，相关条款表述符合GB/T1.1相关规定。

5）分类体系

编写组对智慧农业、数字城市、智慧交通、智能制造等领域主流企业进行试点验证，通过线面分类法，

以技术选型、数据价值实现方式、数据资产确认为分类维度，将企业数据资源分为四级类目，相关分类结

果符合用户预期，并具有一定创新性和引领性，相关条款表述符合GB/T1.1相关规定。

七、预期的社会经济效果

本标准的研制有助于：

7

1）配套国家数据要素政策体系，提升政府、企事业单位数据资产管理水平，发挥数据要素乘数效应，

加速数据要素价值释放；

2)推进数字化转型进程，优化政府、企事业单位资源获取与配置，实现数据赋能业务发展，推动企

业精细化管理变革；

3)促进产业链上下游的协同合作，指导相关检测认证机构、数据资产评估机构、审计所、银行、会

计所等开展数据资产分类、辨认评估等活动；

4)解决数据资产管理初级阶段市面上缺乏管理理念和方法的问题，调动企业参与积极性，提升企业

参与度。

八、贯彻标准的要求、措施建议及设立标准实施过渡期的理由；根据国家经济、技术政策需要和本标准涉

及的产品的技术改造难度等因素提出标准的实施日期的建议

建议本标准在审定、报批后尽快颁布，标委会及时组织宣贯和实施。因本标准首次制定，但执行起

来难度不大，建议本标准发布即实施。

九、废止现行有关标准的建议

本标准为首次制定。

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《数据要素数据资源分类指南》

（征求意见稿）编制说明

一、工作简况

（一）任务来源

为贯彻落实《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和《“数据要素×”

三年行动计划（2024—2026年）》的有关规定，响应数字时代推进数字中国建设、构筑国家竞争新优势的

号召，根据《国家标准化发展纲要》和《中国基本建设优化研究会团体标准管理办法（试行）》的有关规

定，经研究，中国基本建设优化研究会决定开展数据要素系列团体标准研制工作。立项编号为P2024-001。

本标准由中国基本建设优化研究会提出并归口。

本标准由中国电信股份有限公司数据要素技术创新（海南）中心为牵头单位的起草小组组织起草。

（二）标准制订的目的

当前，全球数据量爆发增长，大数据时代已经到来，数据与政府、企业、个人等角色息息相关。这些

角色即是数据的提供者，同时也是数据的需求者，对数据的挖掘可以帮助政府、企业、个人创造巨大价值。

社会经济经历了土地经济时代、工业经济时代、数字经济时代，数据要素已经成为除了土地、劳动力、资

本、技术外的第五大生产力，已上升为国家重要的基础性战略资源，是数字经济时代关键的生产要素，涉

及互联网、金融、电力、医疗、通信等领域，蕴含着巨大的价值，并能够赋能其他生产要素，推动经济发

展、社会进步。

近年来，国家越来越重视数据要素发展，从理论到实践做了一系列探索，出台多项政策支持数据要素

发展。2022年12月19日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即

数据二十条）对外发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，提出20

条政策举措，并明确提出探索数据入表。2023年10月25日国家数据局正式揭牌，数据更是成为当下最热

门话题之一。财政部会计司于2023年8月21日正式发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规

范了企业数据资源相关会计处理，同时强化了相关会计信息披露，宣告数据资产化的时代正式拉开帷幕。

2020年9月国资委办公厅下发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，要求国有企业“深挖

数据价值，提升数据洞察能力”，提升数据服务水平。数据资源持有方、数据运营方、技术服务方，都有

望受益于数据要素一系列政策的落地。

中国具有海量数据和丰富的应用场景，拥有培育数据要素的肥沃土地。但是，中国数据要素市场还存

在诸多问题，如数据确权不清、数据资产登记制度不清、数据定价困难、数据资源质量参差不齐、数据应

用价值不高、数据交易机构众多但没有形成统一的交易标准和监管机制，政府、企业“数据孤独”问题严

重，影响数据流通等。总的来说，亟需制定相关标准填补数据要素领域的空白，支撑数据要素政策落地。

1

组织数据是数据要素市场非常重要的组成部分，对于组织本身和社会都有存在海量的价值。从原始数

据需要经过数据资源化、数据资产化、数据资本化到数据金融等环节，逐步释放数据要素的价值。数据多

种形态的价值挖掘也随着数据要素流通的价值链逐渐深入。数据资源化和数据资产化是非常关键的两个环

节。数据分类是数据资产管理的第一步。不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，

或是提供数据资产服务，进行有效的数据分类都是其首要任务。

此外，组织数据资产入表是从财务的视角对数据要素的重要支持，意义重大。中国是全球首个提出数

据资源入表的国家，在数据资产化方面进行了有益探索。从宏观背景来看，财务、法律以及数据交易中心

等组织的成立，都在积极推动数据资产的有效、快速流转，直到产生经济价值。数据入表后，数据从资源

化、资产化、再到资本化，带来了更大的想象空间。

本次中国基本建设优化研究会关于数据要素的团体标准立项计划，从数字化转型的视角出发，响应国

家战略布局，助力数据要素提高生产效率和资源配置效率的内核价值释放，发挥数据要素乘数效应，促进

数据要素政策、目标等落地，为我国高质量发展添砖加瓦。

数据要素系列标准研究从行业发展实际需求出发，分析数据资产和要素相关政策、标准规范及文献期

刊等，对数据资产的分类、识别与梳理、价值评估等重要内容进行规范，标准的制定主要具有以下几点意

义：

1)配套国家数据要素政策体系，提升政府、企事业单位数据资产管理水平，发挥数据要素乘数效应，

加速数据要素价值释放；

2)推进数字化转型进程，优化政府、企事业单位资源获取与配置，实现数据赋能业务发展，推动企

业精细化管理变革；

3)促进产业链上下游的协同合作，指导相关检测认证机构、数据资产评估机构、审计所、银行、会

计所等开展数据资产分类、辨认评估等活动；

4)解决数据资产管理初级阶段市面上缺乏管理理念和方法的问题，调动企业参与积极性，提升企业

参与度。

（三）主要工作过程

（1）首次研讨会

2024年7月16日，由中国基本建设优化研究会主办、蓝象标准（北京）科技有限公司承办的《数字

化转型数据资产分类》等两项团体标准首次研讨会在京召开。中国基本建设优化研究会标准化技术委员

会主任委员段小莉出席会议并致辞，标准主编单位、参编单位代表和行业专家等20余人参加了本次会议。

会议由中国基本建设优化研究