数据要素主要由政务数据和包括企业数据在内的社会数据组成。
培育数据要素市场要加速政务数据的开放，提升社会数据的价值；并推进政务数据和社会数据的融合使用，形成对社会治理和产业升级的强大推动力。
数据生产要素属性的提升和市场化改革要推动实体经济和数字经济融合发展，推动各类产业加速向数字化、网络化、智能化发展。概括来说，做好数据要素市场化改革，就是做好数据资源保护、数据开放共享和数据资源开发这三方面的工作。
数据要素的重要性
数据在经济活动中的作用变得越来越重要。全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学校长陈晓曾指出，数据要素是现代产业体系的核心要素之一，是数字经济新引擎的源动力，也是全球数字竞争的角力前沿。
在提升政务效率方面，数据要素为“不见面审批”、企业“少跑腿”和“零跑腿”提供了有力支撑。在进行数据要素市场化改革的同时，应不忘加强数据资源和数据安全的保护，数据资源保护是健全数据要素市场体系的前提。
主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。
数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。
没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。
数据的技术特征主要包括以下维度。
一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。
二是数据容量，比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。
三是数据质量，比如样本是否有代表性，数据是否符合事先定义的规范和标准，观察的颗粒度、精度和误差，以及数据完整性。
四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化，数据是否还能反映观察对象的情况。
五是数据来源。有些数据来自第一手观察，有些数据由第一手观察者提供，还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查，也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生，也可以由机器产生。数据可以来自线上，也可以来自线下。
六是数据类型，包括结构化还是非结构化的，以及存在形式（文字、数字、图表、声音和视频等）。
七是不同数据集之间的互操作性和可连接性，比如样本ID是否统一，变量定义是否一致，以及数据单位是否一致等。
八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性，需要专门讨论。
本回答被网友采纳近年来移动互联网的蓬勃发展和万物互联的快速兴起，全球数据总量飞速增长，数据成为生产要素的基础条件已经具备。而随着数字时代的进一步到来，数据也逐渐成为效率空前提高、价值无限可能的新型生产要素。换而言之，数据要素是一种新型生产要素。
在数据化的基础上，数据要素将与各传统生产方式深入结合，驱动贸易、教育、交通等传统产业进行数字化转型升级，为经济发展带来新的机遇。人们会愈加认识到数据在驱动数字经济发展中的重要性，进而对数据树立起正确的权益理念，主动寻求释放更多数据价值的方法；依靠数据要素驱动经济发展的思维将持续深化。
数据要素的作用与价值不在于其本身，而在于数据要素与其它要素融合创造的价值。一方面，有价值的数据要素可以催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式的发展。在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据要素实现高效利用，将极大地加速产业创新升级。另一方面，数据要素区别于以往生产要素的突出特点是对其他生产要素也具备乘数作用，可以通过数据精准对接供需，创新价值链流转方式，促进要素的流动，放大劳动力、资本等要素在社会各行业的价值。善用数据生产要素，有助于推动数字经济与实体经济深度融合，实现高质量发展。