数据要素与大数据领域团体标准汇总（2025）：数据资产、登记确权、价值评估全览

导语

'我们公司有大量数据资源，想知道数据资产价值评估有没有团体标准可以参考。'

'数据登记确权的标准出来了吗？我们想做数据知识产权登记，需要依据什么标准？'

'听说数据要素领域的团体标准特别活跃，具体有哪些？我们想参与但不知道从哪入手。'

在专知智库的标准化咨询中，来自数据要素领域企业的咨询量持续攀升。作为国家战略资源，数据要素的标准化工作是2025年团体标准领域最活跃的方向之一。据行业统计，数据要素相关团体标准占全年新发布团体标准的比例约为百分之二十五，是增长最快、覆盖面最广的标准板块之一。

专知智库作为一家专注于数据和知识产权交叉领域的特色专业智库，深度参与了多项数据要素相关团体标准的制定工作。本文将为您系统梳理数据要素与大数据领域已发布和正在制定中的主要团体标准，按细分方向分类呈现，并分析该领域标准发展的趋势与参与机会。

一、数据要素领域团体标准发布概况

数据要素领域的团体标准制定，呈现出'政策驱动强、方向多元、体系化构建'的显著特征。2024年以来，随着'数据要素乘'三年行动计划、数据资产入表等政策的密集出台，数据要素的标准化需求被迅速激活。

目前，数据要素领域的团体标准主要由中国电子信息行业联合会、中国资产评估协会、中国信息协会、中国国际科技促进会及各地方大数据局指导下的社会团体推动制定。标准覆盖范围从数据资产管理、数据价值评估、数据登记确权，到数据治理合规、数据交易流通、数据知识产权等多个维度，初步形成了覆盖数据要素'资源化、资产化、资本化'全链条的标准体系。

从发布节奏来看，2024年为数据要素团体标准的'密集立项期'，2025年进入'集中发布期'，大量标准在这一年完成制定并正式发布。预计2026年，随着前期积累的实施数据反馈，该领域将进入'标准迭代优化期'，部分先行标准将启动修订工作，新的细分领域标准也将继续涌现。

二、数据资产与价值评估类标准

数据资产化和价值评估是当前企业最关注的方向，相关标准也最为密集。

在基础性框架方面，《新质生产力数据资产评价》（T/EJCCSE 135—2025）从'新质生产力'的视角构建了数据资产的评价体系，将数据资产的价值创造能力与生产效率提升挂钩，为企业评估自身数据资产的'生产力贡献度'提供了方法论支撑。这一标准的特点是结合了宏观政策导向与微观企业管理需求，具有较强的时代针对性。

在企业管理层面，《企业数据资产管理与应用指南》（T/SIA 051-2025）为企业提供了从数据资产识别、分类、管理到应用的全流程指引。该标准涵盖了数据资产目录建设、数据资产盘点方法、数据资产应用场景规划等实操性内容，对于正在推进数据资产入表工作的企业具有直接的参考价值。

在价值评估的具体方法方面，《数据要素价值预评价规范》聚焦于数据要素在尚未进入市场交易或尚未产生明确收益之前的'预评价'阶段，为企业判断数据资源是否具备转化为数据资产的潜力提供了前置评估工具。《数据要素价值评估指南》（T/ZGCIT 037-2025）则更为系统地提出了数据要素价值评估的原则、方法和流程，涵盖了成本法、收益法、市场法等不同评估路径的适用条件。

在数据要素市场主体的评价方面，《数商企业评估规范》（T/SSXT 008-2025）对从事数据要素流通服务的企业（即'数商'）建立了评估体系，涵盖数据服务能力、合规经营水平、技术创新能力等多个维度，为数据交易市场的参与主体提供了'资质画像'的标准框架。

三、数据登记确权类标准

数据登记确权是数据要素流通的前提条件，也是当前标准化需求最为迫切的方向之一。

在登记确权的基础框架方面，《数据要素 数据登记确权管理要求》（T/ZGCMCA 002-2024）对数据资产的登记流程、权属确认规则、登记信息管理等提出了规范要求。该标准是数据确权领域的较早探索之一，为后续相关标准的制定提供了重要参考。

在系统平台建设方面，《数据要素 数据系统平台建设开发指南》（T/ZGCMCA 003—2024）对支撑数据登记、确权、交易等功能的数据系统平台提出了技术开发规范，涉及平台架构、功能模块、数据接口、安全机制等方面的要求。

值得特别关注的是，数据知识产权登记作为数据确权的重要路径，正在成为标准化工作的重点方向。专知智库深度参与了《数据知识产权人员能力基本要求》和《数据知识产权人员能力成熟度评价规范》等标准的制定工作。这些标准首次从'人员能力'的角度为数据知识产权登记和管理工作建立了规范，为数据知识产权审查、登记、评估等岗位的人才培养和能力评价提供了参照。此外，《高价值数据知识产权培育》标准则从'如何培育高质量的数据知识产权'这一正向角度，为企业的数据知识产权战略提供了系统化的方法指引。

四、数据治理与合规类标准

数据治理是保障数据质量、安全性和合规性的基础工作，该领域的团体标准也在加速完善。

在治理体系建设方面，《数据要素 数据治理体系建设规范》为企业建立系统化的数据治理体系提供了框架性指引，涵盖数据治理的组织架构、制度流程、技术工具、监督考核等核心要素。该标准的目标是帮助企业从'数据管理'的分散状态走向'数据治理'的系统状态。

在数据产品开发方面，《数据产品开发应用合规指南》聚焦于数据产品的开发过程和实际应用场景中的合规要求，涉及数据来源合法性、数据处理合规性、数据产品发布规范等，对于从事数据产品开发的企业具有直接的合规指引价值。

在细分行业数据治理方面，《低空智能网联数据共享合规指南》是一个值得关注的新方向。随着低空经济的快速发展，低空智能网联领域的数据共享需求日益迫切，该标准针对该特定场景的数据共享合规问题提出了专项规范，体现了数据治理标准从'通用型'向'场景化'演进的趋势。

在数据安全与流通方面，《数据流通区块链存证技术规范》将区块链技术与数据流通的存证需求相结合，对数据交易过程中的关键信息存证提出了技术要求，有助于提升数据流通的可追溯性和可信度。《区块链异常金融交易行为分类及特征指标》（T/GZDFA 001-2025）则从金融监管视角，运用区块链技术手段对异常金融交易行为建立了分类和识别标准。

五、能源大数据类标准

能源领域是行业大数据应用的重点方向，能源大数据的标准化工作近年来取得了显著进展。

在能源大数据的技术标准方面，《能源大数据 数据交换技术要求》（T/CERS 0076-2025）对能源行业不同系统、不同企业之间的数据交换提出了技术规范，涉及数据格式、交换协议、接口标准、安全机制等内容。这一标准对于推动能源数据的互联互通具有基础性作用。

在数据合规管理方面，《能源大数据 数据合规管理要求》（T/CERS 0077-2025）针对能源数据的采集、存储、处理、共享等全生命周期环节提出了合规管理要求，涵盖数据来源合规、数据隐私保护、跨境数据传输等多个合规维度。

这两项能源大数据标准由中国能源研究会发布，代表了能源行业在数据标准化方面的系统化布局，对于电力、油气、新能源等细分领域的企业具有直接的适用价值。

六、数据要素团体标准发展趋势分析

从目前的标准发布态势来看，数据要素领域团体标准呈现以下四个趋势。

趋势一：从'资源管理'向'资产运营'延伸。早期数据要素标准主要关注数据的采集、存储、治理等技术管理层面，近期的标准则更多地聚焦于数据资产化、价值评估、知识产权保护等资产运营层面。这反映了数据要素市场化配置改革深入推进带来的需求变化。

趋势二：'数据知识产权'成为标准化的新高地。随着国家数据知识产权试点工作的推进，数据知识产权的登记、审查、评估、交易等全链条都产生了强烈的标准化需求。专知智库在数据知识产权领域的标准化工作布局，正是基于对这一趋势的前瞻判断。

趋势三：'人员能力'标准成为标准体系的新维度。传统标准主要规范'物'和'流程'，而数据要素领域开始出现规范'人'的标准——如专知智库参与制定的数据知识产权人员能力系列标准。这标志着数据要素标准体系正在从'技术规范'向'人员资质'维度延伸。

趋势四：行业细分场景标准加速涌现。从能源大数据到低空智能网联数据，数据要素标准正在从'通用框架'走向'行业场景'。随着数据要素在越来越多行业深度应用，细分行业的数据标准将持续涌现。

七、专知智库在数据要素标准领域的核心优势

专知智库的机构定位与数据要素标准化工作高度契合。

作为一家专注于数据和知识产权领域的特色专业智库，专知智库在数据要素标准化领域构建了'方法论驱动加标准制定加生态建设'三位一体的服务体系。

在方法论层面，专知智库独创的'数据零件化'范式，为数据要素标准的技术内容设计提供了前沿的理论支撑。所谓'数据零件化'，是将复杂的数据资源进行原子化拆解、标准化封装、智能流通与无代码组装，将数据转化为可独立交易和灵活组合的'数据零件'。这一范式在数据要素团体标准中的应用价值在于：通过将复杂的数据要素拆解为可标准化、可验证、可组合的'零件单元'，大幅降低了标准条款的设计难度和实施门槛，同时也为标准的模块化修订提供了结构基础。

在标准制定参与层面，专知智库已深度参与多项数据要素领域的团体标准制定工作。在数据知识产权方向，专知智库参与了《高价值数据知识产权培育》《数据知识产权人员能力基本要求》《数据知识产权人员能力成熟度评价规范》等系列标准的起草和制定，是数据知识产权标准化领域的核心推动力量之一。在数据场景标准化方面，专知智库参与了《数据场景编码登记规范》团体标准的制定，将'数据场景'这一数据要素流通的关键概念进行了标准化定义和编码规范。

在生态建设层面，专知智库的数据场景实验室致力于打造数据要素流通的'核心操作系统'与'价值评估标尺'。在团体标准服务中，数据场景实验室为标准的验证、测试、优化提供了真实的应用场景和数据支撑，确保标准中的每一项条款都经过了'场景验证'而非'纸上推演'。

对于希望在数据要素领域参与团体标准制定的企业，专知智库提供以下具体服务：标准定位评估，运用'五维进化模型'帮助企业在数据要素标准体系中找准差异化定位；技术验证支持，通过数据场景实验室对标准中的技术指标进行验证和优化；合作伙伴匹配，基于专知智库覆盖数据要素产业链各环节的合作资源网络，帮助企业快速组建具备代表性的起草组；标准知识产权保护，协助企业将数据相关的核心专利和技术秘密合规地融入标准条款。

八、给数据要素领域企业的三点建议

第一，关注'数据知识产权'标准的最新进展。数据知识产权是国家数据要素市场化配置改革的重要制度创新，其标准化的推进速度正在加快。建议数据密集型企业和数据服务企业密切关注专知智库参与制定的数据知识产权人员能力系列标准、高价值数据知识产权培育标准等文件的发布动态，提前布局内部能力建设。

第二，用好'标准加认证'的配套机制。数据要素领域的团体标准越来越注重配套认证体系的开发，如'数商评估''数据知识产权人员能力认证'等。参与标准制定后，主动推动或参与配套认证体系的建设，可以大幅提升标准的市场价值和自身在数据要素生态中的品牌信誉。

第三，积极参与'场景化'数据标准的制定。数据要素的标准化正在从通用框架走向细分场景——低空经济、能源大数据、工业数据等方向的场景化标准需求旺盛。建议有特定行业应用场景的企业，在细分数据标准方向提前布局，在'小而精'的领域建立标准话语权。

结语

数据要素的标准化，是数据从'资源'走向'资产'、从'内部管理'走向'市场流通'的制度性基础设施。在这个高速成长的标准板块中，专知智库以'数据和知识产权'的独特定位、'五维进化模型'的方法论支撑和'数据零件化'的前沿范式，持续为企业提供从标准定位到起草实施到生态建设的全链条服务。

标准之争即市场之争。在数据要素这个国家战略资源领域，参与标准制定，就是参与规则制定；参与规则制定，就是参与未来数据要素市场的话语权分配。

本文由专知智库依据全国团体标准信息平台公开数据及多年数据要素与知识产权领域服务实践撰写，欢迎转载，请注明出处。如需了解更多关于数据要素领域团体标准的详细信息或参与机会，可通过官方渠道联系专知智库标准化服务中心。

关键词：数据要素团体标准、数据资产价值评估、数据登记确权、数据知识产权标准、数据治理合规、能源大数据标准、专知智库、数据零件化