生产要素是用于生产产品和服务的投入，是对生产过程中为获得经济利益所投入资源的高度凝练。在经济学经典教材里，生产要素包括土地、劳动力、资本、技术。生产要素会随着生产力的发展而不断扩充，将数据增列为生产要素是因为它对推动生产力发展的价值已经十分显著。
数据是与土地、劳动、资本和技术并列的重要生产要素，是夯实数字经济发展的市场基础。一方面，数据要素是生产力的重要组成部分，催生新产业、新业态、新模式；另一方面，数据要素与其他传统生产要素相配合，形成乘数效应，放大劳动力、资本等要素价值。
数据要素特性：时效性、无限供给、可再生、可重复利用、无限复制。首先，数据要素具备极强的时效性，在市场上率先利用数据进行分析并辅助市场化创新，就能抢占市场竞争的领先地位，而传统生产要素对时间较不敏感。其次，数据要素的供给是无限的，生产不受时空的限制，打破了传统生产要素的有限供给对于经济增长的制约。最后，数据要素具备可再生、可重复利用、无限复制等准公共物品的特征，因此数据要素可促进经济的可持续发展。数据要素具备的五大特性完美弥补了传统生产要素的短板，在与传统生产要素的相互作用中协同推进经济的可持续发展。
企业是数据要素开发的主体，在数据要素市场化过程中，传统企业商业模式正在发生根本性改变。作为企业的新型资产，企业的数据资产增长越来越快，价值越来越大，因此建立企业数据治理制度，用以规范和开发企业数据资产价值。
企业数据治理制度是针对产业链、产业生态，规范企业数据资产的管理和流动方式，核心是促进数据在企业、产业链、产业生态之中的流动，推进数据确权、定价、流通、交易，促进数据价值实现。
企业数据治理的内容：
1.数据架构：是在业务战略和技术实现之间建立起一座通畅的桥梁，利用新兴技术所带来的业务优势，从战略上帮助组织快速改变产品、服务和数据。
2. 数据建模和设计：确认和记录不同视角对数据需求的理解，从而使应用程序与当前和未来的业务需求更加紧密地结合在一起，并为成功地完成广泛的数据应用和管理活动奠定基础。良好的数据建模会降低支持成本，增加未来需求重复利用的可能性，从而降低构建新应用的成本。
3. 数据存储和操作：在整个数据生命周期中管理数据的可用性，确保数据资产的完整性，管理数据交易事务的性能。
4. 数据安全：保护数据的机密性、完整性和可用性，防止信息泄露和数据丢失。
5. 数据集成和互操作：确保对数据移动进行有效管理。每个信息技术组织的主要责任就是管理数据在组织内部的存储库与其他组织之间的双向流动过程。
6. 文档和内容管理：确保能够高速有效地采集和使用非结构化的数据和信息，及确保结构化和非结构化数据之间的整合能力。
7. 参考数据和主数据管理：确保组织在各个流程中都拥有完整、一致、最新且权威的参考数据和主数据，并促使企业在各业务单元和各应用系统之间共享参考数据和主数据。
8. 数据仓库和商务智能：聚焦业务目标，确保数据仓库用于组织最优先级的业务并解决业务问题，赋能商业分析和高效决策。
9. 元数据：记录和管理与数据相关的业务术语的知识体系，以确保人们理解和使用数据内容的一致性，收集和整合来自不同来源的元数据，以确保人们了解来自组织不同部门的数据之间的相似与差异。确保元数据的质量、一致性、及时性和安全。
10.数据质量：定义数据质量控制的标准和规范，并作为整个数据生命周期的一部分。
