随着经济社会进入数据要素化发展新阶段，数据产业表现出与其他产业不同的七方面特征：
第一，数据资源是数据产业的核心要素。一方面，随着数据要素在社会生产中的广泛深入应用，其协同优化、复用增效、聚合增值、融合创新等乘数效应得到充分发挥，技术、资本、劳动力等传统生产要素的价值潜能能得到更加充分地释放，社会生产效率会得到极大提高；另一方面，各种技术、产品、企业都围绕数据资源进行迭代、升级、创新，形成以数据资源为核心的技术体系、产品体系、企业体系和生态体系，构建起新型的数据要素产业形态。
第二，数据技术是基础要素并快速迭代。一方面，数据技术是数据产业的基础要素。以人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算等为代表的数据技术，在数据采存算管用全生命周期各环节能发挥各自不同作用，推动数据资源在各行各业场景中广泛应用，有效发挥数据要素的协同优化、复用增效、聚合增值、融合创新等乘数效应。另一方面，数据技术具有快速迭代特点。人工智能、大数据、云计算、可信数据空间、区块链、隐私计算等数据技术表现出迭代周期更短、技术性能更强等方面特点，并且数据领域的颠覆性技术出现概率更大。
第三，数据产品种类繁多并不断升级。一方面，数据产品种类繁多。既有原始裸数据，也有脱敏数据，还有指数、核验、报告、模型、智能服务等数据应用产品和服务；既有静态展示型数据产品，也有动态交互型数据产品；既有自建商业智能数据分析平台，也可以是对外服务的商业型数据产品，还可以是个人型数据产品；既可以是一般数据产品，也可以是平台型数据产品，还可以工具类数据分析展示产品，更可以是算法类数据产品等。另一方面，数据产品具有持续升级特点。大多数依附于数据技术形成的数据产品和服务，也随着数据技术的不断更新迭代而快速升级，并且升级后的数据产品的功耗水平更低。
第四，数据企业龙头引领并共生发展。一方面，数据龙头企业是引领全球数据产业发展的主力军。另一方面，数据企业具有大小共生、相互依存的特点。
第五，数据生态多维构建并相互融合。一方面，数据生态包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等多维层次和不同类型。另一方面，多维数据生态常常表现出融合发展的特点。
第六，数据动态安全和全过程可信安全。一方面，数据安全具有动态安全的特点，保障数据大规模、快速度、高通量流通应用过程中的安全可信已成为必然趋势。另一方面，数据安全具有全过程可信的特点。数据安全涉及到数据采集存储、计算分析、流通交易、开发利用、应用治理等全生命周期各环节可信安全互操作。
第七，数据基础设施具有继承、创新和覆盖特点。首先，国家数据基础设施（NDI）具有全面继承性特点。国家数据基础设施（NDI）对传统网络基础设施和算力基础设施具有全面继承性。其次，国家数据基础设施（NDI）具有鲜明创新性特点。国家数据基础设施（NDI）正在创新出全国一体化算力网、国家软基础设施和国家数据空间基础设施等新型基础设施。最后，国家数据基础设施（NDI）具有广泛覆盖性特点。国家数据基础设施横向上覆盖数据采存算管用数据全生命周期各环节，对数据采集、汇聚、加工、共享、开放、运营、交易、存储等业务形成全面支撑，并形成国家数据资源平台、国家政务数据共享交换平台、国家公共数据开放平台、国家公共数据授权运营平台、国家数据资源统一登记平台、国家级数据交易平台、国家级数据跨境交易平台等新型国家数据基础设施。
