2021年12月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，强调数据要素的作用，提出“提升数据资源处理能力”和“培育壮大数据服务产业”。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》围绕多领域融合应用，以技术赋能优化数据深度加工，以场景驱动数据要素流通，共同推动数据要素市场化配置改革，为数字经济高质量发展奠定基础。

数据作为新型生产要素，具有无形性、非消耗性和价值不确定性等特质，其价值实现高度依赖场景化应用。原始数据往往呈现无序状态，譬如噪音数据比例高导致价值密度低、多来源数据存在异构难题、多模态数据未能得到有效挖掘等，由此难以直接用于数据挖掘和模型训练。

这种特性决定了数据必须经过标准化、结构化和场景化处理，才能转化为高质量数据要素。数据标注正是实现这一转化的关键环节，通过特征提取（如实体识别）、分类（如图像分割）、注释（如语义标注）、标签化（如情感分类）等操作，将原始数据转化为机器可识别、可训练、可计算的结构化数据。

数据转换为生产要素需要加工成本与匹配成本的持续投入。在加工成本方面，数据要素的低价值密度和高异构化特征决定了必须投入大量资源进行收集、整理、清洗和标注等操作，以提升数据的有序化程度。

在匹配成本方面，数据要素的高度场景化特征使其难以成为标准化产品。与土地、劳动等传统生产要素不同，数据要素价值具有显著的场景依赖性，同一数据在不同应用场景下可能产生完全不同的效用。数据需求方往往需要构建场景适配评估模型来寻找合适的供给方，产生额外的搜索与试错成本。

数据要素的这些特性使得数据标注成为数据价值释放的必要前提。数据标注过程将原始数据转化为机器可理解的标准化格式，通过分类、标记等操作建立统一的数据语义框架，使不同来源的数据能够在相同维度进行比较和匹配。标注规则的确立为数据质量评估提供了客观标准，标注结果的准确率、一致性等量化指标可直接作为价值评估依据，减少交易双方在质量验证上的资源消耗。

更重要的是，专业化的数据标注能够针对特定应用场景进行定制化处理，通过行业专识标注或场景化标签体系，使数据与需求场景形成精准映射，有效解决数据要素的场景适配性问题。这种基于标注的标准化和场景化改造，使原本难以匹配的非标数据转化为可流通的数据产品，正是构建高质量数据集的关键路径。