从微观角度看，数据要素化就是通过对数据进行清洗、加工和整理，把它变成可“机读”、具备生产使用条件，并通过流通使之进入社会化大生产的过程。从宏观角度看，数据要素化是推动我国数据资源通过市场化配置实现数据要素在全社会范围内的广泛流通，全面进入社会化大生产的过程，这涉及我国数据要素市场基础制度、基础设施、标准规范、技术创新、产业应用等方方面面，各行业各领域都是这个过程的参与者、推动者和受益者。数据存在提高生产效率的乘数作用，这是各界自发推动数据要素化的原因所在，也解决了数据要素化的动力问题。
数据要素化的本质是流通。数据要素的合规高效流通使用是我国建设数据基础制度、促进要素价值发挥的核心任务。数据流通的基础含义是数据参与社会化大生产的流动过程。在这个流动中，数据持有方提供数据参与融合计算得到计算结果，数据使用者在生产活动中使用该结果获得业务价值，从而完成数据参与社会化大生产的过程。数据流通涉及数据从提供端转换到使用端整个流通过程中的方方面面，包括流通对象（原始数据、数据价值、数据产品、数据服务等）、流通组织（数据交易所和交易机构、数据共享开放平台等）、流通基础设施（企业级、行业级、国家级数据流通网络和算力平台等）、流通技术（数据隐私保护技术、数据流通使用可控技术、区块链、人工智能等）、流通环境（数据权属界定、流通、交易、应用、安全保护、监管法规和制度等）等。
流通是数据进入社会化大生产并成为数据要素的必要条件。数据只有通过流通，才能为优化自然资源和社会资源使用和分配提供支撑。在数据要素化程度较低时，整个社会的数据资源配置处于一种以数据持有方为主导，把应用“堆积”在数据上的低效状态。此时，数据丰富的领域自然吸引资本、技术、人才等要素“集聚”，并依托丰富的数据进行数据开发和应用；数据应用反过来产生新的数据，并再度堆积新的应用，周而复始。这种循环往复的数据应用和堆积模式反过来又强化了数据持有方的资源优势，久而久之便会形成数据垄断，导致数据实际上被“圈禁”于“私地”，流动低效。典型的例子是，过去一段时间，很多大型平台借助移动互联网发展积累了大量数据资源，传统金融机构在数据维度、实时性等方面处于劣势，不得不让金融资本去“找”数据。互联网平台借此形成了“数据—网络效应—金融业务”的非持牌金融业务闭环模式，依托数据垄断抑制了金融机构在资本要素上配置的优势。后来监管当局及时纠偏，叫停相关非持牌业务，将所有金融业务纳入统一监管范畴，有效防范了潜在金融风险。因此，国家把数据上升为生产要素，就是要打破这种低效的数据配置状态，让数据自由有序地流向应用、流向更多的企业组织、流向不同的行业和地域、流向社会生产和人民美好生活需要的地方去。推动数据进入流通，通过数据资源市场化配置、实现更充分的供需定价，有序扩大数据流通规模，这是打破数据垄断、实现全社会高效数据资源配置的手段。
