• 价值模型

按照域框架，对顶层服务进行分类，并形成数据产业服务价值链模型如下。

图 9-5数据产业服务价值链模型

• 顶层类别

基于数据产业服务域，将每个域分解成多个服务类别，作为数据产业服务分类的顶层类别。

图 9-6 数据产业服务顶层框架

在不同领域基础上，针对不同领域分解为不同的服务类别。

1. 数据基础设施服务：数据基础设施服务是覆盖数据全生命周期支撑体系，提供存储、计算、网络及安全等底层能力的服务。
2. 数据平台服务：数据平台服务是基于基础设施，搭建数据存储、处理与分析的技术平台（如数据湖、数据仓库），支撑数据的高效流通与应用。
3. 数据工程服务：数据工程服务是涵盖数据生命周期，提供系统化、工程化的技术支持与解决方案的服务。
4. 数据赋能业务服务：数据赋能业务服务是通过整合、分析数据资源，并将其深度融入业务场景的服务。
5. 数据驱动人工智能服务：数据驱动人工智能服务是以海量、高质量数据为核心资源，通过数据采集、处理、分析及模型训练，构建智能化解决方案并持续迭代优化的服务。
6. 数据要素市场化配置服务：数据要素市场化配置服务是依托市场机制，实现数据要素优化配置与增值利用。
7. 行业数据应用服务：行业数据应用服务是结合行业特性与业务需求，将数据能力嵌入行业场景，提供定制化解决方案的服务。
8. 消费数据应用服务：消费数据应用服务是结合个体需求与行为特征，将数据能力深度融入日常生活场景，提供精准化、智能化解决方案的服务。
9. 数据安全与合规服务：数据安全与合规服务是围绕数据全生命周期，提供安全防护、风险管控及法规遵循的保障服务。
10. 数据治理与管理服务：数据治理与管理服务是通过制定规则、流程与标准，对数据全生命周期进行统筹规划、质量管控及价值管理的服务。
11. 数据要素生态保障服务：数据要素生态保障服务是围绕数据要素全生命周期，通过构建基础设施、推动技术创新、培育专业人才、对接政策法规等底层支撑体系，促进数据要素高效流通、价值释放与生态协同的综合性服务。

为了实现数据要素产业务服务有序与有效交付，需要针对需求提出解决方案或者设计方案——数据咨询服务；为了实现解决方或者设计方需要有效实施——数据产业服务能力集成。

1. 数据咨询服务：数据咨询服务是根据需求，提供数据能力建设与业务价值落地的方案设计与专业指导等服务。
2. 数据产业服务能力集成：数据产业服务能力集成是将数据、工具与业务系统融合的服务。