当前我国数据要素市场化配置改革进入深水区，数据知识产权登记作为明确数据权益、保障数据合规流通、激活数据资产价值的核心基础性制度，已成为各地探索数据要素市场建设的核心抓手。作为全国数字经济创新发展试验区与数据要素改革先行省，浙江省搭建的省级数据知识产权登记平台，具备数据权属核验、合规性审核、流通备案等核心职能，其出具的登记凭证可作为数据资产后续交易、质押、权益主张的重要合规依据，在全国数据要素制度建设领域具备标杆意义。
2026年5月26日，火石创造科技有限公司申报的数据业产业链结构文本训练数据正式通过平台审核完成登记，这也是国内首个面向数据业全产业链的AI训练专用数据集完成官方知识产权登记。本数据集主要服务于数据产业链智能分类与产业图谱构建模型的训练与开发，通过关联企业文本与数据资源化环节标签，为数字经济发展分析提供核心数据工具，其典型应用场景覆盖三大领域：
一是产业资源地图绘制：可辅助各级政府及产业规划部门，快速梳理区域在数据采集、存储、处理、分析、治理等各资源化环节的企业分布家底，精准识别产业优势与短板，避免同质化产业布局与重复招商，为数字经济产业政策制定、园区规划、招商引资提供数据支撑。
二是技术合作伙伴寻源：可赋能大型企业或数字化转型服务商，精准识别在IDC基础设施、数据分析、数据治理、数据安全等细分领域具备专业能力的技术合作伙伴与供应商，大幅降低技术采购的寻源成本，优化供应商筛选决策效率。
三是投资赛道分析：可支持投资机构与行业研究团队，动态洞察数据服务市场中不同技术赛道（如数据可视化、隐私计算、数据挖掘）的竞争格局、企业集中度与技术迭代趋势，为行业研究、投资标的筛选提供精准参考。
一、加工前数据说明
本数据集旨在构建用于数据产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前，数据已进行严格的匿名化与去标识化处理，原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符，并彻底移除所有的个人及商业敏感信息，确保数据完全符合《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规要求，为模型训练提供了洁净、可靠、合规的输入基础，也填补了当前AI训练数据领域缺乏合规产业标注语料的行业痛点。
二、数据处理规则
数据处理严格遵循 “体系先行、业务匹配、特征抽取” 的核心规则，形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程：
1.体系搭建：参考国家《数字经济核心产业分类》《数据要素市场化配置改革总体方案》等相关指导文件，预先定义了以“数据业”为一级节点、“数据资源化”为二级节点，并按数据价值实现路径细分为“基础设施”（如IDC服务、计算框架）和“数据处理”（如数据分析、数据挖掘、数据治理、数据可视化）等具体技术环节（三、四级节点）的树状分类体系，分类标准与国家统计口径对齐，具备全国通用性，为数据加工提供了专业的产业逻辑框架。
2.业务匹配：采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先，依托Spark大数据处理框架，对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配，通过预构建的数据产业语义规则库自动计算并推荐初步分类节点。随后，由具备数字经济行业专业知识的标注专家进行审核与最终判定，确保企业被精准归入对应的数据资源化环节。
3.特征抽取：在完成业务匹配的同时，从同一段企业简介文本中，系统性地抽取代表其核心产品与技术的关键术语与名词性短语，经过去重与标准化格式化，组合成“正向词”特征串，作为对分类标签的语义补充，可支撑后续的语义检索、智能匹配等应用开发。
三、加工后数据内容
加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本，以及与之对应、经人工校验的完整分类标签（一至四级节点）、高度细化的业务特征词（正向词）与产业标签。数据内容全面覆盖了数据资源化过程中的基础设施服务、数据分析、数据挖掘、数据治理、数据可视化等核心环节，形成了一个分类体系专业、业务特征鲜明、可直接用于数据产业链分析、技术能力评估与合作伙伴寻源等模型训练与评估的高质量专用数据集，可大幅降低相关产业AI模型的训练成本，提升产业分析的精准度与效率。
登记内容：
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