数据作为新型生产要素与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素相比具有明显的独特性。
第一，虚拟性，即非物理性。作为对物理世界的测量和记录，数据是人类思维活动的体现，本身并不具有物理属性。有学者认为，虚拟性的存在就意味着数据必须以其他生产要素作为载体才能发挥作用。在当前技术条件下，数据在大多数时候是存在于信息与通信技术（ICT）产品中的。虚拟性是数据与其他传统生产要素如劳动力、资本和土地的最主要差异。
第二，低成本复制性。数据可无限复制给多个主体同时使用，任何主体对数据的使用都不会影响其他使用者的利益。王春晖认为，数据作为关键生产要素与农业经济和工业经济时代的关键生产要素最大的不同是，后者面临着稀缺性的制约，前者的生产是无穷尽的，尤其是数据要素可复制和共享，从根本上打破稀缺性生产要素的制约。
第三，主体多元性。由于数字空间中的每条数据可能记录了不同用户的信息，而数据集的采集和汇聚规则又是由数据收集者设定，因此用户、收集者等主体间存在复杂的关系。同时，企业也可能对所用的数据资源进行一定程度的加工，而每一次增删改的操作都是对数据集的改变，所以这些加工者也是数据构建的参与主体。
第四，非竞争性。得益于数据能够被低成本复制，同一组数据可以同时被多个主体使用，一个额外的使用者不会减少其他现存数据使用者的使用，也不会产生数据量和质的损耗。如在各类数据分析、机器学习竞赛中，同一份数据可以被大量参赛者使用。非竞争性为数据带来普遍的使用效益与更大的潜在的经济价值。
第五，非排他性。数据持有者为保护自己的数字劳动成果，会付出较高代价使用专门的人或技术手段控制自己的数据，因而在实践中，数据还具有一定的排他性。然而，一旦数据持有者主动放弃控制或控制数据的手段被攻破，数据就将完全具有非排他性。排他性是界定产品权利的重要基础，土地、劳动、资本都有明显的竞争性和排他性，可以在市场中充分实现权利流转。而技术在当今专利保护制度下同样具有排他性，也可实现权利转让和许可。
第六，异质性。相同数据对不同使用者和不同应用场景的价值不同，一个领域高价值的数据对另一领域的企业来说可能一文不值。与数据形成鲜明对比的是资本，资本是均质的，每份资金都有相同的购买力，对所有主体同质。
第七，边际效应递增性。数据资源有边际报酬递增的效果，也就是说，当数据规模越大、种类越多时，它越能焕发出强大的生产力作用。
