目前来看，基于数据价值实现视角来理解与构建数据要素交易市场具有以下几方面积极意义。
原始数据价值较低，通过聚合、分析、应用，数据的价值持续增加。数据经过一系列价值创造过程，变成了一种价值可衡量的产品。通过对数据价值实现过程的分解，可以对数据价值实现各个环节进行估值，最终确定数据资源或数据产品的价值。数据要素价值是数据交易定价的基础，数据定价机制不仅要考虑数据生产或者数据持有，更要考虑数据开发、利用等价值实现的多个环节，即整个数据价值实现过程。在数据流通交易实践中，基于价值实现的数据定价机制也是常见的定价思路，即明确数据价值实现过程中的各主体，对数据价值实现各主体的贡献进行分解，基于数据产品的使用效益，进而确定数据产品价格。
数据价值实现过程可分解成多个阶段，每个阶段又由多个子环节组成，每个子环节都有相应的输入与输出，形成不同的数据产品。这些数据产品类型各异，形态不同，包括：数据集（或称数据包）、数据算法模型、数据分析报告、数据服务等等，都可以作为数据要素市场交易标的物。如在数据采集、数据标注等环节中通过对原始的杂乱无序的数据进行采集、标注、整理后形成有序、具有使用价值的标准数据集对外交易。在研发数据产品时，企业结合客户需求和业务场景，对标准数据集叠加算法模型，形成有智力劳动参与的、有洞察的数据报告对外交易。因此，研究数据价值实现的过程就是发现数据交易不同类型标的物的过程。
基于数据流通视角的数据价值实现过程，包含了数据从原始数据、数据资源、数据产品到数据资产的价值释放过程。“数据二十条”创造性地提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，只有将数据价值实现过程中参与者及其构成的数据生产、流通、使用过程梳理清楚，才能更好地理解三权结构性分置的具体含义。与此同时，也只有在数据价值实现不同环节上考察不同主体数据赋权的关键节点，才能更好地进行数据交易过程中的确权保护。
数据价值实现过程中会涉及到众多利益相关者，它们不仅是数据价值的发现与创造者，同时也是利用数据或数据产品的收益者。这些利益相关者之间的关系错综复杂，为了打通数据价值实现环节，推动数据在组织内部的“内循环”向社会流通交易的“外循环”转变，需要从供给、中介和需求三个方面厘清这些主体之间的关系。通过对数据价值实现过程的解构，可以清晰界定数据价值实现环节各利益相关者及其贡献度，对数据变现形成的收益理应都享有分配权，为明确数据要素交易主体及其收益分配提供了支持。中科院院士姚期智团队发布的数据要素定价算法及要素收益分配平台，就是基于数据价值实现过程，结合技术手段对涉及的各主体和各价值实现环节进行贡献评估和收益分配。
