《全国数据资源统计调查制度》的印发具有多方面重要意义：
对摸清底数的意义
全面掌握数据资源规模
在当今数字化时代，数据资源分布广泛，涵盖各个领域，如政务数据、企业数据、科研数据等。通过该制度，可以对不同类型、不同来源的数据资源进行系统的梳理和统计。例如，对于企业数据，能够统计出有多少家企业拥有数据中心，存储的数据量达到多少字节，数据的种类包括客户信息、生产数据、销售数据等各有多少，从而准确把握全国范围内数据资源在总量规模上的具体情况。
明确数据资源结构
有助于分析数据资源的组成结构。可以区分结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）的比例关系。在不同行业中，这种结构比例差异较大，如金融行业可能有较多结构化的交易数据，而传媒行业则有大量的非结构化的多媒体数据。制度的实施能够深入剖析这种结构特点，为优化数据资源管理提供依据。
定位数据资源分布状况
从地域分布角度来看，该制度能够确定哪些地区是数据资源的富集区。例如，一些经济发达地区、科技创新中心往往集中了大量的数据资源，像北京、上海、深圳等地，这些地区有众多的互联网企业、金融机构和科研单位，产生和汇聚的数据资源量巨大。同时，也能了解不同行业间数据资源的分布差异，如互联网行业数据资源的集中程度可能高于传统农业行业。
对把握发展趋势的意义
动态监测数据增长情况
随着时间的推移，数据资源呈现快速增长的态势。该制度可以建立起长期的数据资源统计监测机制，按一定周期（如年度、季度等）统计数据资源的增长量。例如，随着物联网设备的不断普及，设备产生的数据量呈指数级增长，通过统计调查制度可以及时捕捉到这种增长趋势，为数据基础设施建设（如数据中心的扩容）提供前瞻性的决策依据。
洞察数据资源应用方向的演变
从数据应用的角度，制度有助于观察数据资源在不同领域应用方向的发展变化。例如，最初数据可能更多地应用于简单的业务流程优化，如企业利用销售数据调整库存管理。随着技术的发展，数据开始应用于人工智能模型的训练、智慧城市的建设等更复杂的场景。通过统计调查，可以发现这种应用方向从简单到复杂、从单一领域到跨领域融合的发展趋势，从而引导相关政策的制定和技术研发方向。
预测数据资源相关产业发展趋势
数据资源产业涵盖数据采集、存储、加工、分析、交易等多个环节。通过统计调查制度，可以分析各个环节的产业规模、企业数量、就业人数等指标的变化趋势。例如，如果数据加工和分析环节的企业数量和营收持续增长，可能预示着数据挖掘、机器学习等相关技术服务的需求在上升，进而可以预测数据资源相关产业将朝着深度挖掘数据价值、提供高端数据服务的方向发展，为产业政策的调整和企业战略规划提供参考。
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