“数据是新的数据”说法的赞同者认为，数据为网络世界的几乎所有事物提供动力，并将为我们生活的各个方面提供动力。数据掌控者，就像石油掌控者一样，将从中获益。数据和石油之间存在某些相似之处：
（1）数据和石油都有巨大价值。
前面提到的《经济学人》文章（参考资料[1]）主要谈数据经济要求采用新的反垄断规则。其背景是世界上最具价值的上市公司——Alphabet（谷歌的母公司）、亚马逊、苹果、Facebook和微软，控制数据的生成（例如社交媒体、搜索数据、购物行为），获得不公平的竞争优势。与之相比较，一个世纪前的类似问题的是石油，1911年洛克菲勒的标准石油公司案，被美国最高法院定义为非法垄断，并被拆分为34家小公司。文章使用“数据是新的石油”短语，是作为与早期垄断的对比。
现在，把数据比作石油，更多的是指数据的价值。数据在当前兴起的人工智能、机器学习和数据科学应用中的巨大价值，如同石油在工业经济（矿产开发、交通运输、制造建造、燃气水电暖等公用事业）中巨大价值。专家创造了“数据经济”一词，以表示大数据是我们的经济和社会越来越依赖的原材料。如果没有石油，就不会有工业经济，因为它让所有机器运转。数据的使用是类似的，如果没有数据，也就没有数据经济。数据和石油一样，对世界产生大的影响。
（2）数据和石油都需要经过处理才变得有价值。
“数据是新的石油”的观点流行，还与这两种资源如何变得有价值的相似之处有关。就像未经提炼的原油，必须通过炼制转变为燃油、塑料、化学品等有价值的实体一样，必须对数据进行处理、分析，使其具有价值。经过适当的处理和分析的数据，成为决策工具，提供有洞察力的、有价值的信息。
（3）内燃机的使用使石油成为最有价值资源，人工智能的发展使数据成为最有价值的资源。
早在1859年，埃德温·德雷克在美国宾夕法尼亚州就建造了第一口商业油井，但直到将近一个世纪后，从20世纪60年代开始石油才成为主要的能源，这是由于19世纪末，发明了以汽油和柴油为燃料的内燃机，制造出世界量产汽车。
内燃机消耗大量石油，人工智能消化大量数据。人工智能使机器能够从经验中学习。今天大多数人工智能——从下棋的电脑到自动驾驶汽车——都严重依赖于深度学习。深度学习神经网络需要经过大量的数据训练。当前爆火的、具有强大功能的语言模型，对数据的需求量最大。