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最新消息 | 强化工业数据分类分级管理

共創數字經濟蓬勃發展未來

來源:工業和信息化部信息技術發展司  撰稿人:  發布時間:2020年03月20日 浏覽:
摘要:

爲數據賦予了新的曆史使命。爲貫徹國家大數據戰略,更好地釋放工業數據對質量變革、效率變革、動力變革的驅動作用,工業和信息化部辦公廳印發了《工業數據分類分級指南(試行)》(以下簡稱《指南》),指導企業提升數據管理能力,加速數字化轉型,助力制造業高質量發展。

  随着新一轮科技革命和产业变革的孕育兴起,数字经济热潮席卷全球。我国高度重视大数据在推动数字经济发展中的作用,党的十九届四中全会首次提出将“数据”作为生产要素参与分配,爲數據賦予了新的曆史使命。爲貫徹國家大數據戰略,更好地釋放工業數據對質量變革、效率變革、動力變革的驅動作用,工業和信息化部辦公廳印發了《工業數據分類分級指南(試行)》(以下簡稱《指南》),指導企業提升數據管理能力,加速數字化轉型,助力制造業高質量發展。

  一、迎機遇,工業數據成爲驅動産業創新發展的主引擎

  (一)工業數據是數字化轉型升級的必然産物

  近年來,我國兩化深度融合步伐明顯加快,在需求分析、研發設計、生産制造、運行維護直至報廢回收的産品全生命周期中,以數據爲紐帶逐漸實現物理世界和信息世界的無縫鏈接,數據量呈爆炸式增長。隨著服務型制造、共享制造等新業態新模式的湧現,智能化設計、網絡化協同制造、個性化定制服務等場景將積累更加豐富的工業數據資源。

  (二)工業數據資源不斷釋放蘊藏的巨大能量

  大數據技術在工業領域用戶需求精准分析、生産過程改進優化、營銷管理智能決策等方面發揮的作用日益顯現,工業數據成爲新的生産要素資源。數據流帶動技術流、資金流、人才流、物資流,提升資源優化配置能力,促進全要素生産率提升,成爲帶動業務創新發展、推動供給側結構性改革、實現包容性增長和可持續發展的重要驅動力。

  (三)工業互聯網平台加速實現海量數據彙聚

  工業互聯網平台作爲工業全要素、全産業鏈、全價值鏈連接的樞紐,全面采集産品設計、生産工藝、設備運行、運營管理等海量工業數據資源,實現數據的有效整合、深度分析以及快速處理。我國工業互聯網平台已進入發展快車道,賦能效用日益顯現,爲進一步挖掘工業數據價值、重塑生産制造和服務體系提供支撐,給經濟創新發展注入了新動能。

  二、促管理,分類分級是釋放工業數據潛能的必由路徑

  (一)工業數據具有複雜性差異性特征

  從數據形態看,種類繁多、價值不一。複雜多樣的業務場景導致工業數據存在時序、非時序、結構化、非結構化等多種形式,承載信息、應用領域、重要程度等各不相同,實時性、連續性、穩定性需求差異較大。從數據流向看,路徑複雜、主體多樣。工業數據在企業內部研發、生産、運維、管理等環節之間互通,在上下遊企業間、平台間流轉,涉及設備廠商、工業企業、平台企業、服務商等相關方,加大了流向跟蹤、風險定位、責任追溯等數據管理難度。

  (二)分類分級是工業數據管理的基礎

  區分工業數據的類型和重要級別是部署細粒度、層次化數據管理措施,促進數據充分利用、有序流動和安全共享的前提。一方面,有利于明確差異化數據管理要求,引導企業建立工業數據管理機制,按類逐級排查管理風險、統籌部署防護策略、合理分配資源,切實提升數據管理水平。另一方面,有利于確定不同數據的共享範圍,在遵循“最小知情原則”的前提下打破信息孤島,促進跨企業、跨行業、跨區域的工業數據關聯分析與深度挖掘,加快工業生産智能轉型步伐。

  (三)貫徹落實分類分級管理相關要求

  2015年,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,要求建立数据分类目录等标准规范体系。2016年,工业和信息化部印发《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,部署了开展数据资源分类、开放共享等基础通用标准研制的重点任务。同年印发的《工业控制系统信息安全防护指南》提出应根据风险评估结果对数据信息进行分级分类管理。2018年国标委发布《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,以下简称DCMM),将数据分类分级作为数据管理能力第2级(受管理级)至第5级(优化级)的基本要求。

  三、重實踐,積極穩妥提升指南內容的科學性與合理性

  (一)堅持問題導向、目標導向、結果導向

  工業數據分類分級是一項較爲複雜的系統性工作。在《指南》編制過程中,我們組織國家工業信息安全發展研究中心、中國電子技術標准化研究院等單位深入研究工業數據的內涵與特征,廣泛調研數據管理突出問題和迫切需求,多次與地方工業和信息化主管部門、行業主管部門、領域專家及企業代表研討,以可操作、可實施爲目標,以實踐效果爲牽引,提出基于數據業務屬性的分類分級管理方法。

  (二)堅持試驗驗證、邊試邊改、逐步完善

  《指南》初稿完成後,在江蘇、廣東、四川、江西4個地區和鋼鐵、煙草2個行業開展了工業數據分類分級試驗驗證,赴14家企業對近600類工業數據進行定級分析。通過深入企業現場逐條檢驗《指南》主要內容,不斷總結經驗、叠代優化,在分類分級方法設計方面注重兼顧科學性和可操作性,在顆粒度把握方面盡量平衡全局通用性、行業靈活性和橫向可擴展性,最終形成了試行版本。

  四、抓落實,推動工業數據分類分級管理走向實踐深耕

  (一)組織宣貫培訓

  面向地方工業和信息化主管部門、工業企業和工業互聯網平台企業等,詳細解讀和宣貫《指南》內容,結合前期試驗驗證成果,就工業數據分類分級方法、工作流程、管理和防護要點等進行培訓,普及工業數據管理的先進知識經驗,爲《指南》的落地實施奠定基礎。

  (二)推動標准研制

  進一步細化《指南》內容,加快推進工業數據分類分級管理相關配套標准的立項研制、送審報批等工作,與DCMM形成互爲補充、相互銜接的國家標准體系,引導企業對標診斷與行業最佳實踐之間的差距,通過數據防護技術應用、管理流程優化、組織體系變革等方式,實現數據管理能力躍升。

  (三)開展試點示範

  鼓勵有條件的地方和行業開展工業數據分類分級試點示範,按照邊試點、邊總結、邊推廣的思路,探索形成可複制、可推廣的實施路徑和模式,引領帶動行業內、區域內企業落實工業數據管理主體責任。根據試點結果進一步完善《指南》內容,視情擇期修訂。

  

責任編輯:單建慶
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