隨著新一輪科技革命和產業變革的孕育興起，數字經濟熱潮席卷全球。我國高度重視大數據在推動數字經濟發展中的作用，黨的十九屆四中全會首次提出將“數據”作為生產要素參與分配，為數據賦予了新的歷史使命。為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。
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、生產制造、運行維護直至報廢回收的產品全生命周期中，以數據為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涌現，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。 大數據技術在工業領域用戶需求精準分析、生產過程改進優化、營銷管理智能決策等方面發揮的作用日益顯現，工業數據成為新的生產要素資源。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，促進全要素生產率提升，成為帶動業務創新發展、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。 工業互聯網平臺作為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的樞紐，全面采集產品設計、生產工藝、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。我國工業互聯網平臺已進入發展快車道，賦能效用日益顯現，為進一步挖掘工業數據價值、重塑生產制造和服務體系提供支撐，給經濟創新發展注入了新動能。 從數據形態看，種類繁多、價值不一。復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，路徑復雜、主體多樣。工業數據在企業內部研發、生產、運維、管理等環節之間互通，在上下游企業間、平臺間流轉，涉及設備廠商、工業企業、平臺企業、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。 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范圍，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，加快工業生產智能轉型步伐。
2015年，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，要求建立數據分類目錄等標準規范體系。2016年，工業和信息化部印發《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，部署了開展數據資源分類、開放共享等基礎通用標準研制的重點任務。同年印發的《工業控制系統信息安全防護指南》提出應根據風險評估結果對數據信息進行分級分類管理。2018年國標委發布《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T 36073-2018，以下簡稱DCMM），將數據分類分級作為數據管理能力第2級（受管理級）至第5級（優化級）的基本要求。
工業數據分類分級是一項較為復雜的系統性工作。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、中國電子技術標準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、可實施為目標，以實踐效果為牽引，提出基于數據業務屬性的分類分級管理方法。 《指南》初稿完成后，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、迭代優化，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。 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臺企業等，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，為《指南》的落地實施奠定基礎。 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準的立項研制、送審報批等工作，與DCMM形成互為補充、相互銜接的國家標準體系，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。 鼓勵有條件的地方和行業開展工業數據分類分級試點示范，按照邊試點、邊總結、邊推廣的思路，探索形成可復制、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。
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