突出制造业优势推动工业数据分类分级

江苏省工业和信息化厅

提高认识，高度重视工业数据分类分级

工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。实施工业数据分类分级管理，是完善工业大数据治理体系，提升应用和管理水平的重要保障。

通过对企业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节数据全面梳理和分类分级。从提升管理角度，有助于帮助企业全面了解自身数据资源情况，推动企业内部数据汇集，实施差异化管理，为综合应用提供高质量的数据源。从强化安全角度，有助于指导企业统筹部署防护策略，合理配置和高效利用安全资源。从促进共享角度，有助于推动企业数据上云，探索跨行业、跨领域、跨区域数据共享，充分释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展。《工业数据分类分级指南（试行）》（以下简称《指南》）的实施，将有力地促进工业数据的汇聚、流通和应用等实践探索，提升工业企业在数字化时代的竞争力。

工业数据分类分级工作将与《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）贯标工作及工业大数据的系统工作部署一起，加快大数据技术与制造业的融合应用，促进工业转型升级，助力数字经济高质量发展。

率先实践，积极参与工业数据分类分级试验验证

江苏是制造业大省，产业规模居全国首位，工业门类齐全，企业类型多样。近年来，围绕先进制造业集群培育重点工业互联网平台，工业互联网发展不断提速，为江苏省承担工业数据分类分级试验验证任务创造了条件。2019年，根据工信部统一部署，江苏作为4个试验省份之一，在苏北、苏中、苏南分别选取徐工信息、中天互联科技、紫光云引擎3家工业互联网平台类企业，率先开展工业数据分类分级试验验证。3家平台企业具备跨行业、跨领域、跨区域的特点，服务行业覆盖工程机械、光纤光缆、电子信息、钢铁能源等多个行业领域，业务辐射全国，代表性较强，为《指南》的科学性、实操性进行了验证。试验从平台运营域和企业管理域人手，梳理了3家企业35个大类、154个子类的数据，并对数据进行了三级分级。试验验证的结果显示，3家平台企业的数据中一级数据占比最高，达到65.1%～83.3%，二级数据占比16.7%～34.9%，3家企业均未有三级数据。由此可见，推动工业数据流通交换、促进深度应用是平台类企业在完成数据分类分级后的工作重点。此外，在数据存储方式与共享价值的相关性上，共享价值较低的多为本地数据，共享价值高的数据大多采用本地+云端的存储方式。因此，从工业互联网平台切人，更易于推动工业数据的共享应用。

加快推进，争创工业数据分类分级优秀案例

下一阶段，江苏省将根据工业和信息化部工作部署，从开展宣贯培训、组织试点示范和建立数据治理体系等多方面来推动工作。

一是结合工信部工业数据分类分级、DCMM贯标、工业大数据等多项工作部署，整合相关要求与任务，根据部里即将出台的《工业大数据发展指导意见》，制定江苏省落实文件，形成工业大数据系统工作方案，将上述各项工作有机结合，同步做好与工业互联网平台、工業互联网标识解析体系、工控系统安全工作的衔接，形成工作合力。

二是在工信部指导下，做好江苏省工业数据分类分级的宣贯培训，适时在江苏举办全国首站宣贯培训会，加强经验交流，加深企业对工业数据分类分级的认识，为《指南》落地奠定基础。

三是开展工业数据分级分类试点，对前期参与试验的3家企业进行二次校验验证。通过试点，指导企业梳理各层级、各环节数据，形成企业工业数据清单;督促企业落实工业数据分类分级主体责任，制定分级分类管理制度，明确信息化部门、生产部门、行政部门等多方协同的工作机制;鼓励企业周期性开展数据分类分级自评估、自诊断、自对标，引导企业做好工业数据的差异化防护，不断完善数据管理措施;推动工业数据分类分级标准与规范的制定和细化，挖掘典型案例，争创优秀试点示范。