分类分级管理 工业数据潜在价值待挖掘


中国产业经济信息网   时间:2020-03-12





  为进一步促进工业数据的使用、流动与共享,工业和信息化部2月27日印发《工业数据分类分级指南(试行)》(以下简称《指南》)。3月5日,工信部信息技术发展司相关人士做了解读,指出《指南》对于支撑企业数字化转型发展具有重要意义,将促进我国工业数据管理水平的提升。同时,中国工业报记者也就《指南》的相关问题采访了中国信通院两化融合研究所数字化转型与智能制造研究部主任李铮。

      工业数据是重要战略资源

  2015年8月31日,国务院正式印发了《关于促进大数据发展的行动纲要》,要求全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国,释放技术红利、制度红利和创新红利,成为我国发展大数据产业的战略性指导文件。从此,我国的大数据产业发展走上快车道。十九大报告中强调,要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在十九届中央政治局第二次集体学习中提出要实施国家大数据战略,构建以数据为关键要素的数字经济。在十九届四中全会上,首次提出将“数据”作为生产要素参与分配,这为数据赋予了新的历史使命。

  信息技术发展司相关人士强调,工业数据作为新的生产要素资源,支撑供给侧结构性改革、驱动制造业转型升级的作用日益显现,正成为推动质量变革、效率变革、动力变革的新引擎。

  李铮表示,目前,新一代信息技术与制造业的深度融合发展,极大地开拓了网络空间的边界,将网络的连接对象从人延伸到机器设备、工业产品和工业服务,数据的连接量、流通量、计算量均呈现出指数级爆发式增长,极大地丰富了数据资源的种类。工业数据成为重要的战略资源,在带来巨大应用价值同时,也面临着泄露、过度或非法利用的风险,此次发布的《指南》旨在规范数据管理能力,释放数据潜在价值,赋能制造业高质量发展。

      有效挖掘数据价值

  信息技术发展司相关人士指出,工业数据分类分级是提升企业数据管理水平的基础,是有效挖掘数据价值、实现企业生产方式变革的必由路径。

  李铮表示,随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术不断融入到制造全流程,工业数据日益成为提升企业生产力、竞争力、创新力的关键要素,同时也进一步激发工业数据治理需求。一是更多的传感器和控制的引入、云平台的广泛应用、通用有线/无线网络技术的发展、工业控制系统的进一步软件化,传统工业控制的专有性和封闭性被打破,越来越多的设备、系统、生产和服务过程暴露在工业互联网上,数据安全面临威胁,亟待着眼于事前预防,结合数据资源属性、安全防护需求等构建分类分级治理体系。二是工业数据共享流通需求旺盛,有必要实行分类管理,明确可以采取的管理手段以及相关各方主体的安全保护责任。三是国工业大数据相关技术和应用缺乏标准,在很大程度上阻碍了工业大数据的发展,有必要通过管理逐渐促进技术应用标准化。

      促进数据充分有序共享

  信息技术发展司相关人士指出,《指南》旨在指导企业全面梳理自身工业数据,提升数据分级管理能力,促进数据充分使用、全局流动和有序共享。《指南》明确企业为数据分类分级主体,工业企业、工业互联网平台企业等作为工业数据的所有者和使用者,承担开展数据分类分级、加强数据管理等主体责任。同时,《指南》与DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)互为补充、相互衔接,《指南》将与DCMM贯标工作有机结合,引导企业通过数据防护技术应用、管理流程优化、组织体系变革等方式,实现工业数据管理能力跃升。另外,《指南》以可操作、可实施为原则持续完善。为确保《指南》内容的有效性和适应性,拟以实践效果为导向,在试点工作中不断改进优化,适时予以修订。

  李铮进一步指出,《指南》明确界定工业数据范围和适用企业。不仅工业企业是此次工业数据分类分级的应用对象,近几年蓬勃发展的工业互联网平台,作为工业数据的重要入口和应用载体,相关解决方案企业也被纳入适用对象。同时,《指南》明确提出数据分类准则,提出按照数据安全风险确立了分级准则,提出建立主体明确的工业数据分级管理制度规范。

      激活数据资源要素潜力

  李铮表示,中国是制造大国,也是数据资源大国和应用大国,预计到2020年,我国数据总量全球占比将达20%,将成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。2019年工信部编制《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》,在“完善工业大数据治理体系”的任务中明确提出“完善工业大数据分类分级顶层规划,制定《工业数据分类分级指南》…为工业数据的流动、共享和使用奠定基础”,此次《指南》发布正是落实政策的一个重要举措。

  与此同时,我国工业数据治理仍处于起步阶段。李铮强调,此次《指南》构建了基于安全的分类分级管理方法,但面向日益增长的工业数据的价值挖掘、交易共享等需求,仍面临数据质量参差不齐、企业数据安全监管体系和执法机制尚未建立、企业数据资产价值评估标准缺失、交易标准规范不成熟等问题。下一步,中国信息通信研究院仍将继续致力于工业数据应用实践推广和产业生态培育,并充分运用人工智能、区块链等信息技术,引导工业数据有序利用,激活数据资源要素潜力。

  信息技术发展司相关人士指出,《指南》发布后,有关企业应落实工业数据分类分级主体责任,强调落实制度要“实”,梳理要“全”,分析要“准”,管理要“细”,切实做好对工业数据的差异化防护,不断完善数据管理措施,充分挖掘数据作为生产要素的潜在价值。另外,地方工业和信息化主管部门负责推动本辖区内工业数据分类分级工作,配合工业和信息化部做好宣贯培训、试点示范等相关工作。有关行业、领域管理部门可参考《指南》制定适用本行业、本领域的标准或规范,为企业提供针对性指导。(中国工业报记者 曹雅丽)


  转自:中国工业新闻网

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