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。《大数据产业发展规划(2016-2020年)》将分类分级作为数据管理要点。《工业控制系统信息安全防护指南》提出对数据进行分级分类管理。《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,简称DCMM)明确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。由此可见工业企业实行数据分类分级管理的重要性。
尽管越来越多的企业都认识到数据及分类分级管理的重要性,但在数据管理方面仍面临诸多问题,如存在数据标准不统一、数据分类管理权责不清晰、数据质量参差不齐、数据孤岛问题较为普遍、数据难以有效应用、数据安全和隐私保护面临更大挑战等。
2020年2月27日,工业和信息化部印发《工业数据分类分级指南(试行)》(以下简称“指南”),《指南》旨在贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》有关要求,更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实,指导企业提升工业数据管理能力,促进工业数据的使用、流动与共享,释放数据潜在价值,赋能制造业高质量发展。
《指南》适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。《指南》所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据,包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据,以及工业互联网平台企业在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。
《指南》共有四大章节16条,主要内容包括:第一章总则,阐述编制目的及依据,提出工业数据的基本概念,明确适用范围和原则;第二章数据分类,企业结合行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况,围绕数据域进行类别梳理,形成分类清单;第三章数据分级,按照每类工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后可能带来的潜在影响,将数据划分为3个级别;第四章分级管理,针对有关主管部门和企业建立数据管理制度、实施差异化管理进行描述,为DCMM贯标等提供参考依据。
众所周知,工业数据作为新的生产要素资源,在国民经济运行的作用越来越重要,数据不仅成为战略资源,其本身也成为生产力的组成部分。工业数据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。但与此同时,工业数据也存在管理执行不到位、开发利用不深入、流通共享不充分等问题,尚未完全发挥对数字经济的放大、叠加和倍增作用。由于不同类型的数据具有不同的权属关系、管理主体、应用特点、价值体现以及安全属性等等,因此无论是开展数据资产管理和保护,还是建立数据生产要参与分配的机制,首先都要从数据分类分级做起。
企业通过建立数据分类分级管理体系,理清企业工业数据“有哪些、有多少、在哪里、归谁管、谁在用”等基本情况,建立企业全局数据模型和科学合理的数据架构,为工业数据治理工作找到方向和抓手,打通解决短板弱项的关键环节,为企业规范数据资产管理、开展数据保护提供基础依据。
《指南》的数据分类原则划定了工业数据的分类维度,易于企业按照业务流程和系统设备,对自身数据进行全面梳理、相互比对,做好数据资产确权和规范治理、应用和流通工作。数据分级与等级保护要求相适应,均以安全影响和危害程度作为关键要素,并结合工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用导致数据安全事件的影响程度等,采用定性方法进行等级划分,提高了企业数据防护的针对性和有效性。另外,《指南》明确了工业数据管理机制、职责分工,以及保护要求和共享原则,为企业构建自身数据治理体系提供了方法和遵循。
根据《指南》要求,企业要建立健全工业数据分类分级管理制度,明确企业信息化部门、生产部门、行政部门等多方协同的工作机制。按照纵向贯穿管理层至控制层、横向覆盖全流程环节的原则,围绕数据域全面实施数据分类,形成企业工业数据清单。同时,企业应结合自身实际,从有利于数据管理的角度,研究制定科学合理的量化定级指标,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,为企业高质量发展提供新的增长点。
随着知识产权保护力度不断加大,以及数据确权制度不断完善,哪些数据应该共享、哪些数据可以开放往往成为制约数据共享的瓶颈。《指南》在促进数据充分使用、全局流动和有序共享方面提出了明确的指导意见,鼓励企业在做好数据管理的前提下适当共享一、二级数据,并且强调二级数据只对确需获取该级数据的授权机构及相关人员开放,三级数据原则上不共享,确需共享的应严格控制知悉范围。这就在需要数据共享的不同责任主体之间架起桥梁,不同企业可以在共同规则下共享数据,消除彼此的数据鸿沟和壁垒。
工业数据分类分级是一项较为复杂的系统性工作,《指南》是开展工业数据分级管理的基础规范,企业在试行数据分类分级管理期间,应不断完善数据管理相关内容,持续提升工业数据管理水平。
《指南》的印发是工业数据管理领域的率先尝试和重大突破,将极大促进工业领域的数据壁垒打通、数据互惠互利和数据价值共享,助力工业企业数字化转型。
关注本公众号(数据学堂,ID:data_school),后台回复“数据分类分级”,即可下载《工业数据分类分级指南(试行)》。


<END>
大家都在看:
1、什么是数据治理?北大教授告诉你答案
2、解读《大数据白皮书(2020年)》中的数据治理
3、解读《2018工业企业数据资产管理现状调查报告》
数据学堂
识数据、存数据、管数据、治数据、用数据,就在数据学堂!扫码添加歪老师私人微信(data-school),带你在数据的海洋自由徜徉!
继续阅读
阅读原文