一文读懂工业大数据发展指导意见，这些企业或将迎来机遇！

　　日前，工业和信息化部(以下简称“工信部”)发布了工业大数据发展的指导意见(以下简称“指导意见”)和解析。简要介绍了工业大数据的名词解释，并提出了六个方面21条详尽的指导意见，其中包含18项重点任务。同时，针对指导意见，工信部发布相应解析，进行九问九答，囊括背景、意义、问题、举措、落实方案等。《中国招标周刊》梳理了指导意见和解析中的关键名词，由此整理出，数据安全产品研发企业;数据资源服务提供商;标准制定、测试评估、研究咨询的第三方服务商等或将迎来机遇，数据分析人才或将具备核心竞争力。

　　一、名词解释

　　工业大数据：工业领域产品和服务全生命周期数据的总称。

　　二、数据类型

　　1、四环节：研发设计、生产制造、经营管理、运维服务

　　2、一平台：工业互联网平台中的数据

　　三、发展要求

　　1、促进工业大数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理

　　2、打造工业大数据生态体系：资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序

　　四、重点难点

　　总体上处于探索和起步阶段，亟待拓展和深化

　　1、数据采集汇聚不全面

　　2、流通共享不充分

　　3、开发应用不深化

　　4、治理安全短板突出

　　五、《指导意见》六个方面

　　1、数据汇聚

　　2、数据共享

　　3、数据应用

　　4、数据治理

　　5、数据安全

　　6、产业发展

　　六、数据汇聚的痛点和举措

　　1、企业反映问题：

　　(1)数据采集不上来

　　(2)数据处于“睡眠”状态

　　(3)数据孤岛

　　(4)数据失真、失准

　　2、四举措

　　(1)数据全面采集：设备数字化改造、升级各类信息系统、全流程数据采集、研制工业数控系统、开放数据接口

　　(2)设备互联互通：推进工业互联网建设、推动工业通信协议兼容统一

　　(3)数据高质量汇聚：开展工业数据资源调查、整合重点领域统计数据和监测数据、支持企业建设数据汇聚平台

　　(4)建设国家工业大数据平台

　　建设国家工业互联网大数据中心：汇聚数据、检测分析、赋能企业、提升安全

　　建立多级联动的国家工业基础大数据库：研制产业链图谱和供应链地图、服务制造业高质量发展

　　七、数据共享的痛点和举措

　　1、企业反映问题：

　　(1)数据权属界定不清

　　(2)规则不明

　　(3)难以定价

　　2、二举措

　　(1)推动数据开放共享：上下游企业共建全科新的工业数据空间、引导和规范规范公共数据资源开放流动

　　(2)激发数据市场活力：攻关数据流动关键技术、构建资产价值评估体系

　　八、数据应用的痛点和举措

　　1、企业反映问题：

　　(1)“不想用”：对数据不重视

　　(2)“不会用”：数据分析的手段、人才缺乏

　　(3)“不敢用”：对数据应用规律缺乏认识、数据应用投入大

　　2、四举措

　　(1)推进工业数据深度应用：加快数据全过程应用

　　(2)开展工业数据应用示范：开展应用试点示范、制定应用水平评估标准

　　(3)提升数据平台支撑作用：培育海量工业APP

　　(4)打造工业数据应用生态：培育大数据解决方案供应商

　　九、数据治理举措

　　1、开展数据管理能力评估贯标

　　(1)推广DCMM模型

　　(2)鼓励各级政府加强政策引导和资金支持：实施贯标、人员培训、效果评估

　　2、推动标准研制和应用

　　(1)加强标准体系建设

　　(2)加快关键标准研制：数据质量、数据治理、数据安全

　　(3)分类分级管理：落实《工业数据分类分级指南(试行)》

　　十、数据安全的痛点和举措

　　1、痛点

　　(1)设备的厂商、型号、参数长期遭恶意嗅探

　　(2)工业数据安全责任体系建设部分空白

　　(3)安全领域企业规模小、缺少龙头企业、产品竞争力不强

　　2、二举措

　　(1)构建工业数据安全管理体系：明确企业主体责任和各级政府监督管理责任、加强闭环管理(态势感知、测试评估、预警处理)

　　(2)加强工业数据安全产品研发：开展安全技术攻关(加密传输、访问控制、数据脱敏)、提升能力(防篡改、防窃取、防泄漏)、培育安全骨干企业

　　十一、产业发展举措

　　1、突破工业数据共建共性技术

　　(1)共性技术研发和应用：数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理

　　(2)前沿技术部署和融合：人工智能、区块链、边缘计算

　　2、打造工业数据产品和服务体系

　　(1)各环节相关产品开发：采集、存储、加工、分析、服务

　　(2)构建产品体系：基础性、通用性

　　(3)培育数据资源服务提供商和数据服务龙头企业

　　(4)发展第三方服务机构：标准制定、测试评估、研究咨询

　　3、着力构建工业数据创新生态

　　(1)建设工业大数据创新平台：产学研合作

　　(2)协同创新：共性需求、行业痛点

　　(3)加快技术转化

　　(4)推动产业基础高级化和产业链现代化

　　十二、推进落实

　　1、面向各级单位组织宣贯培训

　　2、建立纵向联动、横向协同的推进工作机制

　　3、任务分解落实：制定重点任务分工表、结合区域特点提出政策措施

　　十三、三至五年前瞻

　　随着5G、工业互联网、人工智能等发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。

　　附指导意见和解读原文：

　　工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见

　　http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757022/c7909590/content.html

　　《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》解读

　　http://www.miit.gov.cn/n1146295/n7281315/c7912016/content.html