《关于工业大数据发展的指导意见》解读 

       一、目的及要求
       为贯彻落实国家大数据发展战略，促进工业数字化转型，激发工业数据资源要素潜力，加快工业大数据产业发展。按照高质量发展要求，促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。
       二、工作内容
       （一）加快数据汇聚
       1. 推动工业数据全面采集。支持工业企业实施设备数字化改造，支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据全面采集。
       2. 加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，加快推进工业通信协议兼容统一。
       3. 推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料等行业建设国家级数据库。
       4. 统筹建设国家工业大数据平台。汇聚工业数据，支撑产业监测分析，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库。
       （二）推动数据共享
       1. 推动工业数据开放共享。支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制。
       2. 激发工业数据市场活力。支持开展数据流动关键技术攻关，建设可信的工业数据流通环境。
       （三）深化数据应用
       1. 推动工业数据深度应用。加快数据全过程应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据。
       2. 开展工业数据应用示范。组织开展工业大数据应用试点示范，总结推广工业大数据应用方法。
       3. 提升数据平台支撑作用。发挥工业互联网平台优势，提升平台的数据处理能力。
       4. 打造工业数据应用生态。面向重点行业培育一批工业大数据解决方案供应商。
       （四）完善数据治理
       1. 开展数据管理能力评估贯标。推广DCMM国家标准，构建工业大数据管理能力评估体系，引导企业提升数据管理能力。
       2. 推动标准研制和应用。加强工业大数据标准体系建设，加快数据质量、数据治理和数据安全等关键标准研制。
       3. 加强工业数据分类分级管理。落实《工业数据分类分级指南（试行）》，实现数据科学管理，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系。
       （五）强化数据安全
       1. 构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任，构建工业数据安全责任体系。
       2. 加强工业数据安全产品研发。开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关，提升防篡改、防窃取、防泄漏能力。
       （六）促进产业发展
       1. 突破工业数据关键共性技术。加快共性技术的研发和应用，推动前沿技术的部署和融合。
       2. 打造工业数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发，构建大数据基础性、通用性产品体系。
       3. 着力构建工业数据创新生态。支持建设工业大数据创新平台，加快技术成果转化，推动产业基础高级化和产业链现代化。
       三、原文链接
       http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757022/c7909590/content.html