数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据分类分级提出的背景
数据的价值
1.数据爆炸时代，数据量呈指数级增长
我们要如何看待数据这个话题。数据大爆炸已经成为了一个趋势，随着数字化转型的步伐逐步加快，数据的诞生不断加快。我们已经真正步入到一个大数据的时代。每个人每时每刻都在产生大量的数据，随着移动互联网的应用和传感网络的普及，我们的数据呈海量式增长，根据IDC发布的报告中统计，到2025年，全球的数据量将达到史无前例的163ZB。80%以上的应用，将实现云化，加上物联网、智慧城市、人工智能、5g等新技术的应用，将不断的纵深发展，使得数据量有机会实现海量的增长。IDC研究的报告表明，我们每两年可获取的数据量将翻一番。这是我们看到的一个数据发展的过程。
因此我们真正进入到了一个数据爆炸的时代，疯狂的大数据使我们沉入到了一个数据海洋中。
2.数据成为数字时代重要战略资源
回顾数据发展的整个过程会发现，数据已经成为当代的战略性的资源。从上世纪四十年代到八十年代，由于计算机的昂贵、体积大、能耗高，往往只限于国防、气象、科研研究的一些领域。那时候一台计算机是有几个房子那么大，数据的存储量不是很高。而进入到了信息技术的1.0时代，也称为IT时代，这一时期是以单机应用为主要特征的数字化阶段，以数字化办公和信息管理系统逐渐代替纯手工数据，此时的数据仅限于办公等信息。信息化1.0阶段的特征是数据信息描绘（映射）现实。数字化转型网www.szhzxw.cn
从上世纪九十年代中期到2015年，随着网络发展，特别是互联网的兴起。以互联网为应用特征的网络化，加速了数据的传播、流通和汇聚，数据呈现海量的、多样性、时效性、低价值密度等一系列特征。网络促进了我们彼此的交流沟通，将各个方面的事情组合起来。这时候数据驱动现实模式的改变。电子商务的兴起，电子政务的广泛应用，使我们真正进入了网络的时代，就是“IT+”时代。
进入到2015年，特别是大数据技术的兴起，我们实际上是进入到真正意义上的数据时代：以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智能化时代。特别是传感网络无处不在的现实及广泛应用，使数据量急剧增长。数据不断的产生、计算、分析、应用、迭代……构成了一个真正意义上的网络，我们已经深入到网络空间中，成为自海、陆、空、天之后人类的第五大生存空间。
而在这个第五大生存空间中，数据扮演了重要的角色，成为网络空间源源不断地流淌的血液，成为了知识经济的原材料更成为继物质、能源之后又一种重要的生产要素和战略资源。数据进一步变成了驱动现实的一种方式。
特别是随着数字孪生技术的发展，我们通过这种方式可以进一步的描述现实，进而再来改变现实。从未来发展趋势看，数据要素已成为重要的发展驱动。数字化转型网www.szhzxw.cn
我们国家高度重视新技术的发展，那么如何在这一宏观背景下将数据要素的价值真正释放出来呢？
3.生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制开始建立
如果放在更加宏观的历史背景来看，数据成为农耕社会后的重要的生产要素是人类进入信息化社会之后才形成的。我们回顾历史看看生产要素的变更过程。数字化转型网www.szhzxw.cn
农耕社会主要的生产要素是土地、劳动力，在构造及生产发展的过程，要解决人类的生存，解决吃饭的问题，这是农耕文化发展的过程。数字化转型网www.szhzxw.cn
步入到工业社会，核心的生产要素是土地、劳动力、资本、技术、管理、知识。这时候是通过这种方式来促进工业化的革起，通过大规模化的生产，通过资本的力量来带动土地、劳动力的有效流通，这为为现代化工业生产奠定良好的基础。数字化转型网www.szhzxw.cn
第一方面的任务是推进政府数据资源的开放共享。这里重点围绕着经济治理数据资源库建设、数据共享交换以及数据开放流通制度这方面的工作开展，目的是要丰富数据资源体系，促进数据资源的有序开放共享和有效流动。数字化转型网www.szhzxw.cn
第二方面的任务是提升社会资源的价值，包括两方面的工作内容：
- 一是要围绕着数字经济的新产业、新业态、新模式来支撑构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共数据交易等方面的数据资源开发利用场景，促进数据开发利用。
- 二是要规范数据的采集行为。要发挥行业协会商会的作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等相关领域的数据采集的标准化、规范化，使数据的质量不断提升，使数据的内容不断丰富。
第三方面的任务是加强数据资源的整合和安全保护，主要包括四方面工作内容：
- 一是建立统一规范的数据管理制度，提升数据的规范性。
- 二是根据数据性质完善数据产权性质，探索不同类别数据的差异化管理。
- 三是制定数据隐私保护制度和数据安全的审查制度，形成一个数据安全保护制度体系。
- 四是推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，通过分类分级来完善安全的保护制度，分类施策，对政务数据，企业商业机密和个人数据进行差异化的保护，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。
以上就是中央文件关于数据要素市场培育的主要内容。这又提出了一个新的话题，就是在这样的一个构建数字要素市场过程中，我们必须对数据的特征进行进一步的分析，要对差异化的数据开展治理。
数据治理的必要性
1.海量数据需要治理
海量数据的爆发增长使我们犹如进入了一个数字海洋，我们在数据的海洋中望洋兴叹，不知所踪。数据蕴含着丰富的价值，是当代的石油，当代的黄金。但是如果不能对数据进行有效管理和开发，数据并不可能产生真正的价值。如果没有高效的管理和治理，数据价值就不可能产生，甚至有可能造成巨大的风险，有效的数据管理和治理是数字经济发展的基础。数字化转型网www.szhzxw.cn
2.海量的数据引发“数据危机”
同时我们看到，数据时代还面临着数据危机的挑战。海量的数据引发我们的对“数据危机”的思考。“数据危机”这个概念是引用了上世纪六十年代所谈到的软件危机。软件危机导致的最大的问题是软件的开发模式无法适应快速增长的软件需求，质量无法保证。我们对比来看，当今的数据也有软件危机的表现形式。
一是数据壁垒森严。当前国际上普遍形成了一种各自本地化的要求，形成了一个数据壁垒。2016年欧洲国际政治经济中心（ECIPE）研究分析了强制数据本地化等数据保护措施对巴西、欧盟等 7个国家和地区造成的负面经济影响。数字化转型网www.szhzxw.cn
二是数据垄断。2018年3月，Facebook被爆出与英国咨询公司剑桥分析违规分享超过5000万用户数据，在用户不知情的情况下，上述数据被剑桥分析用于用户心理剖析，并为其目标客户投放针对性的政治竞选广告。
三是内部数据的泄露事件也频发。实际上，很多泄露的内容大部分都是来源于内部管理的失效，大量的数据泄露的事件，对于我们的个人的隐私，乃至我们的金融安全，造成了很大的风险。
四是数据质量问题。海量的数据汇集完以后，数据的质量差、缺乏管理、数据不完备、无效性、冷数据、数据标准规范、数据、权威性不足，导致无法利用高质量的数据进行科学的决策，影响数据的高效应用，数据的茫茫大海，我们有迷失方向的威胁。
在当今信息爆炸的时代，海量数据的汇聚似乎成为了一种常态。然而，随着数据量的急剧增加，数据质量问题日益凸显，这不仅阻碍了数据的有效利用，还对基于数据做出科学决策的能力构成了严重挑战。首先，数据质量差是一个普遍存在的问题。许多组织在收集和整合数据时缺乏严格的质量控制标准，导致数据中存在大量的错误、重复和不一致之处。这些低质量的数据无法直接用于分析或决策支持，必须经过繁琐的人工清洗和校正过程，增加了工作负担和时间成本。其次，缺乏有效的数据管理机制进一步加剧了这一问题。没有统一的数据管理体系，各业务部门各自为政，数据存储分散，格式各异，难以进行综合分析和共享使用。此外，由于数据来源广泛且复杂，很多数据集缺少完备性和一致性，甚至存在大量无效数据，这使得从数据中提取有价值的信息变得异常困难。冷数据的存在也是不容忽视的问题之一。随着时间推移，部分数据会逐渐失去其时效性和相关性，成为所谓的“冷数据”。尽管这些数据可能仍然具有一定的历史价值，但如果不能妥善管理和区分，它们可能会干扰当前的数据分析工作，降低整体数据的价值密度。同时，数据的标准规范和权威性不足也极大地限制了数据的应用潜力。不同系统之间缺乏统一的数据定义和交换标准，造成数据理解和解释上的混乱。而权威性的缺失则意味着即使有高质量的数据，用户也可能因为对其准确性存疑而不愿意采用。面对数据的茫茫大海，我们确实有迷失方向的威胁。为了克服这些问题，组织需要建立一套完善的数据治理体系，包括但不限于制定严格的数据质量标准、实施全面的数据管理策略、构建高效的数据处理流程以及提升数据的安全性和可靠性。唯有如此，才能确保在享受大数据带来的机遇的同时，避免被数据淹没的风险，真正实现数据驱动的智能决策。
3.数据管理（治理）成为国际关注焦点
为此，各国都在将数据管理和治理看作重要的内容，这也成为全球关注的焦点。比如欧盟，发布了全球第一个最严格的数据法规——《通用数据保护条例》（GDPR）；法国提出了“数据税”的探索；美国联邦政府将数据作为政府的联邦战略，以政府数据治理为主要视角，来提出了未来的联邦政府的数据的愿景和关键的行动计划；2020年2月，欧盟也发布了《欧盟数据战略》，以数字经济发展为主要视角，推动构建欧洲单一数据市场，提升竞争力。
总的来说，数据管理成为未来全球各国竞争的焦点，成为各国的战略聚焦点。数据治理，也成为国家治理的有效手段和重要组成部分。
4.我国积极推动大数据发展战略实施
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济，推动数字经济逐步上升为国家战略。特别是在十九大报告中，提出了要推动互联网大数据、人工智能与实体经济的深度融合，进一步突出了大数据作为我国基础战略性资源的重要地位。数字化转型网www.szhzxw.cn
从目前分析来看，中国是全球数据增长最快的，拥有数据最多的国家。我们掌握了丰富的高质量的数据，如何将这些数据转化成新的经济增长的动力是我们经济发展下一步的主要内容。对这样海量的数据进行有效的管理是我们大家共同面临的主要目标。数字化转型网www.szhzxw.cn
这里的核心就是做到数据的有效的管理。我认为的数据如源源不断的水，不断滋润着数字经济的发展。中国人崇尚水文化，强调上善若水，水善利万物而不争。但是我们也看到，水可载舟，亦可覆舟，如果说不能对水进行有效的治理，就会导致水患。同样的，数据也需要治理。加强数据治理，发挥数据价值成为抢占未来发展主动权的重要方向。 数字化转型网www.szhzxw.cn
5.数据管理及治理的价值和意义
那么这个从几个方面来看数据治理和管理的价值。
第一，是组织机构数字资产保值增值的必然举措。通过数据驱动来提高我们的运营效率，降低组织的投入成本，提升组织的管理过程。通过有效的组织管理来提升组织的资产价值，那么我们必须要按照资产的方式，将数据进行管理。
第二，有助于引领行业的创新和规范化的发展。对数据进行有效的管理一方面可以进一步促进产业转型升级，另一方面，数据管理也成为行业监管的有效手段，通过数据的有效管控对行业进行规划。再之，通过数据有效治理和管理，能够培养一批既懂产业，又懂数据的核心人才，让这些人不断地发展我国的数据产业。
第三，通过数据赋能治理体系和治理能力现代化。通过“数据多跑路，百姓少跑腿”，“用数据决策、用数据说话、用数据管理”来提升政府的治理水平和治理能力现代化。通过网络通、数据通和业务通，来倒逼政府的内部的制度优化，助力政府、市场和社会关系的协调平衡。利用信息化的手段来提升政府的治理能力，通过数据的粘合提升行政管理效率，打造一个真正让人民满意的服务型政府。
通过数据赋能治理体系和治理能力现代化，已成为新时代政府改革与发展的核心路径。在数字化浪潮的推动下，政府治理正从传统的经验驱动、层级管理向数据驱动、协同治理转变。这一变革不仅提升了行政效能，更深刻重塑了政府运行机制、服务模式和决策逻辑。“数据多跑路，百姓少跑腿”是这一变革最直观的体现。过去，群众办事常常面临“材料多、环节繁、跑动次数多”的难题，甚至出现“证明我妈是我妈”这类荒诞现象。如今，依托一体化政务服务平台和数据共享交换体系，跨部门、跨层级、跨区域的数据得以高效流通。户籍、社保、不动产、婚姻登记等信息实现互联互通，群众只需一次提交、在线办理，即可完成多项业务申办，真正实现“一网通办”“掌上办”“就近办”“跨省通办”，极大提升了公共服务的便捷性与可及性。更深层次的是，“用数据决策、用数据说话、用数据管理”正在成为政府治理的新范式。传统的治理模式往往依赖主观判断和局部经验，容易出现决策偏差或资源错配。而通过汇聚宏观经济、社会民生、城市运行、环境监测等多维度数据，政府可以构建动态感知、智能分析、科学预警的决策支持系统。例如，在疫情防控中，通过大数据追踪传播链、预测风险区域，实现精准防控；在城市交通管理中，利用实时交通流数据分析拥堵点，优化信号灯配时；在政策评估中，通过数据回溯分析政策实施效果，及时调整优化。数据不再是沉睡的档案，而是驱动治理现代化的“活水源泉”。实现这一切的前提是打通“三通”——网络通、数据通、业务通。网络通是基础，确保各级政务系统互联互通；数据通是关键，打破“信息孤岛”，建立统一的数据资源目录和共享机制；业务通是目标，推动跨部门业务流程重构与协同联动。这一过程倒逼政府内部进行制度性改革：优化审批流程、厘清权责边界、强化协同机制，推动政府职能从“管理型”向“服务型”转变。在此基础上，数据成为连接政府、市场与社会的“粘合剂”。政府通过开放公共数据，激发企业创新活力，培育数据要素市场；通过数据反馈机制，倾听民意、回应诉求，增强社会参与感与信任度；通过数据监管，提升对市场主体的精准服务能力与风险防控能力。政府不再是唯一的治理中心，而是与企业、社会组织、公众共同构成多元共治的治理生态。最终，信息化手段与数据要素的深度融合，正在全面提升政府的感知能力、决策能力、执行能力和服务能力。从“被动响应”到“主动预见”，从“条块分割”到“整体协同”，从“经验判断”到“科学决策”，政府治理正迈向智能化、精细化、人性化的新阶段。这不仅是技术的升级，更是治理理念的革新。通过数据赋能，我们正在打造一个反应更敏捷、服务更贴心、运行更高效、人民更满意的服务型政府，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
工业数据管理意义
1. 国际视角：主要发达国家纷纷布局工业数据抢占先机
从国际视角来看，我们面临着制造业转型升级的重要先机，各个发达国家都纷纷布局工业数据先机。随着云计算、大数据和物联网等新兴产业的发展，全球掀起了以制造业转型升级为主要任务的新一轮工业革命，各个发达国家纷纷制定再工业化的战略。
法国在2013年提出了“新工业法国计划”，主要就是实现工业生产向数字化、智能化的转型，以生产工具的转型升级带动商业模式的转型。数字化转型网www.szhzxw.cn
2015年由德国提出的工业4.0战略，实施重点在于信息互联技术与传统工业制造的结合，强调通过CPS（信息物理系统）提升制造业的灵活性和工程效率，掀起了全球工业化改革的新一轮革命。美国也在2018年提出了《先进制造业领导力战略》，提出“要通过大数据分析和先进传感和控制技术应用于大量制造业活动，促进制造业的数字化转型”。数字化转型网www.szhzxw.cn
2. 国家视角：我国由制造大国向制造强国转变的关键举措
我们国家已经成为全球重要的制造大国，当前中国制造业面临产业“双向转移”的压力。劳动密集型的中小制造企业正在向其他劳动力和资源更低廉的新兴发展中国家转移，部分高端制造业在向欧美发达国家回流。
作为制造业大国，我们时刻产生着海量的工业数据，这成为我们国家国际竞争和国家安全的基础要素，也是我们国家制造业转型升级的战略资源。如何做好数据大文章，是我们从“跟跑、并跑、到领跑”，实现“弯道取直、，“跨越发展”的关键要素支撑。
3.企业视角：推进企业数字化转型的紧迫要求
从企业视角来看，工业数据是制造业实现从传统要素驱动向数字要素驱动的核心关键。
一是优化全要素配置效率。通过全产业链供需数据来进一步优化要素的配置效率，优化配置生产所需的原材料，设备，劳动力，资金等，可以实现农业生产，调度，分配，全局优化，促进工业全要素生产率的全面提升。
二是改进生产过程的质量保证。通过建立包括产品生产过程的工艺数据、，在线监测数据等全生命周期的质量数据体系，可以有效的追踪数据质量问题产生的原因，持续增强生产过程的质量保障能力。
三是可以促进生产流程的智能化。通过对设备和工厂进行智能化升级，促进数据共享系统和业务的协同，实现制造过程中的科学决策，进一步促进生产过程的智能化、定制化、柔性化、自我优化，实现真正意义上的精准制造、高端制造、敏捷制造能力。
工业数据的聚合融通离不开数据的有效管理，更需要数据的安全使用。工业数据作为全新的生产要素，在管理执行，开发利用，流通共享等方面存在的问题困难是我们需要进一步加以研究和分析的。
二、工业数据分类分级情况介绍
工业如何加强企业数据管理能力？方法路径有很多。而我们认为开展数据分类分级，则是落实国家要求，提升制造业企业数据管理的重要举措。《大数据产业发展规划（2016-2020年）》将数据资源分类标识作为数据管理要点。《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。
2018年出台的《数据管理能力成熟度评估模型》（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。企业如何做好自身数据分类分级，提升数据管理能力？这就亟需有关部门制定文件，指导企业开展数据分类分级工作。数字化转型网www.szhzxw.cn
工业数据分类分级是企业提升数据管理能力的基本功，是实现企业数据差异化，安全防护管理的基本前提，是企业数据价值释放、共享流通，开发利用的必由之路。
但企业该如何做好自身数据分类分级，提升数据管理能力？这就亟需有关部门制定文件，指导企业开展数据分类分级工作。数字化转型网www.szhzxw.cn
工业数据分类分级是企业提升数据管理能力的基本功，是实现企业数据差异化、精细化安全防护管理的基本前提，更是推动企业数据价值释放、促进数据共享流通、深化数据开发利用的必由之路。随着工业互联网、智能制造、数字孪生等技术的快速发展，工业企业产生的数据量呈指数级增长，涵盖研发设计、生产制造、供应链管理、设备运行、客户服务等多个环节。这些数据不仅体量庞大、类型多样、结构复杂，而且敏感程度和业务价值差异显著，若不加以科学分类与合理分级，极易导致“一刀切”的粗放式管理——该保护的数据未受保护，可开放的数据却被封存，最终造成数据资源浪费、安全风险上升、合规压力加剧。例如，企业的核心工艺参数、客户订单信息、财务数据等属于高敏感、高价值数据，一旦泄露可能造成重大经济损失或商业竞争劣势；而部分设备状态日志、环境监测数据等则相对公开，具备一定的共享与开放潜力。如果缺乏明确的分类标准，企业难以精准识别哪些数据需要加密存储、访问控制和审计追踪，哪些数据可用于内部分析或对外合作。这不仅影响数据资产的安全可控，也制约了数据在产业链协同、智能决策、产品创新中的高效流转与价值转化。然而，当前许多企业在推进数据分类分级过程中面临诸多现实挑战：
标准缺失：缺乏统一、可操作的分类框架与分级指南，各部门自行其是，标准不一；
认知不足：管理层对数据分类的重要性认识不够，认为只是IT部门的技术工作，未能上升至战略层面；
执行困难：数据分散在ERP、MES、SCADA、CRM等多个系统中，自动化识别与打标能力薄弱；
动态管理难：数据属性随时间变化（如临时项目数据转为归档数据），缺乏持续更新机制。因此，企业迫切需要一套权威、系统、可落地的指导文件，由相关主管部门牵头制定并发布《工业数据分类分级指南》或类似规范性文件，为企业提供清晰的方向指引和技术支撑。数字化转型网www.szhzxw.cn
这类文件应具备以下核心功能：
构建通用分类框架：建议按业务领域（如研发、生产、营销）、数据主题（如产品数据、设备数据、人员数据）或数据形态（结构化、非结构化）进行一级分类，便于企业结合自身业务特点灵活适配。
明确分级维度与标准：从数据敏感性、重要性、影响范围、合规要求四个维度出发，定义“一般数据、内部数据、重要数据、核心数据”等层级，并给出典型示例和判定流程。
提供实施路径与工具建议：指导企业如何开展数据资产盘点、敏感数据识别、自动化标签体系构建，并推荐元数据管理、数据发现、AI辅助分类等技术手段。
强化安全与合规联动：将分类分级结果与网络安全等级保护、数据出境评估、个人信息保护等制度衔接，实现“以级定策、依类防护”。
鼓励试点与动态优化：支持重点行业龙头企业先行先试，形成可复制推广的最佳实践，同时建立定期复评与动态调整机制。唯有如此，才能帮助企业真正建立起“底数清、责任明、防护准、流转畅”的数据管理体系。通过科学的分类分级，企业不仅能有效防范数据泄露、滥用等安全风险，满足《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法》等法规要求，更能为后续的数据确权、资产评估、入表核算、内部共享与外部流通奠定坚实基础。可以说，数据分类分级不是一项孤立的技术任务，而是企业数字化转型的“地基工程”。它既是数据治理的起点，也是释放数据要素价值的关键突破口。当企业能够“看得清”自己的数据资产、“管得住”关键数据、“用得好”高价值信息时，数据才真正从“资源”转变为“资产”，进而成为驱动企业高质量发展的新引擎。数字化转型网www.szhzxw.cn
在此背景下，今年3月份，工信部专门发布《工业数据分类分级指南（试行）》（以下简称《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。。下面围绕这个指南的内容和大家做一个分享。
《指南》解读
1.《指南》基本内容
《指南》对工业数据分类分级提出了部署要求。指南分4章，共16条。指南总则部分是原则和目标，第二章围绕着数据分类有三条，第三章围绕着数据分级有四条，第五章围绕着分级管理有五条，《指南》以提升工业企业的数据管理能力为目标。
《指南》提出，开展数据分类分级坚持三个结合原则。一是以问题导向、目标导向和结果导向相结合。二是企业为主体，行业为指导，属地监管相结合原则，三是分类标识，逐级定级，分级管理相结合原则。
2.数据分类分级目的及意义
通过研读《指南》内容，可以看出，数据分类治理是实现不同企业之间数据共享互认的基本功。我们通过分类标识过程，将分散的、存储在不同系统的数据内容，进行有效匹配、互认，讲工业数据管理由原来的“杂货铺”变成一个“自动化仓库”，实现工业数据的共享流通。
工业数据的分级治理是确保数据安全的基准线。随着越来越多的设备系统生产和服务暴露在互联网中，数据安全的风险越来越大。为此，我们一定要站在安全的视角上进行分级，结合工业数据的属性、安全的防护要求，构建数据分级管理的制度体系，分级施策，确保工业数据的安全。
工业数据多方治理是理清各方职责的指示灯。工业数据分布在不同的部门，涉及的主体众多，参与职责现在目前不清楚，各企业也没有建立一个有效的推进机制。为此，我们必须要以治理的方式为重点协调各方，有效的推动工业数据的分类，明确各个治理主体的分工，理清各方的职责权限，从而建立有效的管理机制来保证工业数据的分类分级持续开展。数字化转型网www.szhzxw.cn
工业数据分类分级工作的核心目的就是要提升制造业企业的数据管理，进而促进加快数据要素市场培育。一要实现对企业系统数据进行全面的盘点和分类梳理。二要实现对数据的分类分级的管理。三进而打破数据的孤岛，实现数据在行业内、在企业内的有效的共享和深度开发利用。
工业数据分类分级工作的核心目的，远不止于技术层面的数据整理，其根本在于全面提升制造业企业的数据管理能力，推动企业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，并以此为支点，撬动整个数据要素市场的培育与发展。在智能制造、工业互联网、数字孪生等新技术深度融合的背景下，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的“第五大生产要素”。而要让这一要素真正“活起来、动起来、用起来”，分类分级是不可或缺的基础性工程。具体而言，工业数据分类分级工作应聚焦三大核心目标，层层递进，系统推进：
一、实现对企业系统数据的全面盘点与分类梳理——摸清“数据家底”
当前，许多制造企业面临“数据丰富但管理混乱”的困境：研发设计数据在PLM系统中，生产过程数据在MES系统中，设备运行数据在SCADA系统中，供应链信息在ERP中，客户反馈在CRM中……数据分散在多个孤立的业务系统中，缺乏统一视图，形成了典型的“数据烟囱”。通过开展数据分类分级工作，企业首先需要对全量数据资产进行系统性盘点，建立“数据资源目录”。这不仅是技术动作，更是一次组织级的数据认知重塑。企业需明确：哪些系统在产生数据？数据的类型、格式、更新频率如何？数据的业务归属部门是谁？哪些是核心工艺数据？哪些是运营辅助数据？在此基础上，按照统一的分类标准（如按业务域：研发、生产、供应链、营销、服务；或按数据主题：产品数据、设备数据、人员数据、质量数据等）进行归类，形成清晰、可管理的数据资产地图。只有先“看得见、说得清”，才能谈后续的“管得住、用得好”。
二、实现数据的分类分级管理——构建“精准治理”机制
分类是基础，分级是关键。在完成数据梳理后，企业需依据数据的敏感性、重要性、影响范围和合规要求，对数据进行科学分级，如划分为“一般数据、内部数据、重要数据、核心数据”等层级。这一过程的意义在于：实现差异化安全防护：对核心工艺参数、客户订单、财务数据等高敏感数据，实施加密存储、访问控制、操作审计等强保护措施；对公开或低敏感数据，则可适度开放，降低管理成本。支撑合规管理：满足《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法》等法规要求，明确数据处理活动的合规边界，防范数据泄露、滥用等法律风险。优化资源配置：将有限的治理资源聚焦于高价值、高风险数据，避免“一刀切”带来的资源浪费。更重要的是，分类分级结果应与企业的数据治理策略、安全策略、共享策略联动，形成“以级定策、依类施策”的闭环管理机制，真正实现数据的精细化、智能化治理。
三、打破数据孤岛，推动数据高效共享与深度开发利用——释放“数据价值”
分类分级的最终目的，不是为了“锁住”数据，而是为了更好地“用活”数据。当企业完成了数据的盘点与分级，就具备了打破“数据孤岛”的基础条件。一方面，在企业内部，可以通过数据中台、数据湖等平台，将分散在各系统的数据按标准汇聚、整合，实现跨部门、跨业务的数据共享。例如，将生产数据与质量数据结合，分析工艺参数对产品良率的影响；将设备运行数据与维护记录关联，构建预测性维护模型，提升设备可用率。另一方面，在行业层面，基于统一的分类分级标准，不同企业之间的数据交换与协同成为可能。例如，在汽车产业链中，主机厂可与零部件供应商共享部分设计与生产数据，实现协同研发；在钢铁行业，企业间可基于脱敏后的能耗数据开展行业对标，推动绿色低碳转型。更进一步，分类分级为数据资产化、数据交易、数据入表等高级应用奠定基础。企业可清晰界定哪些数据可用于内部创新、哪些可对外授权使用、哪些具备资产价值，从而积极参与数据要素市场建设，实现数据的“确权、定价、流通、收益”。结语：从“数据管理”到“数据赋能”的跃迁工业数据分类分级，看似是基础性、技术性工作，实则是制造业数字化转型的“地基工程”。它不仅是提升企业数据管理能力的起点，更是打通数据要素流通壁垒、培育数据市场的关键一步。当企业真正实现“家底清、分类明、分级准、共享畅”，数据才能从沉睡的资源转变为流动的资产，从成本中心升级为价值引擎。未来，谁掌握了数据治理的主动权，谁就能在智能制造的赛道上赢得先机。
工业数据分类分级试点工作内容
1.试点工作目标及原则
在试点过程中，我们主要核心工作就是要将我们的工业数据分类分级的指南推向深入，让企业结合各自的特点开展工作。自3月份以来，虽受疫情的影响，但工信部还是组织开展了工业数据分类分级的利用试点工作。试点的目标就是按照工业数据分类分级的要求推动相关应用试点企业完成数据底账，进而提升工业数据的管理能力。数字化转型网www.szhzxw.cn
实际上就是指在实践过程中，要坚持问题导向、目标导向。要以解决问题为指引，集中试点企业的全部力量和有效的资源，攻坚克难，全面的探索工业数据分类分级所存在的问题和矛盾。以目标为导向，就是为了提高企业数据管理的能力，持之以恒一步一个脚印的朝着目标奋斗。坚持问题为导向，坚持把企业的数据底账摸清。数字化转型网www.szhzxw.cn
2.工作主体
数据分类分级试点工作主体包括三类：核心主体是企业，赛迪这样的第三方机构作为支撑机构全程引导企业开展试点工作；而行业协会和政府则起到监督指导作用，逐步实现”企业点突破、行业线贯通、地方面推广”的的工业数据分类分级管理体系，提升数据管理和安全防护能力。
3.三项重点工作
那么核心就是要抓住三个重点：
一是分类标识要全。要对工业企业的全量数据进行全面的梳理进行分类标识，做全面的梳理盘点，将企业内部的数据作为资产一样进行管理。像垃圾分类一样，将各类数据分门别类，有效的管理起来。
二是要逐类的定级，定级要准。按照数据的受损情况进行定级，来保证数据的有效性。数据分级站在数据的安全的受损的视角上进行，分类定级不是目的，目的是要进行分级的管理，要保证数据的安全，保证企业的数据价值的有效释放。这就要求我们差异化分类施策。
三是分级管理要细致到位。这样形成一个有效的闭环，把数据作为一个有效的过程来去做，通过试点积累的工作经验，提炼经验做法成为我们的方法论，培育行业标杆，通过他们现身说法，来进一步解释数据价值释放过程。
工业数据分类分级试点推进情况
赛迪研究院在这一过程中积极配合工信部和相关的行业协会，做好相关的配合工作开展了一系列相关的培训和调研工作，不断地完善相关的模板，来提升相关的内容。
这个过程中，我们跟相关的领导依次走访了建筑建材、酒业协会、纺织协会、工程机械协会等了解相关情况、探索相关的规律，通过这种方式促进企业数据分类分级试点工作开展。
三、工业数据分类分级推进路径
对于企业内部来说，如何来开展数据的分类分级？这就要进一步学习领会3月份发布的工业数据分类分级的指南试行版的内容。数字化转型网www.szhzxw.cn
理顺工作思路
一方面，要理清工作思路，首先要明确三级分类的范围。另一方面，要从数据产生系统和业务出发，将业务的框架、逻辑、表现过程，按业务、系统、模块等不同的衡量进行分类。三就是要从业务和系统看数据的分布情况，要明确数据在哪里、数据由谁提供、数据的格式是什么等等这方面问题。
定级就是要对数据的安全性，对每类数据进行级别的划分，然后进行差异化的防护。理清工作思路就能清楚如何开展数据分类分级工作。
明确数据类别分类
明确数据类别分类也是很多企业困扰一个问题。
我认为，可以从两方面入手。一方面是站在组织架构和核心业务的视角来分析数据，就是按照部门业务、数据内容，对企业数据进行全面的梳理，这样是站在业务侧来去看数据系统化、规范化的管理程度。
另一个可以从数据从哪里来入手。基于“企业业务—支撑业务的系统功能—对应数据库和数据表”进行分类。大部分数据都来源于信息系统，我们可以站在业务——支撑各个业务系统的系统功能上，对现有的数据库、数据表进行分类。大部分的企业可以通过先梳理现有的业务系统，如ERP、MES系统，按照《指南》的五个数据域进行分类，然后根据功能模块对应的数据库和数据表今后一步划分数据子类。
这两方面是殊途同归的。一个是站在业务视角上考虑问题，一个是从技术视角上考虑问题，相互促进。
做好工作保障
数据分类分级的各项工作绝不仅仅是IT部门的事情，它是一个治理的过程，必须要形成一个良好的综合协调机制，要以业务视角和技术视角相融合的方式来开展，这样才能使工作推向深入。
另一方面，要实现数据分类分级全覆盖，要按照工序，业务流程，功能等思考数据分类分级。同时，要细致准确的做好数据的逐类定级，要把数据的受损情况降低到最低，然后来评价每项数据的保护措施是否到位，这样才能够形成一个闭环。最后，要在现有的基础上，站在数据的维度上进行管理，进一步梳理数据，形成一个有机的管理体系。数字化转型网www.szhzxw.cn
寻求第三方支撑
这里实际上要如何做好呢？很多企业还不会做的话可以寻找第三方的支持。第三方机构的支撑工作内容包括开展深入的调研，充分收集相关的信息；评估调研的结果，找到症结所在；组织内部的培训，加大方法的宣传；编制相关的指导文件，构建相关的管理体系；指导结果的审核，做好评定的准备；监控咨询的质量，提高优质的服务，这样才能够保证这项工作得到有效进行。数字化转型网www.szhzxw.cn
最后，我们也希望大家，在这个后面的过程中能够进一步的围绕着数据的理论性问题进行探讨，寻找“数”之道理，围绕着数据治理、数据流通、数据安全、数据属性、数据伦理等这些理论性问题开展研究；探索数据之道路，围绕着数据的应用问题，例如数字经济、数字化转型、数字政府、智慧城市等内容，开展相关的内容研究；寻觅数据之道法，实际上是在技术上要解决数字孪生，数据中台，数字新基建等方面问题，通过技术侧来支撑理论和应用的落地，来保证数据价值的实现。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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