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。
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。
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。
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。
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。
今晚跟大家交流，也希望在座的各位企业家们能够重视工业数据的分类分级，早做比晚做好，数据治理是一个长期的过程，需要一把手重视，全员参与，共同促进这项工作不断发展。
我认为数据治理是一个有起点，没有终点的过程，是必须要坚持，久久为功常抓不懈才能走向深入。
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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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