工业数据分类分级的目的意义及工作内容

一、《工业数据分类分级指南》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。

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。

二、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，主要核心工作就是要将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。

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。

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，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。

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