工業(ye) 和信息化部近日印發《關(guan) 於(yu) 工業(ye) 大數據發展的指導意見》，明確將促進工業(ye) 數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產(chan) 業(ye) 進步、治理有序的工業(ye) 大數據生態體(ti) 係。並提出加快數據匯聚、推動數據共享、深化數據應用、完善數據治理、強化數據安全、促進產(chan) 業(ye) 發展、加強組織保障等七方麵21條指導意見。
工業(ye) 和信息化部
關(guan) 於(yu) 工業(ye) 大數據發展的指導意見
工信部信發〔2020〕67號
各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產(chan) 建設兵團工業(ye) 和信息化主管部門（大數據產(chan) 業(ye) 主管部門）：
工業(ye) 大數據是工業(ye) 領域產(chan) 品和服務全生命周期數據的總稱，包括工業(ye) 企業(ye) 在研發設計、生產(chan) 製造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業(ye) 互聯網平台中的數據等。為(wei) 貫徹落實國家大數據發展戰略，促進工業(ye) 數字化轉型，激發工業(ye) 數據資源要素潛力，加快工業(ye) 大數據產(chan) 業(ye) 發展，現提出如下意見。
1總體(ti) 要求
堅持以習(xi) 近平新時代中國特色社會(hui) 主義(yi) 思想為(wei) 指導，深入貫徹黨(dang) 的十九大和十九屆二中、三中、四中全會(hui) 精神，牢固樹立新發展理念，按照高質量發展要求，促進工業(ye) 數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產(chan) 業(ye) 進步、治理有序的工業(ye) 大數據生態體(ti) 係。
2加快數據匯聚
（一）推動工業(ye) 數據全麵采集。支持工業(ye) 企業(ye) 實施設備數字化改造，升級各類信息係統，推動研發、生產(chan) 、經營、運維等全流程的數據采集。支持重點企業(ye) 研製工業(ye) 數控係統，引導工業(ye) 設備企業(ye) 開放數據接口，實現數據全麵采集。
（二）加快工業(ye) 設備互聯互通。持續推進工業(ye) 互聯網建設，實現工業(ye) 設備的全連接。加快推動工業(ye) 通信協議兼容統一，打破技術壁壘，形成完整貫通的數據鏈。
（三）推動工業(ye) 數據高質量匯聚。組織開展工業(ye) 數據資源調查，引導企業(ye) 加強數據資源管理，實現數據的可視、可管、可用、可信。整合重點領域統計數據和監測數據，在原材料、裝備、消費品、電子信息等行業(ye) 建設國家級數據庫。支持企業(ye) 建設數據匯聚平台，實現多源異構數據的融合和匯聚。
（四）統籌建設國家工業(ye) 大數據平台。建設國家工業(ye) 互聯網大數據中心，匯聚工業(ye) 數據，支撐產(chan) 業(ye) 監測分析，賦能企業(ye) 創新發展，提升行業(ye) 安全運行水平。建立多級聯動的國家工業(ye) 基礎大數據庫，研製產(chan) 業(ye) 鏈圖譜和供應鏈地圖，服務製造業(ye) 高質量發展。
3推動數據共享
（五）推動工業(ye) 數據開放共享。支持優(you) 勢產(chan) 業(ye) 上下遊企業(ye) 開放數據，加強合作，共建安全可信的工業(ye) 數據空間，建立互利共贏的共享機製。引導和規範公共數據資源開放流動，鼓勵相關(guan) 單位通過共享、交換、交易等方式，提高數據資源價(jia) 值創造的水平。
（六）激發工業(ye) 數據市場活力。支持開展數據流動關(guan) 鍵技術攻關(guan) ，建設可信的工業(ye) 數據流通環境。構建工業(ye) 大數據資產(chan) 價(jia) 值評估體(ti) 係，研究製定公平、開放、透明的數據交易規則，加強市場監管和行業(ye) 自律，開展數據資產(chan) 交易試點，培育工業(ye) 數據市場。
4深化數據應用
（七）推動工業(ye) 數據深度應用。加快數據全過程應用，發展數據驅動的製造新模式新業(ye) 態，引導企業(ye) 用好各業(ye) 務環節的數據。
（八）開展工業(ye) 數據應用示範。組織開展工業(ye) 大數據應用試點示範，總結推廣工業(ye) 大數據應用方法，製定工業(ye) 大數據應用水平評估標準，加強對地方和企業(ye) 應用現狀的評估。
（九）提升數據平台支撐作用。發揮工業(ye) 互聯網平台優(you) 勢，提升平台的數據處理能力。麵向中小企業(ye) 開放數據服務資源，提升企業(ye) 數據應用能力。加快推動工業(ye) 知識、技術、經驗的軟件化，培育發展一批麵向不同場景的工業(ye) APP。
（十）打造工業(ye) 數據應用生態。麵向重點行業(ye) 培育一批工業(ye) 大數據解決(jue) 方案供應商。鼓勵通過開展工業(ye) 大數據競賽，助力行業(ye) 創新應用。加大宣傳(chuan) 推廣力度，開展線上線下數據應用培訓活動。
5完善數據治理
（十一）開展數據管理能力評估貫標。推廣《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T 36073-2018，簡稱DCMM）國家標準，構建工業(ye) 大數據管理能力評估體(ti) 係，引導企業(ye) 提升數據管理能力。鼓勵各級政府在實施貫標、人員培訓、效果評估等方麵加強政策引導和資金支持。
（十二）推動標準研製和應用。加強工業(ye) 大數據標準體(ti) 係建設，加快數據質量、數據治理和數據安全等關(guan) 鍵標準研製，選擇條件成熟的行業(ye) 和地區開展試驗驗證和試點推廣。
（十三）加強工業(ye) 數據分類分級管理。落實《工業(ye) 數據分類分級指南（試行）》，實現數據科學管理，推動構建以企業(ye) 為(wei) 主體(ti) 的工業(ye) 數據分類分級管理體(ti) 係。
6強化數據安全
（十四）構建工業(ye) 數據安全管理體(ti) 係。明確企業(ye) 安全主體(ti) 責任和各級政府監督管理責任，構建工業(ye) 數據安全責任體(ti) 係。加強態勢感知、測試評估、預警處置等工業(ye) 大數據安全能力建設，實現閉環管理，全麵保障數據安全。
（十五）加強工業(ye) 數據安全產(chan) 品研發。開展加密傳(chuan) 輸、訪問控製、數據脫敏等安全技術攻關(guan) ，提升防篡改、防竊取、防泄漏能力。加快培育安全骨幹企業(ye) ，增強數據安全服務，培育良好安全產(chan) 業(ye) 生態。
7促進產(chan) 業(ye) 發展
（十六）突破工業(ye) 數據關(guan) 鍵共性技術。加快數據匯聚、建模分析、應用開發、資源調度和監測管理等共性技術的研發和應用，推動人工智能、區塊鏈和邊緣計算等前沿技術的部署和融合。
（十七）打造工業(ye) 數據產(chan) 品和服務體(ti) 係。推動工業(ye) 大數據采集、存儲(chu) 、加工、分析和服務等環節相關(guan) 產(chan) 品開發，構建大數據基礎性、通用性產(chan) 品體(ti) 係。培育一批數據資源服務提供商和數據服務龍頭企業(ye) ，發展一批聚焦數據標準製定、測試評估、研究谘詢等領域的第三方服務機構。
（十八）著力構建工業(ye) 數據創新生態。支持產(chan) 學研合作建設工業(ye) 大數據創新平台，圍繞重大共性需求和行業(ye) 痛點開展協同創新，加快技術成果轉化，推動產(chan) 業(ye) 基礎高級化和產(chan) 業(ye) 鏈現代化。
8加強組織保障
（十九）健全工作推進機製。省級工業(ye) 和信息化主管部門（大數據產(chan) 業(ye) 主管部門）要建立工業(ye) 大數據推進工作機製，統籌推進地方工業(ye) 大數據發展。鼓勵各地因地製宜加強政策創新，開展重大問題研究，實施政策評估谘詢，助力工業(ye) 大數據創新應用。
（二十）強化資金人才支持。發揮財政資金的引導作用，推動政策性銀行加大精準信貸扶持力度。鼓勵金融機構創新產(chan) 品和服務，扶持工業(ye) 大數據創新創業(ye) 。完善人才培養(yang) 體(ti) 係，培育既具備大數據技術能力又熟悉行業(ye) 需求的複合型人才。
（二十一）促進國際交流合作。圍繞政策、技術、標準、人才、企業(ye) 等方麵，推進工業(ye) 大數據在更大範圍、更寬領域、更深層次開展合作交流，不斷提升國際化發展水平。
工業(ye) 和信息化部
2020年4月28日