工业数据管理：分类分级指南

“工业数据分类分级指南（试行）旨在指导企业提升工业数据管理能力，促进数据的使用、流动与共享，释放数据价值，赋能制造业高质量发展。该指南适用于工业和信息化主管部门、工业企业及平台企业，但不适用于涉及国家秘密信息的数据。数据分类包括研发、生产、运维、管理及外部数据等多维度，而数据分级依据潜在影响分为一级、二级和三级。” 工业数据分类分级是确保数据安全和有效利用的关键步骤。首先，指南强调了制定的背景和目的，是为了响应国家大数据发展政策，提高企业的数据管理能力，特别是工业领域的数据管理。工业数据涵盖了从研发设计到生产制造、经营管理、运维服务等多个环节，也包括工业互联网平台在运营过程中的各种数据。 在数据分类方面，工业企业需根据自身的生产制造模式来划分数据，例如，研发数据包括设计和测试数据，生产数据涵盖控制信息、工况状态等，运维数据涉及物流和售后服务，管理数据包括资产、供应链和业务统计信息，而外部数据则是与其他主体共享的数据。平台企业则有其特定的分类，如平台运营数据（物联采集、知识库等）和企业管理数据（客户、业务合作等）。 数据分级是根据数据遭受破坏、泄露后的潜在影响来设定的。工业数据被分为一级、二级和三级三个级别，其中三级数据的潜在影响最大，可能导致特别重大的生产安全事故或环境事件。这种分级制度有助于企业有针对性地进行数据保护，根据数据的重要性和敏感性采取不同级别的安全措施。 通过实施这样的分类分级指南，企业可以更有效地管理和保护工业数据，降低风险，同时也能更好地挖掘数据的商业价值，推动制造业的创新和发展。在实际操作中，企业需要结合行业特点、业务规模和数据复杂性，制定具体的数据分类和分级策略，确保数据的安全流动和合规使用。