《工业大数据发展指导意见》系列解读（一）构建和完善四大体系，推动工业大数据全面发展

《意见》在“加快数据汇聚”、“推动数据共享”、“深化数据应用”、“完善数据治理”、“强化数据安全”、“促进产业发展”6个重点方向设置了18项重点任务。综合来看，第一、二两个方向可以合并起来看，强调资源体系建设，第四、五两个方向可以合并起来看，强调治理体系建设。综合来看，《意见》围绕构建工业大数据的资源、融合、产业和治理四大体系，组织安排主要任务，提出要打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。四个体系相互衔接、相辅相成，其中，资源体系建设是基础、融合体系建设是动力、产业体系建设是支撑、治理体系建设是保障。

（一）聚焦资源体系建设，夯实工业大数据发展基础

实现工业数据的资源转化是工业大数据发展的前提。当前我国企业信息化基础仍然薄弱、设备自主水平还比较低，同时还面临标准协议不统一、设备接口不开放等诸多难题，造成数据不可见、不贯通、不可管、不开放、不可用、不共享等问题。为解决这些问题，《意见》以“全面”、“互通”和“高质量”为要求，通过推动企业自动化、数字化改造升级、推动通信协议兼容贯通、建设工业数据平台等多种手段，推动数据全面采集、高效互通和高质量汇聚。此外，《意见》也针对国家对战略性、基础性数据资源的监督管理需求，提出建立国家工业大数据平台，把工业大数据资源管好用好。最后，《意见》通过打造工业数据空间、激活工业数据市场活力等手段，来促进工业数据的共享流通。

（二）聚焦融合体系建设，壮大工业大数据发展动力

融合应用是工业大数据价值体现的关键环节。传统工业企业普遍存在对工业大数据的认识不足，应用能力缺失、应用深度不足等问题，导致工业大数据的普及应用尚未完全展开，特别是高价值的深度应用更少，工业大数据的价值尚未充分体现。《意见》聚焦深化工业大数据创新应用，从需求和供给两端发力，通过开展试点示范、提升数据平台支撑作用、培育数去驱动的制造新模式新业态，打造工业大数据应用生态，推进数据融合应用从单点应用拓展到全局应用、从浅层应用扩展深化应用，全面释放工业大数据价值。

（三）聚焦治理体系建设，强化工业大数据发展保障

数据治理特别是数据安全治理是工业大数据大规模纵深应用的根本保障。工业大数据牵涉企业、平台和个人等多重责任，涉及多样数据的跨企业、跨行业、跨区域流动等相关问题，主体责任不清，分级分类管理难度大。全环节全系统的安全防护措施尚未健全，边缘端和云端均集中多种安全隐患，企业和用户在深度应用和安全运行方面存在很多顾虑，掣肘工业大数据价值和活力的激发释放。《意见》通过有序推进工业大数据分级分类管理应用推广，开展数据管理能力贯标、完善数据标准等手段，来优化提升工业数据的治理体系，同时，通过构建工业大数据安全管理体系，加强工业大数据安全技术和产品研发，提升工业大数据安全防护水平。

（四）聚焦产业体系建设，做强工业大数据发展支撑

大数据技术产业是实现融合应用和创新发展的基石。我国大数据技术能力仍然不足，特别是基础底层技术和共性技术成为制约高水平融合应用的瓶颈，大数据产业配套和集聚发展潜力仍然有待挖掘。《意见》着力提升工业大数据技术能力，强调通过构建产学研合作的创新生态，来推动关键底层技术、共性技术的突破，并强调通过推动数据技术产品和数据应用服务企业的培育来促进大数据核心产业的发展壮大，从而为工业大数据的应用提供强力支撑。