線上賭場規則描述：：一、迎機遇，工業數據成為驅動產業創新發展的主引擎 (一)工業數據是數字化轉型升級的必然產物 近年來，我國兩化深度融合步伐明顯加快，在需求分析、研發設計、生產制造、運行維護直至報廢回收的產品全生命周期中，以數據為紐帶逐漸實現物理世界和信息世界的無縫鏈接，數據量呈爆炸式增長。隨著服務型制造、共享制造等新業態新模式的涌現，智能化設計、網絡化協同制造、個性化定制服務等場景將積累更加豐富的工業數據資源。 (二)工業數據資源不斷釋放蘊藏的巨大能量 大數據技術在工業領域用戶需求精準分析、生產過程改進優化、營銷管理智能決策等方面發揮的作用日益顯現，工業數據成為新的生產要素資源。數據流帶動技術流、資金流、人才流、物資流，提升資源優化配置能力，促進全要素生產率提升，成為帶動業務創新發展、推動供給側結構性改革、實現包容性增長和可持續發展的重要驅動力。 (三)工業互聯網平臺加速實現海量數據匯聚 工業互聯網平臺作為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的樞紐，全面采集產品設計、生產工藝、設備運行、運營管理等海量工業數據資源，實現數據的有效整合、深度分析以及快速處理。我國工業互聯網平臺已進入發展快車道，賦能效用日益顯現，為進一步挖掘工業數據價值、重塑生產制造和服務體系提供支撐，給經濟創新發展注入了新動能。 二、促管理，分類分級是釋放工業數據潛能的必由路徑 (一)工業數據具有復雜性差異性特征 從數據形態看，種類繁多、價值不一。復雜多樣的業務場景導致工業數據存在時序、非時序、結構化、非結構化等多種形式，承載信息、應用領域、重要程度等各不相同，實時性、連續性、穩定性需求差異較大。從數據流向看，路徑復雜、主體多樣。工業數據在企業內部研發、生產、運維、管理等環節之間互通，在上下游企業間、平臺間流轉，涉及設備廠商、工業企業、平臺企業、服務商等相關方，加大了流向跟蹤、風險定位、責任追溯等數據管理難度。 (二)分類分級是工業數據管理的基礎 區分工業數據的類型和重要級別是部署細粒度、層次化數據管理措施，促進數據充分利用、有序流動和安全共享的前提。一方面，有利于明確差異化數據管理要求，引導企業建立工業數據管理機制，按類逐級排查管理風險、統籌部署防護策略、合理分配資源，切實提升數據管理水平。另一方面，有利于確定不同數據的共享范圍，在遵循“最小知情原則”的前提下打破信息孤島，促進跨企業、跨行業、跨區域的工業數據關聯分析與深度挖掘，加快工業生產智能轉型步伐。 (三)貫徹落實分類分級管理相關要求 2015年，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，要求建立數據分類目錄等標準規范體系。2016年，工業和信息化部印發《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》，部署了開展數據資源分類、開放共享等基礎通用標準研制的重點任務。同年印發的《工業控制系統信息安全防護指南》提出應根據風險評估結果對數據信息進行分級分類管理。2018年國標委發布《數據管理能力成熟度評估模型》(GB/T 36073-2018，以下簡稱DCMM)，將數據分類分級作為數據管理能力第2級(受管理級)至第5級(優化級)的基本要求。 三、重實踐，積極穩妥提升指南內容的科學性與合理性 (一)堅持問題導向、目標導向、結果導向 工業數據分類分級是一項較為復雜的系統性工作。在《指南》編制過程中，我們組織國家工業信息安全發展研究中心、中國電子技術標準化研究院等單位深入研究工業數據的內涵與特征，廣泛調研數據管理突出問題和迫切需求，多次與地方工業和信息化主管部門、行業主管部門、領域專家及企業代表研討，以可操作、可實施為目標，以實踐效果為牽引，提出基于數據業務屬性的分類分級管理方法。 (二)堅持試驗驗證、邊試邊改、逐步完善 《指南》初稿完成后，在江蘇、廣東、四川、江西4個地區和鋼鐵、煙草2個行業開展了工業數據分類分級試驗驗證，赴14家企業對近600類工業數據進行定級分析。通過深入企業現場逐條檢驗《指南》主要內容，不斷總結經驗、迭代優化，在分類分級方法設計方面注重兼顧科學性和可操作性，在顆粒度把握方面盡量平衡全局通用性、行業靈活性和橫向可擴展性，最終形成了試行版本。