工业数据分类分级指南

     工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业（以下简称平台企业）在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。《工业数据分类分级指南（试行）》旨在指导企业全面梳理自身工业数据，提升数据分类分级管理能力，促进数据充分使用、全局流动和有序共享，支撑供给侧结构性改革、驱动制造业转型升级。DCMM将数据分类分级作为数据管理能力第2级至第5级基本要求，引导企业通过数据防护技术应用来实现管理流程优化、组织体系变革，工业数据管理能力跃升。

   工业企业结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式，分析梳理业务流程和系统设备，考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况，对工业数据进行分类梳理和标识，形成企业工业数据分类清单。 工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）。 平台企业工业数据分类维度包括但不限于平台运营数据域（物联采集数据、知识库模型库数据、研发数据等）和企业管理数据域（客户数据、业务合作数据、人事财务数据等）。根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。

 企业落实工业数据分类分级：一是制度要“实”，建立健全工业数据分类分级管理制度，明确信息化部门、生产部门、行政部门等多方协同的工作机制。二是梳理要“全”，按照纵向贯穿管理层至控制层、横向覆盖全流程环节的原则，围绕数据域全面实施数据分类，形成企业工业数据清单。三是分析要“准”，鉴于不同行业、不同规模的企业因数据受损所致后果的评价标准、承受能力均存在差异，建议各行业、企业应结合自身实际，从有利于数据管理的角度，研究制定科学合理的量化定级指标。四是管理要“细”，切实做好对工业数据的差异化防护，不断完善数据管理措施，充分挖掘数据作为生产要素的潜在价值。