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加快工业数据治理,推进资产化进程的五大着力点

来源:赛迪智库  作者:王伟玲 左佐卉  投稿时间:2021-11-24

近期,黑客对工业行业的网络攻击尤为频繁,攻击目标遍布世界各地,在造成大面积数据泄露的同时,也给工业行业带来巨大的经济损失。从一系列数据安全事件不难看出,工业数据泄露影响巨大,必须加大工业数据治理的推进力度。赛迪研究院信息化与软件研究所认为,理性研判工业数据治理的内在动因,客观分析工业数据治理的障碍性因素,提出应对之策,对于释放工业数据潜在价值、推动制造业高质量发展具有重要意义。

一、为何开展工业数据治理?

1、在工业数据资产层面,底数不清现象普遍存在,阻碍了数据资产化进程,亟待理清。

2、在工业数据质量层面,存在失真、错位、不一致等问题,影响了分析决策的有效性,数据质量亟待提升。

3、在工业数据采集层面,存在样本不全、效率低、准确性低等问题,亟待得到解决。

4、在工业数据联通层面,存在系统不联通、数据中心不链接、产品数据不衔接等问题,数据孤岛普遍,亟待提高数据畅通水平。

5、在工业数据应用层面,面临机理模型匮乏困境,应用层次不高,数据价值亟待有序释放。

二、制约工业数据治理的三大难题

1、从体制机制看,数据治理职责有待健全。

2、从方式方法看,数据治理理论有待完善。

3、从自主创新看,数据治理技术有待突破。

三、加快工业数据治理的五大着力点

1、树立价值驱动的工业数据治理理念。

2、建立工业数据治理组织机构体系。

3、制定工业数据治理制度标准体系。

4、完善工业数据治理评价考核体系。

5、强化工业数据治理平台技术研发。

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