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当前，以大数据为代表的新一代信息通信技术正在加速与传统行业融合，催生工业大数据、医疗大数据、金融大数据、农业大数据等新技术和新应用，与此同时，大数据也正在助力人工智能技术的发展。可以说，大数据正在赋能各行各业，为我们的生产和生活带来更多的便利。

近年来，随着信息化的持续推进以及工业互联网应用的逐步深入，工业企业的数据呈现爆发增长趋势，工业数据的分析挖掘在推动企业降本增效、提升竞争力等方面的作用也日益凸显。2018年年末，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟，针对我国工业企业数据管理现状开展了一轮调研。调研结果显示，工业企业的数据管理工作滞后于其他行业，数据基础还远远不能支撑智能化的需求，亟须“补课”，同时，工业数据安全风险、流通等问题也亟待解决。

工业企业在数据管理方面面临哪些挑战?

数据基础依然薄弱

数据管理的概念伴随着20世纪80年代数据库技术在各个行业的应用而诞生，目的是为了更有效地对计算机系统中的数据进行存储和访问。数据管理在发展演进的过程中，形成了包括数据质量、数据安全、数据标准、数据互操作、数据共享与流通在内的多项核心管理职能，通过体系化的方式实现数据的可用、好用，从而更好地发挥数据的价值。2000年以来，银行、电信等信息化程度较高的行业，面临越来越庞大和复杂的数据资产，开始建设数据仓库，并逐渐建立起专业化的数据管理体系，较好地支撑了日益增长的经营分析与决策支撑需求。

工业领域信息化起步相对较晚，工业数据也更为复杂，涉及研发、生产、管理、运维、服务等多个环节，因而数据管理工作的推进也相对滞后。随着工业互联网发展的不断深化，在工业领域加强数据管理的重要性日益突出。与其他行业类似，工业数据管理工作的重点也是保障数据质量与安全，促进数据互操作，为工业智能提供高质量、高可靠的基础数据资源。

数据管理落地实施滞后

企业对于数据的重视和理解程度是其开展数据管理工作的前提。随着工业企业信息化的普及以及工业互联网的快速发展，工业企业对于数据管理重要性的认识正逐步提高，但实际落地情况却令人担忧。调查显示，98.6%的企业觉得数据管理工作值得投入，其中77%的企业坚信数据管理很重要，并认为数据管理是一个长期的过程且会为企业带来价值。然而，仅32.4%的企业开展了数据管理相关工作，接近半数的企业尚未规划专门的人力投入。

当前，我国工业企业的数据管理工作从整体上看还处于起步阶段。一些大型企业由于数据增长或业务需求已经有一些数据管理的经验积累，但大部分企业仍在摸索之中。为此，企业还需要加强数据意识，加快推进和落实数据管理工作。

工业企业一是需要提升数据管理意识，积极跟进业务需求，以需求带动数据管理体系建设;二是要开展新技术引入，合理衡量技术使用风险和成本，有效推进数据管理工作;三是要在强化安全意识的同时积极应对风险，实施数据分级分类防护，建立数据保障体系;四是要直面数据流通的需求，加强数据主权意识，对企业自身的数据资产负责。同时，政府和行业层面也需要积极发挥引导作用，指导相关标准制定，建立完善工业数据的监管体系，支持行业自律机制的发展，为企业的数据应用和企业间的数据合作提供可靠保障。

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