近期，黑客對工業(yè)行業(yè)的網(wǎng)絡攻擊尤為頻繁，攻擊目標遍布世界各地，在造成大面積數(shù)據(jù)泄露的同時，也給工業(yè)行業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失。從一系列數(shù)據(jù)安全事件不難看出，工業(yè)數(shù)據(jù)泄露影響巨大，必須加大工業(yè)數(shù)據(jù)治理的力度。
開展工業(yè)數(shù)據(jù)治理勢在必行
在工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)層面，底數(shù)不清現(xiàn)象普遍存在，阻礙了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進程，亟待理清。究其原因，以往的系統(tǒng)建設規(guī)劃往往只針對特定業(yè)務需求設計，缺乏對數(shù)據(jù)進行全局的通盤考慮，致使工業(yè)數(shù)據(jù)像“雜貨鋪”一樣分散存儲于不同系統(tǒng)，使用數(shù)據(jù)時找不到，找到了又不匹配且不互認。工業(yè)數(shù)據(jù)底賬不清，不僅阻礙著數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)，還需企業(yè)花費一定的成本進行存儲運營。
在工業(yè)數(shù)據(jù)質量層面，存在失真、錯位、不一致等問題，影響了分析決策的有效性，數(shù)據(jù)質量亟待提升。在工業(yè)現(xiàn)場受限于苛刻的工作條件，制造設備難免會產(chǎn)生數(shù)據(jù)失真和錯位問題；而工業(yè)信息系統(tǒng)大多來自不同廠家，很難確保工業(yè)數(shù)據(jù)的一致性。在不同業(yè)務場景下，往往存在多數(shù)據(jù)來源、結構化與非結構化數(shù)據(jù)并存現(xiàn)象，有效的數(shù)據(jù)質量保障措施匱乏。此外，工業(yè)數(shù)據(jù)預測分析結果容錯率較低，在數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音等問題時，預測結果的準確性無法得到有效保障。
在工業(yè)數(shù)據(jù)采集層面，存在樣本不全、效率低、準確性低等問題，亟待得到解決。工業(yè)數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)生成的起點，對數(shù)據(jù)全生命周期的應用價值具有重要作用。從源頭看，工業(yè)數(shù)據(jù)主要來自數(shù)字化設備、工業(yè)控制系統(tǒng)、人工采集終端等。此外，工業(yè)企業(yè)依然存在一些老舊的“啞”設備，這些設備即使通過改造，所采集到的信息依然有限，無法全面滿足數(shù)據(jù)采集需求。
在工業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)通層面，存在系統(tǒng)不聯(lián)通、數(shù)據(jù)中心不鏈接、產(chǎn)品數(shù)據(jù)不銜接等問題，數(shù)據(jù)孤島普遍，亟待提高數(shù)據(jù)暢通水平。從企業(yè)信息化發(fā)展進程看，企業(yè)不同部門間數(shù)據(jù)難以共享。從數(shù)據(jù)存儲情況看，數(shù)據(jù)割裂存儲給數(shù)據(jù)共享互通帶來巨大挑戰(zhàn)。從行業(yè)看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)鏈接范圍不斷擴大，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)數(shù)據(jù)共享互通，在技術標準、安全合規(guī)等方面面臨更大挑戰(zhàn)。
在工業(yè)數(shù)據(jù)應用層面，面臨機理模型匱乏困境，應用層次不高，數(shù)據(jù)價值亟待有序釋放。對工業(yè)數(shù)據(jù)的應用分析涉及計算機、數(shù)學建模、行業(yè)規(guī)律等知識，目前僅有少量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)針對特定行業(yè)梳理總結了工業(yè)機理模型，工業(yè)數(shù)據(jù)綜合應用受到一定限制。
制約工業(yè)數(shù)據(jù)治理的三大難題
工業(yè)數(shù)據(jù)治理是面向工業(yè)數(shù)據(jù)存在問題開展的系統(tǒng)性、規(guī)范性和制度性管理行為。目前阻礙數(shù)據(jù)治理的關鍵問題集中體現(xiàn)在三個方面：
從體制機制看，數(shù)據(jù)治理職責有待健全。大多數(shù)企業(yè)目前尚未意識到數(shù)據(jù)治理的重要性，也沒有相應部門和專業(yè)人員從事數(shù)據(jù)治理工作。即便成立了相應部門，也缺乏企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力，大部分人對數(shù)據(jù)治理的認識還停留在理念層面，對具體實踐操作較為茫然。正因為數(shù)據(jù)治理意愿低、存在認識不足問題，大多數(shù)企業(yè)管理者認為數(shù)據(jù)治理是一項投入產(chǎn)出比不高的工作，業(yè)界推動工業(yè)數(shù)據(jù)治理的進程受到阻礙；企業(yè)投入數(shù)據(jù)治理的意愿不強，不僅影響企業(yè)數(shù)據(jù)價值的挖掘，也陷入了數(shù)據(jù)價值難以量化的惡性循環(huán)。
從方式方法看，數(shù)據(jù)治理理論有待完善。從數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估和工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級應用試點看，當前工業(yè)數(shù)據(jù)治理理論缺失是掣肘工業(yè)數(shù)據(jù)價值釋放的一大難題。在理論研究方面，部分企業(yè)根據(jù)一線實踐總結出版了一些工業(yè)數(shù)據(jù)治理相關的書籍，但內容與企業(yè)自身業(yè)務相關性太強，“一家之言”嫌疑較大，無法滿足整體上推動工業(yè)數(shù)據(jù)治理較快較好發(fā)展的理論需要。從自主創(chuàng)新看，數(shù)據(jù)治理技術有待突破。在信息技術創(chuàng)新日漸盛行的今天，數(shù)據(jù)治理技術作為一種舶來品，面臨自主可信技術缺失的尷尬局面。從實際調研情況看，當前工業(yè)數(shù)據(jù)治理的軟件大多由西門子、甲骨文等國外公司提供，國內可提供工業(yè)數(shù)據(jù)治理技術的公司較少，僅有半云科技、中數(shù)創(chuàng)新等少量公司開展探索性研發(fā)創(chuàng)新，特別是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析體系研發(fā)工業(yè)數(shù)據(jù)治理工具和產(chǎn)品的機構少之又少，很多公司表示對Handle根系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析缺乏認知和了解，無疑增加了工業(yè)數(shù)據(jù)治理技術實現(xiàn)自主創(chuàng)新的難度。
加快工業(yè)數(shù)據(jù)治理的五大著力點
樹立價值驅動的工業(yè)數(shù)據(jù)治理理念。工業(yè)數(shù)據(jù)治理理念源自數(shù)據(jù)治理實踐，對工業(yè)數(shù)據(jù)治理價值鏈中的各項活動具有重要影響，樹立價值驅動的數(shù)據(jù)治理理念尤為重要。工業(yè)數(shù)據(jù)治理價值的實現(xiàn)，需發(fā)揮價值生成在工業(yè)數(shù)據(jù)治理中的引領作用，將價值創(chuàng)造貫穿于工業(yè)數(shù)據(jù)治理整個過程之中，激發(fā)不同部門、不同主體參與工業(yè)數(shù)據(jù)治理的積極性，改變以往保守封閉的數(shù)據(jù)管理態(tài)度，探索數(shù)據(jù)免費提供和有償開放相結合的模式，切實推動工業(yè)數(shù)據(jù)共享流通，保障工業(yè)數(shù)據(jù)資源價值有效釋放。強化產(chǎn)學研用協(xié)同，支持工業(yè)數(shù)據(jù)治理理論研究，形成一批普及推廣價值大的工業(yè)數(shù)據(jù)治理理論研究成果。
建立工業(yè)數(shù)據(jù)治理組織機構體系。建立由高層領導牽頭的企業(yè)數(shù)據(jù)治理委員會，形成數(shù)據(jù)治理跨部門協(xié)調機制，理順工業(yè)數(shù)據(jù)采集、共享、開放、利用和銷毀的全生命周期權責體系。建立首席數(shù)據(jù)官制度，專門負責工業(yè)數(shù)據(jù)治理工作，促進工業(yè)數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)。探索建立利益相關方激勵補償機制，吸引各類主體參與工業(yè)數(shù)據(jù)治理，讓相關方按貢獻獲取適當回報，增強數(shù)據(jù)治理相關主體的積極性。
制定工業(yè)數(shù)據(jù)治理制度標準體系。制度標準是工業(yè)數(shù)據(jù)治理的保障條件，對數(shù)據(jù)價值鏈各環(huán)節(jié)具有決定性影響。英美等國在數(shù)據(jù)治理各環(huán)節(jié)已經(jīng)建立起完備的法律法規(guī)制度體系，而國內目前尚未有一部專門針對工業(yè)數(shù)據(jù)安全的管理法規(guī)。工業(yè)數(shù)據(jù)治理的實現(xiàn)必須進一步強化制度供給，為工業(yè)數(shù)據(jù)治理流程和內容提供制度保障，打造依法治數(shù)的良好環(huán)境。加強數(shù)據(jù)權屬研究，以明確不同主體在數(shù)據(jù)治理活動中的權限和責任。制定科學合理的數(shù)據(jù)標準，為工業(yè)數(shù)據(jù)融通共享創(chuàng)造條件。建立工業(yè)數(shù)據(jù)全員質量管理制度，注重數(shù)據(jù)的可獲得性、可用性、可信性和可追溯性。
完善工業(yè)數(shù)據(jù)治理評價考核體系。依據(jù)《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型》對工業(yè)企業(yè)進行診斷，提出有針對性的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃，協(xié)助企業(yè)掌握數(shù)據(jù)管理方法，提升數(shù)據(jù)管理能力。鼓勵相關行業(yè)開展全國性工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力普查，了解不同行業(yè)的數(shù)據(jù)管理能力，為分領域分行業(yè)推進工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力提供參考。圍繞軟件、硬件、外部攻擊等多個方面，開展工業(yè)數(shù)據(jù)安全評估，構建工業(yè)數(shù)據(jù)安全風險評估體系，增強工業(yè)數(shù)據(jù)安全風險防控能力，夯實工業(yè)數(shù)據(jù)安全基石。
強化工業(yè)數(shù)據(jù)治理平臺技術研發(fā)。在區(qū)塊連、云計算、人工智能等技術領域進一步加強探索，提升工業(yè)數(shù)據(jù)應用水平。利用區(qū)塊鏈不可篡改、可追溯、時間戳等技術特點，合理選取工業(yè)數(shù)據(jù)共享工作環(huán)節(jié)，推進數(shù)據(jù)上鏈、跨鏈互認等技術在工業(yè)數(shù)據(jù)共享中的應用創(chuàng)新，打造全鏈共享閉環(huán)，充分發(fā)揮區(qū)塊鏈在固化工業(yè)數(shù)據(jù)共享機制方面的重要作用。對于敏感性較高的工業(yè)數(shù)據(jù)，探索通過數(shù)據(jù)沙箱等技術手段，在數(shù)據(jù)不搬家的情況下，滿足較為復雜和敏感的數(shù)據(jù)分析應用需求。探索存算分離的工業(yè)數(shù)據(jù)應用環(huán)境，依托工業(yè)數(shù)據(jù)所在的云平臺，設立超算中心，推出通用數(shù)據(jù)模型和算法，為工業(yè)數(shù)據(jù)建模分析提供公共計算環(huán)境，加快工業(yè)數(shù)據(jù)的價值釋放。支持圍繞數(shù)字水印、數(shù)據(jù)脫敏、匿名化、差分隱私、可信計算和同態(tài)加密等數(shù)據(jù)保護技術，加強自主創(chuàng)新，提升數(shù)據(jù)安全防護技術實力。
