一、什么是数据分级分类？

数据分级分类是数据管理的重要基础性工作，也是国家多次提出指导要求的重点工作。

1.数据分类：

对数据进行合理分类是实施数据管理和应用的前提。其含义在实际工作中很容易得出：即按照数据本身的属性、特征 / 不同的用户视角 / 各自的管理目的等维度，将数据按照不同的方法划分并归类，使其排列井然，便于管理。维度的选择可以是多样的，不存在分类固定的数据。

工信部《工业数据分类分级指南（试行）》中，将工业数据分为以下几类：“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）。”

2.数据分级

对数据进行分级，可以看作是数据分类的其中一种情况，即：以数据的敏感程度/重要程度/影响大小作为维度，将数据进行分类整理。数据分级更多从数据安全的角度出发，强调数据防护和数据合规，简单来说，就是“数据所需的保护级别”。

网络数据安全管理条例中曾提到：“国家建立数据分类分级保护制度。按照数据对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益的影响和重要程度，将数据分为一般数据、重要数据、核心数据，不同级别的数据采取不同的保护措施。”

二、为什么要注重工业数据的分类分级？

1.对数据资产管理有重要意义

1）通过分级分类，企业可以明确其所拥有数据的具体位置、敏感程度、相关人员及管理权限等信息，能够帮助企业更好地了解和管理自身数据。

2）通过分级分类，企业可以根据数据的不同类别和情况，采取不同的手段（如数据加密、权限管理、访问控制等）对数据实施有效防护。

3）通过分级分类，企业得以对数据资产实施合理有效的管理。数据资产利用效率提高，赋能业务发展；数据风险度降低，符合国家规范。

2.结合工业数据自身特质考量

工业领域的数据特质与其他行业存在一些差别，所以数据的分级分类工作尤为重要。

1）工业数据作为企业重要的战略资源，其开放性、保密性之间的平衡需要得到严格把控。国家发布指导意见，推动工业大数据资源共享流通，而对企业来说，产品的工艺、流程等数据属于核心机密，需要确保其安全可控。这时，数据分类分级就显得十分重要。

2）工业数据种类繁多、来源复杂、体量庞大，有直接来自生产机器的技术数据、有描述产品流通过程的管理数据。要全方面、多维度对其进行分类评估，需要下很大的功夫。

3）工业企业的信息化进程较晚，企业内部的数据孤岛现象更加普遍和显著。部门之间和企业之间难以进行信息互通，给不同维度数据的分类和整合带来很大困难。

3.顺应国际潮流，响应国家需要

1）数据是新时代的石油和黄金，以合理有效的数据管理和治理为基础，才能发挥它的最大价值。在国家层面上，对数据管理/治理的探索和竞争已成为各国关注焦点之一。同时，“将传统制造业与数字技术相结合，完成数字化、智能化转型升级”已成为各国新一轮工业革命的目标。于是，对国家关键工业数据进行管理和整治迫在眉睫。

2）自《数据安全法》明确对数据实行分类分级保护后，《信息安全技术重要数据识别指南》和《信息安全技术重要数据处理安全要求》也相继完稿送审。同时，全国多地都在立法、政策、会议中推进数据分类分级工作实施。