数据分类分级相关国家标准已到送审稿阶段
自《数据安全法》明确对数据实行分类分级保护后,国家和地方都在加紧该项工作的进行。据行业专家透露,目前国家标准《信息安全技术 重要数据识别指南》(现改名为“规则”)已经到送审稿阶段,而国标《信息安全技术 重要数据处理安全要求》也已完成草稿,正在立项过程之中。
今年以来,山西、辽宁、浙江、广东、北京等多地都在地方立法、政策文件或相关工作会议中提到了数据分类分级的推进情况。
分类分级是数据全流程动态保护的基本前提,不仅是数据安全治理的第一步,也是当前数据安全治理的痛点和难点。数据安全建设需要针对数据的收集、存储、使用、加工、传输、公开等各个环节,进行数据安全风险的监测、评估和防护等,需要用到权限管控、数据脱敏、数据加密、审计溯源等多种技术手段。只有做好了数据分类分级工作,才能进行后续数据安全建设。
大数据企业持续深化垂直领域的业务布局。国内大数据企业纷纷加快面向垂直领域的大数据业务拓展。其中,从事数据分析与数据服务的企业占比最多,达到23%。此外,大数据金融、大数据营销、大数据医疗等领域也是企业主要的布局方向。
2020年,在政策和市场的共同作用下,工业企业日益注重大数据在制造全过程、全产业链、产品全生命周期的应用创新。在政策层面,工信部先后发布《工业数据分类分级指南(试行)》、《关于推动工业互联网加快发展的通知》、《关于工业大数据发展的指导意见》,利用多种手段引导各方协同发掘工业数据应用价值。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的"甜头"。利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等,这不但大大拓展了大数据企业的目标市场,更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘,融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
据中研产业研究院报告《2022-2027年中国大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》分析
展望未来,大数据在工业领域的应用将从产品级、设备级向产业链级深入拓展,通过工业知识、业务、流程的数据化、算法化、模型化,为整个制造体系装上"智脑"系统,形成动态感知、敏捷分析、全局优化、智能决策的强大能力。这一过程,也是工业企业数据管理意识树立、数据管理能力加快构建的过程,企业将更加重视数据战略与未来发展战略的统筹规划,设立专职数据管理机构,围绕数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期等循序建设,筑牢工业数据创新应用根基。
作为数字经济和信息社会的核心资源,数据被认为是继土地、劳动力、资本、技术之后的又一个重要生产要素,在企业数字化转型中发挥重要作用,并对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式等产生深刻影响。近年来,全球经济数字化发展趋势愈加明显,以大数据、人工智能等新技术为代表的数字经济规模持续扩大,成为经济发展新动能。与此同时,数据安全的重要性愈发凸显。依法采取严密的监管措施,保障数据安全无虞,有利于为数字经济发展夯实安全基础,为国家安全和公共利益保驾护航。
想要了解更多大数据行业的发展前景,请查阅《2022-2027年中国大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》。

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