工业数据治理标准规范深度解析





首页 产品与服务 解决方案 客户案例 技术支持 合作发展 关于美创 用户退出 合作商登录 用户登录 申请试用

行业解决方案政府解决方案金融解决方案医疗解决方案教育解决方案能源解决方案物流交通解决方案

售后服务文档中心年度培训

渠道政策申请成为合作伙伴渠道专区

公司动态行业资讯安全研究

热门阅读

国家级｜美创、徐医附院共建项目入选工信部《2024年网络安全技术应用典型案例拟支持项目名单》

2024-12-20

全球数据跨境流动合作倡议

2024-11-22

世界互联网大会|美创数据库保险箱（DBSafe）发布！

2024-11-21

世界互联网大会｜美创数据认知与分类分级系统（AICogniSort）重磅发布！

2024-11-21

美创案例｜盐城公积金管理中心数据安全创新实践

2024-11-15

灾备一体化平台能为医院的信息中心带来什么？

2024-12-20

能源行业的需要做数据库安全审计么？

2024-12-19

数据安全分类分级平台对医疗行业具有什么价值

2024-12-18

为什么说公共数据运营基石是数据安全治理咨询服务？

2024-12-17

国家数据局：繁荣数据安全服务业态，壮大数据安全治理服务规模，提升企业数据安全治理能力

2024-12-16

工业数据治理标准规范深度解析

发布时间：2024-11-15 阅读次数： 410 次

在数字化转型浪潮的推动下，工业数据的价值日益凸显。如何高效地管理和利用这些数据，已成为企业提升竞争力的关键。本文将围绕《TCSEIA 1005-2023 能源工业互联网平台数据治理要求》和《DB50/T 1452-2023 工业数据治理规范》两大标准规范，详细解读工业数据治理的核心内容与实践路径，助力企业构建科学、高效的数据治理体系。

一、《TCSEIA 1005-2023 能源工业互联网平台数据治理要求》

1. 标准背景与意义

《TCSEIA 1005-2023 能源工业互联网平台数据治理要求》由中关村智慧能源产业联盟发布，旨在规范能源工业互联网平台的数据治理行为，提升数据质量，保障数据安全，促进数据共享与利用，为能源行业的数字化转型提供有力支撑。

2. 数据治理框架

该标准提出了一个全面的数据治理框架，包括数据标准、数据质量、数据安全、数据交换、数据采集、数据存储、数据处理和数据使用八大方面，为数据治理工作提供了系统的指导。

3. 核心内容解析

数据标准：明确数据的业务含义、数据元素、数据格式、数据长度等，确保不同系统间对同一数据的理解一致，提升数据的互操作性和可重用性。
数据质量：设定数据准确性、完整性、一致性、及时性等指标，建立数据质量监控机制，定期评估并改进数据质量，确保数据的真实性和可靠性。
数据安全：制定数据分类分级制度，明确不同级别数据的访问权限、加密要求、备份策略等，确保数据安全可控，防止数据泄露和滥用。
数据交换：统一数据交换格式（如JSON、XML）和接口规范，促进不同系统间的数据互联互通，提升数据共享效率。
数据采集：规定数据采集的来源、频率、方法等，确保数据源的可靠性和合法性，为数据分析和决策提供基础。
数据存储：明确数据存储的物理位置、逻辑结构、备份策略等，保障数据的可访问性和持久性，确保数据在需要时能够快速恢复。
数据处理：制定数据处理流程、算法选择、结果验证等规则，确保数据处理过程的透明度和可追溯性，提升数据处理效率和准确性。
数据使用：规定数据的访问权限、使用目的、限制条件等，防止数据滥用和泄露，确保数据的合规使用。

二、《DB50/T 1452-2023 工业数据治理规范》

1. 标准背景与适用范围

《DB50/T 1452-2023 工业数据治理规范》由重庆市市场监督管理局批准发布，适用于工业数据治理现状评估、工业数据治理体系的建立、监督、运行和完善。该标准不适用于涉及国家秘密信息的工业数据治理活动。

2. 核心内容解析

数据治理原则与目标：明确数据治理应遵循的基本原则，如数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据安全性和数据可访问性等，以及数据治理的具体目标，如提升数据质量、促进数据共享、降低合规风险等。
数据治理组织架构：建立数据治理组织架构，明确各角色的职责与权限，包括数据治理委员会、数据管理部门、业务部门等，确保数据治理工作的顺利开展。
数据标准与规范：制定数据标准与规范，包括数据定义标准、数据质量标准、数据安全标准、数据交换标准等，为数据治理提供科学依据。
数据治理流程：明确数据治理的各个环节和流程，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据使用等，确保数据在各个环节中都能得到有效管理和利用。
数据治理技术：引入先进的数据治理技术，如大数据处理技术、数据可视化技术、数据安全技术等，提升数据治理的效率和安全性。
数据治理评估与改进：建立数据治理评估机制，定期对数据治理工作进行评估和改进，确保数据治理体系的有效性和持续改进。