工业大数据如何更好落地（3）

工业大数据如何更好落地（三）

（2019年4月24日）

积极推进数据资产管理和共享开放。吸纳国内外数据资产管理的先进经验,利用最新技术开展政务和行业的数据资源管理；以企业为主导,通过建立工业大数据平台、完善各平台之间的互联互通机制,促进数据流通共享；进一步完善用户个人信息保护的政策法规,规范用户数据授权流程和服务协议,健全用户数据保护法律体系和使用规范；鼓励企业通过商业谈判明确双边数据共享的权利和义务,积极推动行业数据共享。

降低工业企业应用大数据的技术门槛。支持鼓励大数据技术企业不断提升平台和应用的可用性和操作便捷程度,向工业企业提供产品、服务和技术解决方案；帮助工业企业构建数据化思维,基于数据开放平台构建大数据应用生态,通过加强宣传等方式鼓励工业企业选用适合的大数据平台,逐步推动大数据在工业领域的广泛应用,有效汇聚数据资源,从而降低工业大数据应用的门槛。

推动工业大数据龙头企业试点示范。制定出台工业大数据发展规划,明确融合发展的思路、目标、任务和举措。一方面,选择一批具有创新性、典型推广意义的工业企业开展试点示范,探索发展模式和路径,树立行业标杆,共享成功经验,加以宣传推广；另一方面,出台鼓励支持工业企业与互联网企业跨界融合的相关政策,尽快培育出一批依靠信息化、具有互联网思维的工业大数据龙头企业,引导和带动传统工业转型升级。

（续完）

（摘编自 大众日报 天津智慧城市研究院 作者：吉林大学商学院 房建奇 沈颂东）