中国尚未形成统一的工业互联网大数据管理、服务和安全系统。工业互联网上的大数据资源孤立、分散、封闭，数据价值无法有效利用，数据 ** 和数据安全面临重大威胁。

       在优化过程中，工业互联网数据的价值应从五个维度深入挖掘：

       1.顶层设计要加强数据流通规划，构建数据开放共享机制。

       突出数据开放和共享的顶层设计，促进工业互联网大数据开放和共享的政策文件的制定。加快基于国家工业互联网大数据中心的数据应用，建立工业互联网授权效果评价体系和数据应用能力成熟度评价体系。加强顶层数据标准化设计和推广，重点关注数据集成、互联等关键瓶颈，优先制定参考模型、元数据、数据采集、数据接口、数据交易、数据识别分析系统、数据质量评价等基本共同标准，鼓励一些重点行业和地方开展标准示范。建立健全数据交易机制和定价机制，引导数据交易市场的培育，探索建立国家工业互联网大数据交易中心。

       2、立法监管，要加强数据法律制度研究，营造数据交易良好环境。

       依托《网络安全法》，全面推进《数据安全法》的发布，在此基础上探索建立数据所有权确定的法律法规，为数据交易建立制度基础。加强数据作为参与生产要素分配的机制研究，考虑效率和公平性，促进建立以优化社会为目标的要素分配模式，实现政府、企业和个人的激励兼容性。建立完善的数据交易监督制度，制定有效的监督措施，实施严格的访问条件，确保数据交易的合法性和合规性。建立数据安全保护机制，明确相关主体的数据安全保护责任和具体要求，形成数据整个生命周期的安全保护系统。

       3.技术创新要加强核心关键技术攻关，确保数据价值的有效释放。

       以核心关键技术研究为重点，开发独立可控的工业互联网大数据平台软件和关键领域和关键业务环节的应用软件，突破工业机制模型建模技术、数据价值挖掘技术、数据识别分析技术等高科技工业软件的核心技术。加快区块链技术在工业互联网数据确认、责任确认和交易中的应用，促进数据资产的有序流通、可信交易和合法实现。加强对工业互联网数据访问安全、平台安全、数据应用安全技术的研究，确保数据收集、传输、存储、处理环节的数据安全，确保数据价值的有效释放。

       4.整合应用，开展数据应用试点示范，加快应用模式迭代创新。

       鼓励有基础、有需求、有动力的企业深入开展数据应用试点，打造一批基于人工智能、区块链的数据应用案例和业务解决方案，培育和构建数据创新和价值挖掘的应用生态系统，加强试点示范指导，为加快基于数据价值挖掘的制造业转型升级和新迭代模式营造良好氛围。逐步打破试点边界，建立企业、个人、服务互联互通的综合发展模式，加强覆盖大数据技术、应用、资本、人才等要素的数据应用创新生态系统建设。举办工业互联网大数据创新竞赛，探索专业技术人才，建立数据创新和工业应用平台，促进活动成果转化与政府、工业、大学、研究基金紧密结合。

       5外开放，要提高国际合作交流水平，共建合作共赢发展模式。

       在一带一路框架下，积极扩大与国际组织、标准机构和跨国企业的资源共享和多方合作，研究制定跨国数据确认、收集、标准、交易等合作机制和法律规则。以工业设备远程运行维护为切入点，加强对海外合作园区工业互联网数据的控制，打造数据要素驱动工业互联网创新发展的全球价值链。建设国际合作示范项目，推进数据技术、标准、园区、人才培训等领域的试点示范合作，培育和支持多个示范、领先、标志性的合作项目。充分利用亚洲投资银行、丝绸之路基金等投资机构的资源，促进基础支持、数据服务、综合应用的合作，实现互联互通、共享共赢。

       工业互联网数据价值的五个维度.陈魔方大数据分析平台表示，中国目前正在推进以国家工业互联网大数据中心为代表的数据中心的建设。通过这一措施，可以收集整合工业互联网大数据资源，有效提高我国工业互联网大数据资源管理、服务和安全水平，加快工业互联网创新发展，促进制造业转型升级，显著提高政府治理能力和实体经济数据驱动能力。