云南省工业和信息化厅关于组织开展2022年云南省行业级大数据中心申报
- 来源：云南省工业和信息化厅
- 2022/11/9 11:49:36
- 35273
各州、市工业和信息化局，有关单位，有关企业：
按照《工业化信息化部“十四五”大数据产业发展规划》《云南省数字经济发展三年行动方案(2022—2024年)》等文件精神，为推动云南省数字经济创新发展，深入推进大数据在全省各行业领域的融合应用，提高数据要素市场化配置能力，培育大数据产业生态，云南省创新提出打造一批行业级大数据中心，现将2022年云南省行业级大数据中心申报工作有关事项通知如下。
一、申报主体
申报主体应为云南境内注册、具备独立法人资格的企业及科研院所。申报主体信用和财务状况良好，具有较好的技术研发与融合创新能力，具有良好的本行业领域数据汇聚和应用基础。
二、申报要求
(一)申报主体按照《云南省行业级大数据中心建设指南(2022年试行版)》(见附件)要求，编制《云南省行业级大数据中心建设方案(XX行业)》，经省工业和信息化厅会同相关行业主管部门共同组织评审认定后，申报主体组织实施。
(二)申报主体通过省工业和信息化厅与相关行业主管部门的联合评审后，将认定为“云南省行业级大数据中心(XX行业)”，并在相关政策方面给予倾斜支持。
(三)申报主体于2022年12月2日前将《云南省行业级大数据中心建设方案(XX行业)》及相关材料纸质版及电子版报至省工业和信息化厅(信息基础设施管理处)。
联系人：代孚
电 话：0871-63512314
邮 箱：31319522@qq.com
附件：1.云南省行业级大数据中心建设指南(2022年试行版)
2.行业级大数据中心评价指标表(2022年试行版)
3.行业级大数据中心主要建设规范指引(2022年试行版)
云南省工业和信息化厅
2022年11月4日
附件2
行业级大数据中心评价指标表(2022年试行版)
备注：三级指标可结合行业大数据中心建设实际进行补充
附件3
行业级大数据中心主要建设规范指引
(2022年版)
一、数据汇聚规范
1.总体要求
(1)编制行业数据资源目录。根据行业特点特色编制行业数据资源目录体系，须满足国家相关标准各行业对应国家部委的数据资源目录标准及要求。
(2)制定行业数据汇聚接口规范。充分考虑行业垂直领域数据特点，编制行业数据接口规范，须满足国家相关标准及各行业对应国家部委的数据资源接口规范及要求。
(3)完成行业数据全面采集。根据行业各类信息系统，及研发、生产、经营、运维等全流程的数据现状，全面采集行业数据，实现数据全面采集。
(4)加快设备数据互联互通。引导推进行业设备智能化建设，实现行业设备的全连接，打破行业内的技术壁垒，形成完整贯通的行业数据链。
(5)探索数据质量保障机制。组织开展数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。研究制定行业的数据质量评价管理办法、数据质量完善提高机制。
2.数据接口要求
规定接口设计原则、数据接口名称、数据接口许可和调用、数据接口传输协议、地址格式、返回结果数据包格式、数据接口技术要求、数据接口管理要求等。
3.数据提供要求
提供的数据应满足的要求包括但不限于：
(1)应对数据定期备份，对敏感和重要数据采取异地备份方式；
(2)应提供审计功能，记录数据服务调用的时间、服务提供方、服务使用方、接口调用情况等信息；
(3)应满足服务数据获取有效性、数据服务及时性、服务数据准确性和完整性等数据质量要求；
(4)数据接口应根据具体情况满足一定的技术条件，比如单次请求的响应时间、并发需满足的在线用户数等。
(5)接口调用应保持良好的稳定性，比如高并发调用服务时间、稳定性指标等。
4.数据使用要求
数据使用时，应填写数据申请信息，上传相关材料，经数据管理方审核通过后，为数据使用方授权认证信息，数据使用方获取的信息不应泄露第三方使用。
二、数据处理规范
1.总体要求
(1)建立行业数据清洗技术架构。基于行业数据资源目录，形成行业数据自动化、智能化数据清洗的技术体系，并逐步云化、工具化、产品化。
(2)形成行业数据脱敏管理机制。等级保护安全要求符合GB/T 22239-2019要求，数据脱敏指南符合国家法律法规和相关标准规范要求，个人信息安全要求符合GB/T 35273-2020要求。
(3)涉密数据原则上不纳入本指南所指的数据处理范畴。确因行业大数据建设和应用需要涉及涉密数据的，需严格按照国家法律法规要求办理。
(4)规范数据存储。建立行业数据存储、备份管理机制，日常管理中应采用必要的技术手段保障数据可重现、可回复、可管理。
2.行业数据清洗参考流程
(1)制定行业数据质量计划。总结数据错误发生的位置，以便确定根本原因并构建管理数据的计划。
(2)在数据源头更正数据。探索数据在成为系统中的脏数据(或重复数据)之前进行修复的机制，以节省大量的时间和工作量。
(3)评价数据准确性。通过合适行业的数据质量监控工具实现对数据的实时监控，提升数据质量，确保数据数据准确性。
(4)管理数据和重复项。针对一些重复项确实是无意中重复输入的，确保主动检测出并删除。
3.数据脱敏指南
参考DB37/T 3523.2-2019。
三、数据管理规范
1.总体要求
(1)全面实施数据资产管理。推动行业数据资产化进程，按照GB/T 40685-2021国家标准要求制定行业数据资产管理细则，从对象、过程、保障和方法等方面全方位指导相关单位和企业规范数据资产管理。
(2)加速数据管理能力评估进程。按照国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018要求，在行业内推行评估工作。制定实施计划、落实试点企业、加大宣传力度、全面推广应用，确保取得实效。
(3)探索数据资源权属问题。围绕行业数据要素市场化紧迫需求，研究企业数据所有权、使用权和收益权三权分离和界定问题，通过试点示范，争取形成行业数据要素确权标准规范。
2.数据资产管理规范
(1)盘点行业数据资产，评估数据资产管理能力。从制度、企业、活动、价值、技术等维度对行业的数据资产管理开展全面评估，将评估结果作为评估基线，进一步指导行业数据战略规划的制定。形成行业数据资产盘点清单、数据架构或数据模型。
(2)制定并发布行业数据战略。占在行业的角度，组织数据资产管理相关利益者，公共制定数据战略规划及执行计划。采用相对敏捷的方式开展数据资产管理工作，定期调整数据战略短期规划与执行计划。形成数据战略规划、数据战略执行计划。
(3)制定并发布行业数据资产管理制度。确定数据资产管理认责体系，并制定符合战略目标与当前实际情况的数据资产管理制度规范。形成数据资产管理行业架构图、数据资产管理认责体系、数据资产管理相关管理办法。
(4)构建行业级数据资产标准规范体系。对数据的字段、表、表间关系进行规范化，结合数据资产管理相关国家规范标准，形成行业数据资产管理活动职能相关标准规范、实施细则、操作规范。
(5)搭建行业大数据平台。根据行业数据规模、数据源复杂性、数据时效性等，自建或采购大数据平台，为数据资产管理提供底层技术支持，形成大数据平台、数据汇聚方案与记录。
(6)实现数据资产的全流程管理的服务平台。构建统一的行业数据资产管理平台，覆盖数据的采集、流转、加工、使用等环节，在数据需求中明确和记录数据使用方的规范与期望。形成行业数据资产管理平台、数据资产生命周期操作手册、数据资产项目 管理操作手册、数据资产管理业务案例等。
3.探索行业数据权属管理机制
(1)梳理行业数据权属问题清单。深入分析和调研行业数据权属问题、三权归属堵点、数据要素市场化需求等，编制问题清单及相应的研究报告。
(2)构建行业数据资产确权系统。利用区块链等技术建立行业数据资产确权系统，降低数据交易过程中可能存在的风险，记录数据资产的权利关系流转，提高交易的效率，激励参与者选择最优的数据资产组合从而获取较高的收益，以促进数据资产交易模式的现代化创新。
(3)探索面向数据要数市场化的行业数据确权机制。编制行业数据确权管理办法、交易流程和典型应用。
四、数据应用和运营规范
1.总体要求
(1)梳理行业数据应用场景需求。以应用场景需求为导向，按照“行业垂直领域主导，兼顾跨行业需求”的原则，反向梳理数据应用，建立不少于10个的代表性的典型需求案例集。
(2)创新行业数据应用，丰富数据服务。行业应加强数据应用和服务的创新，围绕降低数据使用难度、扩大数据覆盖范围、增加数据供给能力等方面开展。形成行业数据应用产品清单、数据应用服务操作手册、数据应用服务用户指南等。
(3)探索数据资产商业运营新模式。数据资产运营是数据实现价值的最终阶段，充分利用“互联网+”、“数据标注”、“区块链”等方法合理嫁接商业模式，实现数据要素价值化，并形成数据资产价值评估、数据资产运营流通等规范。
2.行业数据应用规范
各行业在法律法规、标准规范框架下自由探索。
3.行业数据运营规范
各行业在法律法规、标准规范框架下自由探索。
五、数据安全规范
1.要求遵循《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规要求，按照GB/T 37988-2019《数据安全能力成熟度模型》等国家、行业标准执行。
2.建设相应的软硬件安全保障体系和行业数据安全规章制度。
3.建立数据全生命周期安全管理规范，包括数据产生、数据处理、数据管理、数据应用、数据存储、数据销毁等全过程。
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