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受訪者在工作中需要從外部獲取數據的達到95%[全文均四舍五入到百分之一位。下同。]之多，超過一半（52%）的受訪者表示目前獲得的數據不足夠支撐現有工作的需要，近八成（77%）認為獲得的數據不夠廣泛是制約現階段數據應用的主要因素。從使用外部數據的主要用途看，提高工作效率占70%，研究開發占66%，提供延伸服務和提高工作質量分別占到64%和56%。

評：工業領域對數據的依賴程度已經達到相當高的水平，而且數據使用者仍覺得數據不夠用，不夠廣泛，對數據的需求強烈。

答卷中近八成（78%）回答工業數據進行了二次使用，數據的流通仍以企業內部占主導，73%回答將數據提供給企業內部其他部門二次使用。僅僅18%回答數據還提供給企業外部二次使用，驅動力多來自效率、質量等自身利益方面的提升。

工業領域對付費獲取外部數據持開放態度，50%表示價錢合理愿意花錢買數據，但同時，不太在乎通過賣數據來直接賺錢，僅11%表示希望對方買我的數據。主張合作開發利益共享模式占壓倒多數，作為數據供給側時為66%，作為數據消費側時更高為89%。同時，數據消費側有26%期待能免費使用數據。

評：工業數據跨企業流通有待進一步推動和提升。工業企業期待通過數據利用來提升效率和質量，并對付費購買數據持開放態度，更主張合作開發利益共享的合作模式。

前面提到95%的人需要從外部獲取數據，但這一過程相當的不順利：僅一成（11%）表示獲得外部數據相對容易，有明確的渠道；八成（80%）則表示過程不容易，靠自己尋找和溝通獲得；有近三成抱怨難以說服對方提供數據，還有三成則說不知道哪里有數據。

即使獲得了數據，對數據表示滿意的不到5%：近七成認為數據質量堪憂，47%抱怨數據提供不及時，41%說數據密度不夠高，還有四成說拿到的數據和描述不相符。

評：工業數據流通渠道匱乏、流通不暢、數據治理水平不高，使數據的獲取和使用面臨諸多挑戰，直接制約了數據要素的價值發揮。

對外分享數據，企業最擔心泄漏商業秘密占86%，其次是擔心暴露客戶個人隱私有36%，還有33%擔心破壞信息不對稱優勢。在回答消除顧慮的可能辦法時，近八成希望數據分享的范圍可控，超六成認為要符合企業的規定，58%則依仗數據脫敏處理。

問及企業數據安全管理方面的規定時，有14%表示所在企業不允許數據對外分享；48%認為規定是原則性的，可操作性不強；四成受訪人認為規定限制數據流動。

評：企業需要著眼保障自身競爭優勢、從數據資產視角制定切實、精準的數據分類分級管理制度，并結合數據脫敏、分享可控等技術手段，消除企業在數據分享流通中的顧慮，才能釋放數據分享流通活力。

答卷中，47%的受訪者表示企業已經建設數據倉庫、數據湖、平臺或數據中臺，這部分企業對于數據利用和管理的態度，體現出一些有意思的顯著差異。如更多認為數據能支撐現有的工作需要；更少抱怨數據提供不及時；也更加積極的開展數據共享，并從數據管理制度上鼓勵數據流動和利用，在數據治理水平方面也具有顯著優勢。

評：數據倉庫、數據湖或數據中臺等數據集成管理系統為企業數據利用帶來了極大便利，且流通意愿更開放，數據獲得更及時、數據管理治理的水平也更高，對數據資產化管理有較大幫助。企業這部分的投資取得了顯著成效。

通過對問卷的分析，我們從中可以看出工業領域對數據的使用已經相當普遍，工業企業期待獲得更廣泛和質量更好的數據，需求非常強烈。工業數據目前大多在企業內部流通使用，外部分享受到流通渠道匱乏，流通不暢，數據治理水平不高等因素的制約，限制了數據要素的價值發揮。數據安全管理制度較為粗放，并未解決企業在數據流通中的顧慮，某種程度上限制了數據的流動。制定切實保護企業競爭優勢的、更科學的工業數據精準分類分級管理制度，采用數據脫敏技術等技術手段，并建立可信可控工業數據供需對接和流通平臺及生態環境，才能消除企業顧慮，釋放數據要素分享流通的活力。

為進一步落實《工業數據分類分級指南(試行)》，中國信息通信研究院從工業企業實際出發，形成了科學完整的工業數據精準分類分級實施體系，在企業數據脫敏和數據可信可控流通等方面的頂層規劃、實踐和解決方案均有深入研究，并建立工業大數據產業創新平臺，開展數據競賽和數據供需對接，可為大型工業企業提供數字化轉型及工業大數據治理利用方面的咨詢服務，助力工業企業安全有序利用數據要素，讓數據要素成為工業高質量發展的新血液。