新一代信息技术与制造业的深度融合发展，极大地拓展了网络空间的边界，将连接对象从人延伸到机器设备、工业产品和工业服务，数据的连接量、流通量、计算量均呈现出指数级爆发式增长。作为新型生产要素，工业数据已成为推动制造业转型升级的重要战略资源，但与此同时也存在管理执行不到位、开发利用不深入、流通共享不充分等问题，尚未完全发挥数据要素对数字经济的放大、叠加和倍增作用。为进一步了解工业数据利用和管理状况，工业互联网产业联盟于今年3月至4月开展了《工业大数据利用和管理》问卷调查，初步形成以下观点。

　　工业领域对数据需求强烈

　　95%的受访者表示，在工作中需要从外部获取数据，超过一半（52%）的受访者表示目前获得的数据不够支撑现有工作的需要，近八成（77%）的受访者认为获得的数据不够广泛是制约现阶段数据应用的主要因素。从使用外部数据的主要用途看，提高工作效率占70%，研究开发占66%，提供延伸服务和提高工作质量分别占到64%和56%。

　　调查显示，工业领域对数据的依赖程度已经达到相当高的水平，而且数据使用者仍觉得数据不够用、不够广泛，对数据的需求强烈。

　　数据分享流通多限于企业内部

　　近八成（78%）的受访者表示，对工业数据进行了二次使用，数据的流通仍以企业内部为主导，73%的受访者将数据提供给企业内部其他部门二次使用。仅18%的受访者表示，将数据提供给企业外部机构二次使用，驱动力多来自效率、质量等自身利益方面的提升。

　　调查显示，工业领域对付费获取外部数据持开放态度，50%的受访者表示如果价钱合理愿意花钱买数据，但强调，不太在乎通过卖数据的方式来直接赚钱，仅11%的受访者表示希望出售数据。调查中，主张合作开发利益共享模式的占绝大多数，选择作为数据供给侧的占66%，选择作为数据消费侧的高达89%。同时，数据消费侧中有26%的受访者期待能免费使用数据。

　　调查显示，工业数据跨企业流通有待进一步推动和提升。工业企业期待通过数据利用来提升效率和质量，并对付费购买数据持开放态度，更主张合作开发利益共享的合作模式。

　　数据治理水平有待提高

　　前文中提到，95%的受访者需要从外部获取数据，但这一过程相当不顺利：仅一成（11%）的受访者表示获得外部数据相对容易，有明确的渠道；八成（80%）则表示过程不容易，靠自己寻找和沟通获得；有近三成抱怨难以说服对方提供数据，还有三成则说不知道哪里有数据。

　　值得一提的是，即使获得了数据，对数据表示满意的不到5%：近七成的受访者认为数据质量堪忧，47%抱怨数据提供不及时，41%认为数据密度不够高。

　　调查显示，工业数据流通渠道匮乏、流通不畅、数据治理水平不高，使数据的获取和使用面临诸多挑战，直接制约了数据要素的价值发挥。

　　数据开放“痛点”亟待破解

　　调查中，86%的企业表示，对外分享数据的过程中最担心泄露商业秘密，36%的企业担心暴露客户个人隐私，还有33%的企业担心破坏信息不对称优势。在回答消除顾虑的可能办法时，近八成受访者表示，希望数据分享的范围可控，超六成受访者认为要符合企业的规定，58%则依仗数据脱敏处理。

　　问及企业数据安全管理方面的规定时，14%的受访者表示所在企业不允许数据对外分享；48%认为规定是原则性的，可操作性不强；四成受访者认为规定限制数据流动。

　　调查显示，企业需要着眼保障自身竞争优势，从数据资产视角制定切实、精准的数据分类分级管理制度，并结合数据脱敏、分享可控等技术手段，消除企业在数据分享流通中的顾虑，才能释放数据分享流通活力。

　　数据集成管理系统带来便利

　　调查中，47%的受访者表示企业已经建设数据仓库、数据湖、平台或数据中台，这部分企业对于数据利用和管理的态度，体现出显著差异。如认为数据能支撑现有的工作需要；较少抱怨数据提供不及时；更加积极地开展数据共享，并从数据管理制度上鼓励数据流动和利用。

　　调查显示，数据仓库、数据湖或数据中台等数据集成管理系统为企业数据利用带来极大便利，且企业流通意愿更开放、数据获得更及时，数据管理治理的水平也更高，对数据资产化管理有较大帮助。企业这部分的投资取得显著成效。

　　从调查中不难看出，当前工业领域对数据的使用已经相当普遍，工业企业期待获得更广泛和质量更好的数据，且需求非常强烈。工业数据目前大多在企业内部流通使用，外部分享受到流通渠道匮乏、流通不畅、数据治理水平不高等因素的制约，限制了数据要素的价值发挥。同时，数据安全管理制度较为粗放，并未解决企业在数据流通中的顾虑，某种程度上限制了数据的流动。

　　调查显示，制定切实保护企业竞争优势的、更科学的工业数据精准分类分级管理制度，采用数据脱敏技术等技术手段，并建立可信可控的工业数据供需对接和流通平台及生态环境，才能消除企业顾虑，释放数据要素分享流通的活力。