2025年制造业数字化转型数据治理：构建数据治理与信息安全体系

2025年制造业数字化转型数据治理：构建数据治理与信息安全体系模板一、2025年制造业数字化转型数据治理：构建数据治理与信息安全体系

1.1背景分析

1.1.1制造业数字化转型需求日益迫切

1.1.2数据治理与信息安全风险不容忽视

1.1.3政策法规要求加强数据治理与信息安全

1.2数据治理与信息安全体系建设的重要性

1.2.1保障企业核心竞争力

1.2.2满足政策法规要求

1.2.3提高企业风险管理能力

1.3数据治理与信息安全体系建设的关键环节

1.3.1数据治理体系建设

1.3.2数据安全体系建设

1.3.3信息安全体系建设

1.3.4人才队伍建设

二、数据治理体系建设：提升制造业数字化转型的基石

2.1数据质量管理

2.1.1数据质量是数据治理的核心

2.1.2数据质量管理体系

2.1.3数据质量管理工具和技术

2.2数据标准化

2.2.1数据标准化的重要性

2.2.2数据标准化遵循的标准

2.2.3数据标准化实施

2.3数据生命周期管理

2.3.1数据生命周期管理的概念

2.3.2数据生命周期管理的环节

2.3.3数据生命周期管理的关注点

2.4数据治理流程优化

2.4.1数据治理流程优化的重要性

2.4.2数据治理流程优化的方法

2.4.3数据治理流程优化评估

三、数据安全体系建设：筑牢制造业数字化转型的防线

3.1数据安全策略制定

3.1.1数据安全策略的制定依据

3.1.2数据安全策略的内容

3.1.3数据安全策略的评估与更新

3.2数据加密技术应用

3.2.1数据加密技术的类型

3.2.2数据加密技术的应用场景

3.2.3数据加密技术的选择

3.3访问控制机制建立

3.3.1访问控制机制的重要性

3.3.2访问控制机制的要素

3.3.3访问控制机制的审查与调整

3.4安全审计与监控

3.4.1安全审计与监控的作用

3.4.2安全审计与监控的内容

3.4.3安全审计与监控的工具

3.5员工安全意识培训

3.5.1员工安全意识培训的重要性

3.5.2员工安全意识培训的内容

3.5.3员工安全意识培训的实施

四、信息安全体系建设：守护制造业数字化转型的网络安全

4.1网络安全架构设计

4.1.1网络安全架构设计的重要性

4.1.2网络安全架构设计的要素

4.1.3网络安全架构设计的实施

4.2安全设备与技术应用

4.2.1安全设备的选择

4.2.2安全设备的应用

4.2.3安全设备的维护

4.3安全事件响应与应急处理

4.3.1安全事件响应与应急处理的重要性

4.3.2安全事件响应与应急处理的流程

4.3.3安全事件响应与应急处理的演练

4.4安全合规与风险管理

4.4.1安全合规的重要性

4.4.2安全合规的内容

4.4.3安全合规的评估与改进

五、人才队伍建设：培养数据治理与信息安全专业人才

5.1人才需求分析

5.1.1制造业数字化转型对人才的需求

5.1.2人才需求的多样化

5.1.3人才需求的地域分布

5.2人才培养体系构建

5.2.1校企合作机制

5.2.2专业培训课程

5.2.3内部晋升与外部引进

5.3人才激励与retention策略

5.3.1薪酬体系

5.3.2职业发展规划

5.3.3工作氛围

5.4人才国际化培养

5.4.1国际交流与合作

5.4.2国际先进理念和技术引进

5.4.3国际竞争力人才培养

六、协同合作：构建制造业数字化转型生态圈

6.1产业链协同

6.1.1产业链协同的重要性

6.1.2产业链协同的方法

6.1.3产业链协同的合作机制

6.2政策支持与法规保障

6.2.1政策支持的重要性

6.2.2政策支持的内容

6.2.3法规保障的重要性

6.3科研机构与企业合作

6.3.1科研机构的作用

6.3.2科研机构与企业合作的方式

6.3.3科研机构与企业合作的成果

6.4产业联盟与标准化建设

6.4.1产业联盟的作用

6.4.2标准化建设的重要性

6.4.3产业联盟与标准化建设的成果

6.5社会资源整合

6.5.1社会资源整合的重要性

6.5.2社会资源整合的方法

6.5.3社会资源整合的成果

七、实施路径与策略：确保制造业数字化转型有序推进

7.1战略规划与目标设定

7.1.1战略规划的重要性

7.1.2战略规划的内容

7.1.3战略规划的执行

7.2技术选型与平台搭建

7.2.1技术选型的重要性

7.2.2技术选型的依据

7.2.3平台搭建的方法

7.3项目管理与风险管理

7.3.1项目管理的重要性

7.3.2项目管理的要素

7.3.3风险管理的方法

7.4员工培训与能力提升

7.4.1员工培训的重要性

7.4.2员工培训的内容

7.4.3员工能力提升的方法

7.5运营维护与持续改进

7.5.1运营维护的重要性

7.5.2运营维护的方法

7.5.3持续改进的方法

八、案例分析：制造业数字化转型成功实践

8.1国外制造业数字化转型案例

8.1.1德国工业4.0

8.1.2美国通用电气（GE）的Predix平台

8.2国内制造业数字化转型案例

8.2.1海尔集团

8.2.2华为云

8.3案例启示与经验总结

8.3.1技术创新

8.3.2人才培养

8.3.3产业链协同

8.3.4政策支持与法规保障

8.3.5数据安全和隐私保护

8.4挑战与应对策略

8.4.1技术挑战

8.4.2人才挑战

8.4.3市场挑战

8.4.4安全挑战

九、未来展望：制造业数字化转型的趋势与挑战

9.1数字化转型趋势

9.1.1智能制造

9.1.2工业互联网

9.1.3数据驱动决策

9.1.4个性化定制

9.2未来挑战

9.2.1技术挑战

9.2.2人才挑战

9.2.3安全挑战

9.2.4法规挑战

9.3应对策略

9.3.1技术创新

9.3.2人才培养

9.3.3安全体系建设

9.3.4政策合规

9.4持续改进

9.4.1业务流程优化

9.4.2技术创新与应用

9.4.3生态系统建设

十、结论与建议

10.1结论

10.1.1制造业数字化转型的意义

10.1.2制造业数字化转型的支撑

10.1.3制造业数字化转型的挑战

10.2建议

10.2.1数据治理体系建设

10.2.2信息安全体系建设

10.2.3人才队伍建设

10.2.4协同合作

10.2.5实施路径与策略

10.2.6政策法规

10.2.7持续改进

10.3展望

10.3.1智能制造

10.3.2工业互联网

10.3.3数据驱动决策

10.3.4个性化定制一、2025年制造业数字化转型数据治理：构建数据治理与信息安全体系随着全球数字化转型的浪潮，制造业正面临着前所未有的变革机遇。在我国，制造业作为国民经济的重要支柱，其数字化转型已成为国家战略。然而，数字化转型过程中，数据治理与信息安全问题日益凸显。为了确保制造业数字化转型顺利进行，构建完善的数据治理与信息安全体系势在必行。1.1背景分析制造业数字化转型需求日益迫切。当前，我国制造业面临着成本上升、劳动力短缺、市场竞争加剧等问题，迫切需要通过数字化转型提升企业竞争力。然而，在数字化转型过程中，数据治理与信息安全问题成为制约企业发展的瓶颈。数据治理与信息安全风险不容忽视。制造业涉及众多领域，数据类型繁多，数据治理与信息安全风险较高。一旦发生数据泄露、篡改等事件，将对企业造成严重的经济损失和信誉损害。政策法规要求加强数据治理与信息安全。近年来，我国政府高度重视数据治理与信息安全，出台了一系列政策法规，要求企业加强数据治理与信息安全体系建设。1.2数据治理与信息安全体系建设的重要性保障企业核心竞争力。数据治理与信息安全是企业核心竞争力的重要组成部分，有助于提升企业创新能力、降低运营成本、提高客户满意度。满足政策法规要求。加强数据治理与信息安全体系建设，有助于企业合规经营，降低法律风险。提高企业风险管理能力。数据治理与信息安全体系建设有助于企业及时发现、评估和应对各类风险，提高企业风险管理能力。1.3数据治理与信息安全体系建设的关键环节数据治理体系建设。数据治理体系建设是数据治理与信息安全体系建设的核心，包括数据质量管理、数据标准化、数据生命周期管理等。数据安全体系建设。数据安全体系建设是保障数据安全的关键，包括数据加密、访问控制、安全审计等。信息安全体系建设。信息安全体系建设是保障企业信息安全的基石，包括网络安全、应用安全、物理安全等。人才队伍建设。数据治理与信息安全体系建设需要专业人才的支持，企业应加强人才队伍建设，培养和引进具备相关技能的人才。二、数据治理体系建设：提升制造业数字化转型的基石数据治理作为数字化转型的基础，其重要性不言而喻。在制造业数字化转型过程中，数据治理体系的建设是确保数据质量、提升数据价值、降低数据风险的关键环节。2.1数据质量管理数据质量是数据治理的核心。在制造业中，数据质量直接影响决策的准确性和执行的有效性。因此，建立完善的数据质量管理体系至关重要。数据质量管理体系应包括数据清洗、数据标准化、数据验证和数据监控等环节。通过这些环节，确保数据的一致性、准确性、完整性和及时性。在数据质量管理过程中，企业应采用先进的数据质量管理工具和技术，如数据质量管理平台、数据仓库、数据湖等，以提高数据治理的效率和效果。2.2数据标准化数据标准化是数据治理体系的重要组成部分。在制造业中，数据标准化有助于消除数据孤岛，实现数据共享和协同。数据标准化应遵循国家标准、行业标准和企业内部标准。通过制定统一的数据模型、数据元素和数据格式，确保数据在不同系统、不同部门之间的互操作性。数据标准化需要企业内部各部门的协作，通过建立跨部门的数据标准化工作小组，共同推进数据标准化工作的实施。2.3数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从产生、存储、处理到销毁的全过程进行管理。在制造业中，数据生命周期管理有助于提高数据治理的效率和效果。数据生命周期管理应包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据销毁等环节。每个环节都需要制定相应的管理策略和操作规范。在数据生命周期管理过程中，企业应关注数据安全、数据隐私和数据处理合规性等方面，确保数据在生命周期内的合法合规使用。2.4数据治理流程优化数据治理流程优化是提升数据治理效率的关键。在制造业中，数据治理流程的优化有助于提高数据治理的响应速度和问题解决能力。数据治理流程优化应从数据治理的组织架构、管理制度、技术工具和人员培训等方面入手。通过优化流程，提高数据治理的自动化和智能化水平。企业应定期对数据治理流程进行评估和改进，以适应不断变化的市场需求和业务发展。三、数据安全体系建设：筑牢制造业数字化转型的防线数据安全是制造业数字化转型过程中不可忽视的关键问题。构建稳固的数据安全体系，是保障企业信息安全、维护国家经济安全的重要措施。3.1数据安全策略制定数据安全策略是企业数据安全体系建设的基石。企业应根据自身业务特点、数据类型、行业标准和法律法规，制定切实可行的数据安全策略。数据安全策略应包括数据分类分级、数据访问控制、数据加密、数据备份与恢复等方面。通过这些策略，确保数据在存储、传输、处理和使用过程中的安全。企业应定期对数据安全策略进行评估和更新，以适应技术发展和业务变化。3.2数据加密技术应用数据加密是保障数据安全的重要手段。在制造业中，企业应采用对称加密、非对称加密、哈希加密等多种加密技术，对敏感数据进行加密处理。数据加密技术应结合数据存储、传输和应用场景，确保数据在各个环节的安全。企业应选择具有较高安全性和可靠性的加密算法和密钥管理方案，以降低数据泄露风险。3.3访问控制机制建立访问控制是数据安全体系中的关键环节。企业应建立严格的访问控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感数据。访问控制机制应包括身份认证、权限管理、审计日志等。通过这些措施，防止未授权访问和数据泄露。企业应定期对访问控制机制进行审查和调整，以适应组织架构和业务流程的变化。3.4安全审计与监控安全审计与监控是数据安全体系的重要组成部分。企业应建立安全审计制度，对数据安全事件进行跟踪、记录和调查。安全审计与监控应包括日志分析、异常检测、安全事件响应等方面。通过这些手段，及时发现和应对数据安全风险。企业应采用专业的安全审计与监控工具，提高数据安全事件的处理效率和效果。3.5员工安全意识培训员工安全意识是数据安全体系建设的基石。企业应加强对员工的培训和教育，提高员工的数据安全意识。员工安全意识培训应包括数据安全基础知识、安全操作规范、安全事件案例分析等方面。企业应定期组织员工参加安全意识培训，确保员工具备必要的数据安全知识和技能。四、信息安全体系建设：守护制造业数字化转型的网络安全在制造业数字化转型过程中，信息安全体系建设是确保企业网络环境稳定、数据安全、业务连续性的关键。一个完善的信息安全体系能够有效防范网络攻击、数据泄露等安全事件，为企业的可持续发展提供坚实保障。4.1网络安全架构设计网络安全架构设计是信息安全体系建设的首要任务。企业应根据自身业务需求和风险承受能力，设计符合国家标准和行业规范的网络安全架构。网络安全架构应包括边界防护、内部网络防护、数据安全防护、应用安全防护等多个层面。通过多层次、多角度的防护措施，构建一个全方位的网络安全体系。在网络安全架构设计中，企业应注重网络设备的选型、安全策略的制定、安全设备的部署等方面，确保网络安全架构的稳定性和可靠性。4.2安全设备与技术应用安全设备是信息安全体系的核心组成部分。企业应选用高性能、高可靠性的安全设备，如防火墙、入侵检测系统、安全信息与事件管理系统等。安全设备的应用应结合企业实际需求，实现网络流量监控、恶意代码检测、安全事件响应等功能。通过这些技术手段，有效防范网络攻击和数据泄露。企业应定期对安全设备进行升级和维护，确保其性能和安全性始终处于最佳状态。4.3安全事件响应与应急处理安全事件响应与应急处理是企业信息安全体系的重要组成部分。企业应建立完善的安全事件响应机制，确保在发生安全事件时能够迅速、有效地进行处理。安全事件响应机制应包括安全事件报告、事件调查、应急响应、恢复重建等环节。通过这些环节，降低安全事件对企业的影响。企业应定期进行安全事件应急演练，提高员工应对安全事件的能力，确保信息安全体系的有效运行。4.4安全合规与风险管理安全合规是信息安全体系建设的基石。企业应遵循国家相关法律法规和行业标准，确保信息安全体系符合合规要求。风险管理是信息安全体系建设的关键环节。企业应识别、评估和应对信息安全风险，降低安全事件发生的概率。企业应建立信息安全风险评估机制，定期对信息安全风险进行评估，并制定相应的风险应对措施。五、人才队伍建设：培养数据治理与信息安全专业人才在制造业数字化转型过程中，人才队伍建设是推动数据治理与信息安全体系建设的核心力量。培养具备数据治理与信息安全专业知识和技能的人才，对于确保企业信息安全、提升数据治理水平具有重要意义。5.1人才需求分析制造业数字化转型对数据治理与信息安全人才的需求日益增长。随着数字化技术的广泛应用，企业对数据分析师、数据工程师、安全分析师、网络安全工程师等岗位的需求不断增加。人才需求呈现出多样化的特点。不同行业、不同规模的企业对人才的能力要求有所不同，既需要具备扎实理论基础的专业人才，也需要具有丰富实践经验的复合型人才。人才需求的地域分布不均衡。一线城市和经济发达地区对数据治理与信息安全人才的需求较高，而中西部地区和新兴行业的人才需求相对较低。5.2人才培养体系构建建立校企合作机制。企业应与高校、科研机构合作，共同培养数据治理与信息安全人才。通过产学研结合，将理论知识与实践经验相结合，提高人才培养的质量。开展专业培训课程。企业应根据自身需求，开展针对数据治理、信息安全等方面的专业培训课程，提升现有员工的专业技能。鼓励内部晋升与外部引进。企业应建立内部晋升机制，为优秀员工提供发展空间。同时，通过外部招聘，引进具有丰富经验和专业知识的高端人才。5.3人才激励与retention策略建立具有竞争力的薪酬体系。企业应根据市场行情和人才价值，制定具有竞争力的薪酬待遇，吸引和留住优秀人才。提供职业发展规划。企业应关注员工的职业发展需求，为其提供清晰的职业发展规划，帮助员工实现个人价值。营造良好的工作氛围。企业应注重营造一个公平、公正、包容的工作环境，让员工感受到企业的关怀和支持。5.4人才国际化培养加强国际交流与合作。企业可以通过参加国际会议、开展国际合作项目等方式，与国际同行交流学习，提升人才的国际视野。引进国际先进理念和技术。企业可以引进国外先进的数据治理与信息安全理念和技术，提升企业整体的数据治理和信息安全水平。培养具备国际竞争力的人才。企业应注重培养具备国际竞争力的人才，为企业的全球化发展提供人才保障。六、协同合作：构建制造业数字化转型生态圈制造业数字化转型并非企业单打独斗的过程，而是需要产业链上下游企业、科研机构、政府等多方共同参与、协同合作的生态体系建设。6.1产业链协同产业链协同是制造业数字化转型的重要推动力。企业应加强与上下游企业的合作，实现产业链上下游信息共享、资源整合和优势互补。产业链协同有助于提升整个产业链的数字化水平。通过共享技术、数据、平台等资源，企业可以加速数字化技术的应用和推广，推动产业链的智能化升级。产业链协同需要建立有效的合作机制。企业可以通过建立战略联盟、共享研发平台、共同开展市场推广等方式，促进产业链的协同发展。6.2政策支持与法规保障政府政策支持是制造业数字化转型的重要保障。政府应出台一系列政策，如税收优惠、财政补贴、人才培养等，鼓励企业加大数字化转型投入。法规保障是确保制造业数字化转型顺利进行的关键。政府应加强数据安全、网络安全等方面的法律法规建设，为企业数字化转型提供法治保障。政府还应发挥引导作用，推动企业积极参与数字化转型，引导产业链上下游企业共同构建数字化生态圈。6.3科研机构与企业合作科研机构在制造业数字化转型中扮演着重要角色。企业应与科研机构建立紧密合作关系，共同开展技术研发、产品创新和人才培养。科研机构与企业合作有助于推动技术创新和产业升级。通过产学研结合，企业可以快速获取新技术、新成果，提升企业核心竞争力。企业应积极参与科研机构的科研项目，为科研机构提供资金、技术和人才支持，实现互利共赢。6.4产业联盟与标准化建设产业联盟是制造业数字化转型的重要组织形式。企业可以通过加入产业联盟，共同推动行业标准制定、技术创新和市场拓展。标准化建设是制造业数字化转型的基础。企业应积极参与国家、行业和企业的标准制定工作，推动产业链的协同发展。产业联盟与标准化建设有助于提升企业市场竞争力。通过参与联盟和标准化工作，企业可以提升自身品牌形象和行业影响力。6.5社会资源整合制造业数字化转型需要整合社会资源。企业应加强与金融机构、物流企业、咨询机构等社会资源的合作，共同推动数字化转型。社会资源整合有助于降低企业转型成本，提高转型效率。通过整合资源，企业可以更好地应对市场变化和挑战。企业应积极参与社会资源整合，发挥自身优势，实现资源共享和互利共赢。七、实施路径与策略：确保制造业数字化转型有序推进为确保制造业数字化转型有序推进，企业需制定一套科学合理的实施路径与策略，从战略规划、技术选型、项目实施到运营维护，全方位推进数字化转型进程。7.1战略规划与目标设定制定数字化转型战略规划是确保转型成功的前提。企业应根据自身实际情况，结合行业发展趋势和市场需求，明确数字化转型的发展目标。战略规划应包括短期和长期目标，短期目标可聚焦于提升运营效率、降低成本、优化客户体验等方面；长期目标则应关注企业的可持续发展，如创新驱动、产业链升级等。战略规划应具备可操作性，明确实现目标的路径、措施和责任主体，确保战略规划的有效执行。7.2技术选型与平台搭建技术选型是数字化转型成功的关键环节。企业应根据业务需求、技术成熟度和成本效益等因素，选择合适的技术方案。技术平台搭建应注重开放性和可扩展性，以适应企业未来业务发展需求。企业可选择云计算、大数据、人工智能等先进技术，构建智能化、自动化、网络化的生产和服务体系。在技术选型和平台搭建过程中，企业应关注数据安全、隐私保护等问题，确保技术应用的合规性和安全性。7.3项目管理与风险管理项目管理是确保数字化转型项目按时、按质、按预算完成的关键。企业应建立完善的项目管理体系，明确项目范围、进度、成本和质量等关键要素。风险管理是项目管理的重要组成部分。企业应识别、评估和应对项目实施过程中可能出现的风险，制定相应的风险应对措施。项目管理与风险管理的实施需要跨部门协作，确保项目顺利推进。7.4员工培训与能力提升员工是数字化转型的主要参与者。企业应加强对员工的培训和教育，提升员工的数据治理、信息安全、数字化技能等能力。培训内容应涵盖数字化转型所需的理论知识和实践技能，如数据分析、数据可视化、网络安全等。企业可通过内部培训、外部培训、实践操作等方式，提高员工的数字化素养。7.5运营维护与持续改进数字化转型是一个持续的过程。企业应建立运营维护机制，确保数字化系统的稳定运行。持续改进是推动数字化转型不断向前发展的动力。企业应定期对数字化系统进行评估和优化，以适应市场变化和业务需求。企业可通过引入新技术、优化业务流程、提升用户体验等方式，实现数字化转型的持续改进。八、案例分析：制造业数字化转型成功实践8.1国外制造业数字化转型案例德国工业4.0：德国工业4.0战略旨在通过数字化、网络化和智能化，提升制造业的竞争力。其核心是智能制造，通过物联网、大数据、云计算等技术，实现生产过程的智能化和自动化。美国通用电气（GE）的Predix平台：GE的Predix平台是一个工业互联网平台，通过整合设备、数据、应用和服务，为制造业提供全面的数字化解决方案。8.2国内制造业数字化转型案例海尔集团：海尔通过构建“人单合一”模式，实现企业内部信息流、物流、资金流的协同，推动企业从传统制造向智能制造转型。华为云：华为云提供了一系列云计算服务，帮助企业实现IT基础设施的云化，降低企业成本，提高运营效率。8.3案例启示与经验总结技术创新是推动制造业数字化转型的重要动力。企业应积极拥抱新技术，如物联网、大数据、人工智能等，提升企业数字化水平。人才培养是企业数字化转型成功的关键。企业应加强人才队伍建设，培养具备数字化技能的专业人才。产业链协同是制造业数字化转型的重要支撑。企业应加强与上下游企业的合作，实现产业链的协同发展。政策支持与法规保障是制造业数字化转型的必要条件。政府应出台相关政策，为企业数字化转型提供有力支持。企业应注重数据安全和隐私保护。在数字化转型过程中，企业应加强数据安全体系建设，确保数据安全和隐私保护。8.4挑战与应对策略技术挑战：新技术的发展速度较快，企业需要不断更新技术，以适应市场变化。应对策略：企业应建立技术创新机制，加强与科研机构、高校的合作，提升自身技术实力。人才挑战：数字化转型需要大量具备数字化技能的人才。应对策略：企业应加强人才培养和引进，建立完善的培训体系，提高员工数字化素养。市场挑战：市场竞争加剧，企业需要不断创新以保持竞争优势。应对策略：企业应关注市场需求，加强产品和服务创新，提升企业核心竞争力。安全挑战：数据安全和隐私保护是数字化转型的重要问题。应对策略：企业应加强数据安全体系建设，确保数据安全和隐私保护。九、未来展望：制造业数字化转型的趋势与挑战随着数字化技术的不断进步和应用，制造业数字化转型的未来充满机遇与挑战。以下是制造业数字化转型的一些未来趋势和可能面临的挑战。9.1数字化转型趋势智能制造：智能制造将成为制造业发展的主流趋势。通过物联网、大数据、人工智能等技术的融合应用，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化。工业互联网：工业互联网将成为制造业数字化转型的关键基础设施。通过连接设备、生产线、供应链等，实现产业链的数字化升级。数据驱动决策：企业将更加重视数据的收集、分析和应用，通过数据驱动决策，提升运营效率和产品竞争力。个性化定制：随着消费者需求的多样化，制造业将更加注重个性化定制，通过数字化技术实现按需生产。9.2未来挑战技术挑战：新技术的发展速度不断加快，企业需要不断更新技术，以适应市场变化。同时，技术更新换代也带来了一定的技术风险。人才挑战：数字化转型需要大量具备数字化技能的人才，而当前市场上此类人才相对匮乏。企业需要加强人才培养和引进，提升员工数字化素养