任务3.1 标识数据建模 知识点2 数据共享与数据要素

知识要点任务3.1标识数据建模工业数据认知数据共享与数据要素标识数据模型标识互操作工具集数据共享与数据要素1.数据共享数据共享是指不同主体之间基于一定的规则或协议，实现数据资源的互通有无和共同利用。实现数据共享，可以使更多的人充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用，而把精力重点放在开发新的应用程序及系统集成上。在数字化转型的过程中，数据共享是一个核心组成部分。制造业中的数据共享可以分为产线内数据共享、工厂内部数据共享、企业层级数据共享、产业链数据共享，以及最终的跨行业数据共享。每个阶段都涉及不同层面的数据整合和流通，旨在提高生产效率、优化业务流程、提升产品和服务质量。为了支持这一转型，需要构建一个全面的工业数据制度体系，包括数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面的规则。数据共享与数据要素1.数据共享数据共享具有重要的现实意义，表现在：通过数据共享，可以打破信息孤岛，促进数据资源的优化配置和高效利用。数据共享有助于提升数据分析的广度和深度，推动经济社会的发展和创新。数据共享是发挥工业数据价值、实现工业互联网创新发展的关键技术基础。要实现数据共享需要从标准和管理两个方面展开。首先，应建立一套统一的、法定的数据交换标准，规范数据格式，使用户采用规定的数据标准；其次，要建立相应的数据使用管理办法，制定出相应的数据版权保护、产权保护规定。各部门间签订数据使用协议，这样才能打破部门，地区间的信息保护，做到真正的信息共享。图3-3一种可信的数据共享方案如图3-3所示，给出了一种可信的数据共享方案，工作过程如图中序号给出。数据共享与数据要素1.数据共享工业互联网标识解析体系有助于实现数据共享，制造企业要实现数据互联互通、互操作，就需要针对目标对象在制造企业内部、行业内部、跨企业、跨行业信息应用过程中进行统一表达以及标识寻址，即需要建设一套完整的数据理解体系。因此，建立数据模型是实现数据共享的关键，借助数据模型制定数字化描述规则，描述产品全生命周期信息的变化，从而实现制造业全产业链的价值传递。数据共享与数据要素2.数据要素数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。数据要素涵盖了各种形式的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，这些数据通过收集、处理、分析和应用，为经济社会活动提供关键信息和决策支持。当前，数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识。美国推动政府数据开发利用，鼓励市场主体开展数据应用创新、欧盟深化数据空间战略，加快布局一体化数据开发利用基础设施、日本倡导可信数据自由流动，高度重视公共数据集建设。我国正加快数据基础制度和管理体制建设，推动数据要素创新发展。2023年12月31日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。行动聚焦工业制造、现代农业、商贸流通等12个领域，推动在行业中发挥数据要素的乘数效应，释放数据要素价值，实现经济规模和效率的倍增。在一系列政策推动下，当前我国数据要素应用场景的创新实践正快速深入推进，技术变革引领产业向数据驱动模式转型。数据共享与数据要素2.数据要素数据要素具有稀缺性、价值性、流动性等特征，能够参与生产、分配、交换、消费等经济活动，具有如下特性：基础性：数据要素是数字经济发展的基础，是构成数据资源的基本单元。通用性：数据要素可以在不同的行业和领域中广泛应用，具有高度的通用性。乘数效应：通过与其他生产要素的融合和协同，数据要素能够产生更大的经济效益。价值释放：数据要素的价值体现为从保障运转到挖掘深层价值的层次化价值释放。数据共享与数据要素3.标识体系与数据要素标识解析作为工业互联网的重要组成部分，‌通过其技术实现，‌能够大幅度提升数据要素的价值，‌主要表现在：‌（1）提升数据流动性：‌标识解析通过实现工业全要素、‌全环节的信息互通共享，‌以及跨企业、‌跨行业、‌跨区域的信息资源集成共享，‌增强了数据的流动性，‌这是数据生产力的基础。‌信息互通是数据生产力时代最本质的变化，‌标识解析帮助实现这一变化，‌从而提升数据生产力。（2）促进数据要素化：‌标识解析体系通过提供标识编码注册和解析服务，‌帮助实现被标识对象的准确定位、‌信息获取和交换，‌控制和管理。‌这为实现数据资产化提供了基础，‌使得数据可以通过流通交易给持有者或经营者带来经济效益，‌增加了数据资源的价值。‌（3）推动行业数据标准化管理：‌依托标识数据交互中间件，各行业二级节点通过定义标准数据字段和格式，对企业节点接入的数据进行规范化采集和处理。这一机制有效促进了行业数据的标准化治理，显著提升了数据的互操作性和应用效率。‌（4）加速数字经济发展：‌标识解析体系作为新型工业化的战略性基