做好数据治理，推动工业数字化迈向智能化阶段
数据驱动是数字经济的典型特征，是信息化进程向智能化阶段迈进的核心基础。良好的数据治理对于工业数字化转型和健康可持续发展至关重要。
接下来可以围绕顶层设计、数据互操作、数据安全公共平台以及政策支持等方面不断促进工业数字化转型能效提升。
高度重视工业数据治理顶层设计，强化战略引领。
按照网络安全法、数据安全法和《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》等法律法规要求，以推进工业数字化转型健康快速发展为出发点，制定出台省级工业数据治理法律法规，确定工业数据治理总体思路，明确数据的收集、流通、存储、利用等方面的规则，为释放工业数据价值创造更好的制度环境。
支持工业数字平台的数据互操作，连通数据孤岛。
以工业数据的标识确权、认证授权、安全交换为核心，构建数据资源目录和互认机制，通过统一工业数据、算法模型、微服务等调用接口，建设工业数据互操作系统平台，打造工业“数据中枢”，实现平台间、平台与用户间的数据互操作。鼓励开展联合攻关、互补合作，制定平台间接口规范，推动机理模型和工业APP的跨平台调用与订阅，打造协同发展、多层次系统化平台体系。
建设工业数据安全公共服务平台，缓解合规压力。
支持骨干企业、行业协会和第三方专业机构联合共建共享工业数据安全与治理公共服务平台，将数据安全治理与数据应用创新工作进行分离，逐步降低工业企业、工业互联网平台等市场主体的数据安全责任，提升专业化数据安全保障能力的同时，缓解行业数据合规压力。
强化工业数据治理政策支持保障，促进行业发展。
建设工业数据治理研究和服务支撑性机构，为工业企业数字化转型和开展数据治理提供资金支持，鼓励工业互联网平台通过数据治理成熟度评估。
支持保险公司根据工业数据安全开发相应的保险产品。
鼓励开展重点领域和骨干企业工业数据治理专题培训，大力培养培训数据治理相关专业专职技术人员，不断壮大工业数据治理人才队伍。
