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工信部发布工业数据分类分级指南（试行）

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简介：
工信部近期发布了《工业数据分类分级指南（试行）》，旨在指导工业企业合理划分和管理各类数据资产，提升数据安全防护水平。 近日，工业和信息化部印发了《工业数据分类分级指南（试行）》，旨在指导工业和信息化主管部门、工业企业及平台企业开展相关工作。该指南所指的工业数据涵盖了工业领域内产品和服务全生命周期中产生的所有数据，包括但不限于企业在研发设计、生产制造、经营管理以及运维服务等环节中的生成与使用数据；同时涵盖工业互联网平台在设备接入、平台运行及工业APP应用过程中所产生的各类数据。

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  • 工信部发布工业数据分类分级指南（试行）
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    工信部近期发布了《工业数据分类分级指南（试行）》，旨在指导工业企业合理划分和管理各类数据资产，提升数据安全防护水平。 近日，工业和信息化部印发了《工业数据分类分级指南（试行）》，旨在指导工业和信息化主管部门、工业企业及平台企业开展相关工作。该指南所指的工业数据涵盖了工业领域内产品和服务全生命周期中产生的所有数据，包括但不限于企业在研发设计、生产制造、经营管理以及运维服务等环节中的生成与使用数据；同时涵盖工业互联网平台在设备接入、平台运行及工业APP应用过程中所产生的各类数据。
     
  • 工业数据分类分级指南（试行）-工业行业标准
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    《工业数据分类分级指南（试行）》为我国工业行业的首个数据管理标准，旨在指导企业合理划分和保护各类数据资源，促进工业信息安全与智能化发展。 《工业行业标准-工业数据分类分级指南（试行）》提供了一套详细的框架，用于指导工业企业对内部数据进行有效的分类与等级划分，旨在提升企业的数据管理能力和信息安全水平。该指南强调了在不同层级上识别、保护关键信息的重要性，并为相关从业人员提供了实际操作的参考依据。
     
  • 证券期货行业数据分类与分级指南
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    《证券期货行业数据分类与分级指南》旨在为行业提供一套标准化的数据管理和保护框架，通过明确界定各类信息的安全等级和管理要求，增强机构风险防控能力，并促进高效合规的信息流通。 证券期货业数据分类分级指引提供了一套标准方法来对行业内的各类数据进行系统化的划分与评估，旨在增强数据管理的安全性和有效性。该指引帮助相关机构明确不同类别数据的重要程度及其潜在风险，从而采取相应的保护措施以确保信息安全和合规性。
     
  • 贵州省数据分类与分级指南.pdf
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    《贵州省数据分类与分级指南》旨在为贵州地区的数据管理提供规范指导，涵盖数据识别、评估及安全保护措施等方面，助力提升区域信息安全水平。 在大数据应用日益普及的背景下，政府数据资源共享与开放已成为推动大数据产业发展的重要因素。然而，由于政府数据具有敏感性，并且缺乏相应的分类分级标准，导致其开放和共享面临诸多挑战。制定贵州省的数据分类分级指南（DB 52/T 1123—2016），有助于逐步推进我省的政府数据开放与共享工作，为大数据的应用和发展奠定坚实基础。 通过多维度特征描述政府数据类型，并对其进行有效管理，可以确保各类别数据得到正确开发和利用。这不仅能够促进政府内部的数据价值最大化，还能推动整个社会对这些资源的有效应用。
     
  • 运维部员工分级薪资制度指南
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    《运维部员工分级薪资制度指南》旨在为运维部门构建一个公平、透明且激励性的薪酬体系，通过设定不同技能和责任等级来匹配相应的薪资范围，以促进员工的职业发展和个人价值实现。 运维部员工等级管理制度及薪水指南提供了一套详细的体系来评估和奖励部门内的专业人员。该制度旨在通过明确的晋升路径、职责描述以及与之对应的薪酬结构，激励员工持续提升技能并作出贡献。这样的框架不仅有助于内部人才的发展，也增强了团队的整体效能和服务质量。
     
  • DB52T 1123-2016 政府数据分类与分级指南.pdf
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    《政府数据分类与分级指南》（DB52T 1123-2016）为贵州省制定的标准，旨在规范和指导政府机构对各类数据进行科学合理的分类及安全等级划分。 政府数据分类旨在通过多维度的数据特征来准确描述基础数据类型，以便对政府数据进行有效管理，并确保各类数据能够被正确开发和利用，从而最大化其价值。而政府数据分级则是根据敏感性程度区分不同类型的数据，为制定不同类型的开放与共享策略提供依据。
     
  • 2023年分布式云行业实践指南
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    本指南深入剖析2023年分布式云行业的最新趋势和技术实践，旨在为企业提供全面的战略指导和实施建议。 2022年，腾讯云与中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合发布了业界首个《分布式云发展白皮书（2022）》，明确了分布式云的概念定义、关键技术、典型场景及主要挑战。在过去的一年里，随着各行业企业“上云用云”进程的加快，分布式云技术不断演进与发展，在金融、工业制造、能源交通等行业深化应用实践，进一步加速了政企数字化转型。 6月30日，在中国信息通信研究院联合中国通信标准化协会举办的第三届“2023云边协同大会”上，腾讯云与信通院共同发布了业界首个《分布式云行业实践指南（2023）》。 ### 分布式云行业实践指南知识点解析 #### 一、分布式云的概念与定义 - **定义**：分布式云是指能够根据业务需求将云计算服务部署在不同地理位置上的计算模型，同时保持统一的管理和控制。 - **核心特点**： - **按需部署**：可以根据实际业务需要灵活选择云服务的位置。 - **统一管理**：尽管服务分散在各个位置，但通过一个集中化的平台进行统一管理，简化运维复杂度。 - **弹性伸缩**：能够根据负载变化自动调整资源分配，确保高效利用。 #### 二、分布式云的发展背景与趋势 - **政策支持**： - **东数西算工程**：旨在平衡全国范围内的算力分布，在东部和西部建设数据中心以解决东西部算力资源不平衡的问题。 - **新型数据中心发展计划**：构建合理的数据中心布局，促进绿色低碳的数据中心发展。 - **市场需求**： - **政企用户需求增长**：随着数字化转型的推进，政企用户对分布式云的需求显著增加。 - **技术创新驱动**：如人工智能、大数据和区块链等技术的应用促进了分布式云技术的发展。 #### 三、分布式云的关键技术 - **面向私有化场景定制的分布式云部署能力**：针对不同企业的特定需求提供定制化的解决方案。 - **面向多形态部署的安全防护能力**：保障跨多个地理位置的数据和服务的安全性。 - **面向全局视角的统一管理能力**：通过一个中心化的平台实现对所有节点的有效管理。 - **面向云边端多层级算力协同的全域调度能力**：实现在云端、边缘端和终端设备之间的智能资源调度。 #### 四、分布式云的主要应用场景 - **金融行业**： - **腾讯云金融专区**：为金融机构提供定制化的云服务，提高金融服务效率和安全性。 - **制造行业**： - **华岭智能制造数字工厂**：利用分布式云技术实现生产过程的智能化和自动化。 - **能源行业**： - **宝信软件分布式云系统**：支持能源领域的数据分析与决策支持，提升能源利用效率。 - **交通出行行业**： - **广州地铁集团**：通过分布式云技术改善轨道交通系统的运行效率及乘客体验。 - **政务行业**： - 政府服务的数字化转型，提高公共服务的质量和效率。 - **泛互联网行业**： - 如智聆口语评测降本增效实践，利用分布式云技术降低运营成本并提升用户体验。 #### 五、分布式云的未来展望 - **政策引导下的发展趋势**：随着国家层面的支持力度加大，预计在未来几年内分布式云将得到更广泛的应用和发展。 - **技术创新带来的变革**：如5G和物联网等新兴技术的应用将进一步推动分布式云技术的进步，为各行各业带来更多可能性。 - **行业融合与跨界合作**：分布式云将成为连接不同行业的桥梁，促进跨界合作与创新。 作为一种新的云计算模式，分布式云正在快速改变各个行业的运作方式。随着政策的支持和技术的不断进步，分布式云将在未来发挥越来越重要的作用，并成为推动数字化转型的关键力量。
     
  • 2019年行业类型四级分类数据（共9700条）.json
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    该文件包含2019年的行业类型四级分类详细数据，共计9700条记录。每一项都细分了特定行业的具体类别信息。适合用于市场分析和商业研究。 以下是2019年最新标准的四级行业类型分类示例： ```json [ { text: 农、林、牧、渔业, value: A, children: [ { text: 农业, value: 01, children: [ { text: 谷物种植, value: 011, children: [ { text: 稻谷种植, value: 0111 }, { text: 小麦种植, value: 0112 }, { text: 玉米种植, value: 0113 }, { text: 其他谷物种植, value: 0119 } ] } ] } ] } ] ```
     
  • 卫生与健康领域数据分类及分级指南.pdf
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    本指南旨在为卫生与健康领域的数据提供一套系统的分类和分级标准，帮助机构和个人更好地管理和保护敏感信息。 卫生健康行业数据分类分级指南旨在为该行业的各类数据提供一个系统的分类与安全级别划分标准。通过这一指南，可以确保在收集、处理和使用健康医疗信息的过程中遵循严格的隐私保护原则，并提高数据的安全性和管理效率。此指南有助于明确不同类别的敏感程度，从而采取相应的防护措施以防止未经授权的访问或泄露事件的发生。