ICS 01.040.03 CCS A 12 贵 DB52 州 省 地 方 标 准 DB52/T 1548.1—2020 大数据与实体经济融合评估规范 第 1 部分：总则 Assessment specification on integration of big data and real economy Part1:general rules 2020 - 12 - 16 发布 贵州省市场监督管理局 2021 - 01 - 01 实施 发 布 DB52/T 1548.1—2020 目 次 前言 ................................................................................ II 引言 ............................................................................... III 1 范围 .............................................................................. 1 2 规范性引用文件 .................................................................... 1 3 术语和定义 ........................................................................ 1 4 评估体系框架 ...................................................................... 2 5 评估体系内容 ...................................................................... 3 6 评估方法 .......................................................................... 5 7 评估报告 .......................................................................... 5 I DB52/T 1548.1—2020 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起 草。 本文件是DB52/T 1548的第1部分。DB52/T 1548已经发布了以下部分: ——第 1 部分：总则。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由贵州省大数据发展管理局提出并归口。 本文件起草单位：贵州省量子信息和大数据应用技术研究院、国家工业信息安全发展研究中心。 本文件主要起草人：韩朱旸、雷晓斌、马冬妍、葛诗春、高欣东、师丽娟、付宇涵、柴雯、吴亚楠、 黄籽渝、李立伟、崔学民、陈恳、吴明娅、李少波。 II DB52/T 1548.1—2020 引 言 本文件旨在推进国家大数据（贵州）综合试验区建设，加快大数据与实体经济深度融合，激发数据 要素活力赋能实体经济高质量发展。本评估规范以《工业企业信息化和工业化融合评估规范》 （GBT23020-2013）等国家标准为基础，并紧紧围绕大数据赋能实体经济、推动经济社会发展的战略需 求，突出理论创新性和实践可操作性，对全国两化融合评估体系进行深化提升，将评估领域从工业延伸 到农业、服务业等国民经济全行业，将评估深度拓展到大数据在企业各个关键环节的渗透应用。为更加 全面、科学、系统地推进大数据与实体经济融合评估工作，贵州省大数据发展管理局结合前期多年面向 全省一万五千余户企业开展大数据与实体经济融合评估试点工作基础，联合相关研究机构，制定本文件。 本文件从理论和实践层面探索出一条指导大数据与实体经济深度融合的新路径。对于实体经济企 业，通过本文件可以评估企业自身大数据融合应用水平及各项指标在行业内所处的位置，指导企业梳理 大数据应用路径、精准实施大数据应用方案。对于各级各部门，通过本文件可以评估本领域、本区域大 数据融合应用水平及所处的融合发展阶段，指导各地区明确融合工作重点、制定融合工作政策，支撑各 行业、各地区、各企业深入推进大数据与实体经济深度融合。 III DB52/T 1548.1—2020 大数据与实体经济融合评估规范 第 1 部分：总则 1 范围 本文件规定了大数据与实体经济融合评估的术语和定义、评估体系框架、评估体系内容、评估方法 和评估报告等。 本文件适用于实体经济各行业企业开展大数据融合应用自评估，以及为各行业、各地区开展大数据 与实体经济融合评估提供指导和参考依据。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修订单）适用于本 文件。 GB/T 4754 国民经济行业分类 GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 23020 工业企业信息化和工业化融合评估规范 GB/T 35295 信息技术 大数据 术语 3 术语和定义 GB/T 35295 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 大数据 big data 具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含 大量数据集的数据。国际上，大数据的 4 个特征普遍不加修饰地直接用 Volume、Variety、Velocity 和 variability 予以表述，并分别赋予了他们在大数据语境下的定义： a) 体量 Volume：构成大数据的数据集的规模。 b) 多样性 Variety：数据可能来自多个数据仓库、数据领域或多种数据类型。 c) 速度 velocity：单位时间的数据流量。 d) 多变性 variability：大数据其他特征，即体量、速度和多样性等特征都处于多变状态。 [来源：GB/T 35295-2017，2.1.1] 3.2 实体经济 real economy 物质产品和服务产品的生产、销售等相关经济活动。 1 DB52/T 1548.1—2020 3.3 融合 integration 将不同事物或物质用难于分离的方法结合在一起，形成一体化。 3.4 价值模式 value model 衡量人类一切社会活动产生的有利因素的统一客观的方法。 3.5 经济生态 economic ecology 将所有的经济活动要素与自然环境、人类活动结合起来，合理配置资源，和谐可持续发展。 4 评估体系框架 评估体系框架包括融合基础、融合应用、融合创新、融合效益四个一级指标，每个一级指标包括若 干二级指标，共 16 个二级指标。评估体系框架见表 1。 表1 一级指标 评估体系框架 二级指标 组织和规划 融合基础 工具平台 数据采集 数据管理 研发设计 生产制造 融合应用 供应链 财务分析 经营管控 营销服务 产品服务创新 融合创新 组织模式变革 价值模式创新 经济生态共建 竞争力 融合效益 企业效益 2 DB52/T 1548.1—2020 5 评估体系内容 5.1 融合基础 5.1.1 组织和规划 5.1.1.1 5.1.1.2 5.1.1.3 5.1.1.4 5.1.1.5 5.1.2 企业大数据相关研发人员、生产人员和管理人员等人才队伍建设情况。 企业大数据相关管理的组织机构的设置情况。 企业大数据相关制度的建设与执行情况。 企业大数据相关部门的职能职责定位情况。 企业大数据相关规划的制定和实施情况。 工具平台 5.1.2.1 5.1.2.2 5.1.2.3 5.1.3 计算机、服务器等数字化设备的应用情况及企业网络环境等信息设施的应用情况。 业务相关数字化设备设施的应用情况。 企业在云平台、大数据工具、物联网、移动互联网、人工智能工具等方面的基础条件情况。 数据采集 5.1.3.1 5.1.3.2 5.1.3.3 5.1.4 数据要素的采集方式、采集设备建设情况和采集范围情况。 数据要素的积累程度和预处理情况。 数据要素的存储情况和统一集中管理水平。 数据管理 5.1.4.1 数据标准的制定、管理和实施情况。 5.1.4.2 数据质量分析、评估和管理情况。 5.1.4.3 数据安全等级保护实施、计算机与网络安全、数据资源安全与灾备、设备设施和系统安全、 安全管理和防范机制建设等数据安全保护情况。网络安全等级保护应符合GB/T 22239的规定。 5.2 融合应用 5.2.1 5.2.1.1 5.2.1.2 5.2.1.3 5.2.1.4 5.2.1.5 5.2.1.6 5.2.2 5.2.2.1 5.2.2.2 5.2.2.3 5.2.2.4 5.2.2.5 研发设计 基于标准化的方式对产品模型数据进行定义、管理、共享、传递和关联维护的水平与能力。 基于数据要素对数字化产品服务模型或原理样机进行构建和仿真的水平与能力。 基于数据要素对产品、服务以及工艺过程进行分析和优化的水平与能力。 基于数据要素对产品进行综合设计、持续优化的水平与能力。 基于数据要素对实验设计和验证过程进行监控、分析和优化的水平与能力。 基于数据要素对研发成果进行复用和对研发质量进行监控、分析和优化的水平与能力。 生产制造 基于数据要素对生产计划和生产调度进行分析、优化的水平与能力。 基于数据要素对生产服务过程所需物料进行精细化分析的水平与能力。 基于数据要素对生产服务过程进行监测、分析和优化的水平与能力。 基于数据要素对生产服务过程进行管控和执行的水平与能力。 基于数据要素进行安全监控、应急响应及重大危险源预测预警的水平与能力。 3 DB52/T 1548.1—2020 5.2.3 供应链 5.2.3.1 5.2.3.2 5.2.3.3 5.2.3.4 5.2.3.5 5.2.4 财务分析 5.2.4.1 5.2.4.2 5.2.4.3 5.2.4.4 5.2.4.5 5.2.5 5.2.6 质量和计量数据监测、数据追溯的水平与能力。 能源和环保数据监测、预测预警的水平与能力。 基于数据要素进行设备监测、管理和诊断的水平与能力。 在经营管控中构建知识体系、管理知识产权的水平与能力。 营销服务 5.2.6.1 5.2.6.2 5.2.6.3 5.2.6.4 基于数