基礎化學原材料數據分類指南 審閱版 241114(立項調整版)

Q/LB.□XXXXX-XXXX目次TOC\o"1-1"\h\t"標準文件_一級條標題,2,標準文件_附錄一級條標題,2,"前言 II引言 III1范圍 12規(guī)范性引用文件 1GB/T39335信息安全技術個人信息安全影響評估指南 13術語和定義 13.1 1數據data 13.2 1數據分類dataclassification 13.3 14數據分類原則 14.1科學性 14.2穩(wěn)定性 14.3唯一性 24.4一致性 24.5主次性 25分類方法 25.1信息分類 25.2線分類法 25.3同位類 25.4基礎化學原料行業(yè)數據分類結果 26數據風險管控 36.1數據安全管理 36.2數據處理活動安全 36.3數據安全技術 36.4個人信息保護 3表1（資料性）基礎化學原材料行業(yè)典型數據分類 4前言本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。本文件由榆林市工業(yè)和信息化局提出。本文件由陜西省工業(yè)和信息化廳歸口。本文件起草單位：榆林市工業(yè)和信息化局、西安交通大學、榆林市工業(yè)互聯網協(xié)會、榆林學院、陜西省標準化研究院、中國工業(yè)互聯網研究院、榆林能源集團、陜西北元化工集團股份有限公司。本文件主要起草人：黃晶晶、羅瑞、李曉煒、孫元崗、劉烴、周亞東、張峰、劉雁南、張戰(zhàn)國、劉力真、郭銳、寇陽、張揚、楊希、張平雅、惠遠鵬、陳林、蔣濤、文堯順、王偉、張政、馮治東、張永恒、孟憲超、張陽、徐占伯、吳江、武凱。本文件首次發(fā)布。本文件由榆林市工業(yè)和信息化局負責解釋。請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構不承擔識別專利的責任。聯系信息如下：單位：電話：地址：郵編：引言基礎化學原材料是化工產業(yè)鏈的關鍵環(huán)節(jié)，其原料主要來源于上游的大宗商品，包括原油、天然氣、煤炭和原鹽，這些原料對于制造下游廣泛的化工產品而言是根本性的中間體和起始原料。這一行業(yè)所涵蓋的核心產品清單繁多，標志性產品如“三酸兩堿”，還包括電石、三烯、三苯、乙炔、萘等多種對化工產業(yè)至關重要的化學品。這些產品的多樣性彰顯了基礎化學原料制造業(yè)在支撐下游化工制品創(chuàng)新與生產中的基石作用。基礎化學原材料生產和經營管理活動中產生、采集、加工、使用或管理的各類數據，包括但不限于以下：——企業(yè)安全生產過程中產生和獲取的相關業(yè)務數據；——企業(yè)經營管理過程中產生和獲取的相關數據。數據按照數據類型包括結構化數據、非結構化數據及半結構化數據：——結構化數據：數據元素之間具有統(tǒng)一且確定關系的數據，具有明確定義的數據類型組成。結構化數據特點為數據以行為單位，也稱作行數據，一行數據表是一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。結構化數據由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規(guī)范，主要通過關系型數據庫（如MySQL、ORACLE、DB2、SQLServer等）進行存儲和管理；——非結構化數據：數據元素之間沒有統(tǒng)一和確定關系的數據。具有內部結構，但不通過預定義的數據模型或模式進行結構化的數據，不適于用數據庫二維表來表現，非結構化數據占企業(yè)全部數據80%以上。包括各種圖形圖像數據、時間序列數據、體數據、音視頻數據、日志數據、地理信息數據、社交網絡數據和三維模型數據等；——半結構化數據：數據元素之間的關系介于結構化數據和非結構化數據之間的數據。具有非關系模型的、有基本固定結構模式的數據。包括日志文件、XML文檔、JSON文檔、E-mail等。?中小企業(yè)數字化轉型數據分類基礎化學原材料行業(yè)?????范圍本文件規(guī)定了基礎化學原材料的數據分類原則、分類方法、分類維度、數據定級、數據風險管控。本文件適用于基礎化學原材料的生產、經營、管理活動中產生、采集、加工、使用或管理的各類數據分類。規(guī)范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T39335信息安全技術個人信息安全影響評估指南術語和定義下列術語和定義適用于本文件。數據data任何以電子或者其他方式對信息的記錄。數據分類dataclassification根據數據的屬性及特征，將其按一定原則和方法進行區(qū)分和歸類，并建立起一定的分類體系和排列順序的過程。分類維度classificationdimension用于實現分類的數據所具有的某個或某些共同特征。數據分類原則科學性化工行業(yè)數據的多維特征及其相互間客觀存在的邏輯關聯進行科學和系統(tǒng)化的分類。穩(wěn)定性分類應以數據分類方法為基礎，具體參照附錄B，并以最穩(wěn)定的特征和屬性為依據制定分類方案。分類一經確定，不可隨意調整。唯一性一個數據項僅能找到一個對應分類。一致性同一大類的中類或同一種類的小類劃分維度要一致。主次性同一類別的子類，將使用頻率或價值較高的類別放在較前的位置。分類方法信息分類把具有某種共同屬性或特征的信息歸并在一起，把具有不同屬性或特征的信息區(qū)別開。線分類法本標準采用線分類法，將分類對象按選定的若干屬性或特征，逐次地分為若干層級，每個層級又分為若干類目，同一分支的同層級類目之間構成并列關系，不同層級類目之間構成隸屬關系。同位類在線分類體系中，由一個類目直接劃分出來的下一級各類目。結合分類維度，將基礎化學原料行業(yè)數據從上到下按層級依序分為場景數據資源類(一級分類)，軟件數據資源類(二級分類)，模塊數據資源類(三級分類)，元數據資源類?；A化學原料行業(yè)數據分類結果根據基礎化學原料行業(yè)特性及中小企業(yè)數字化轉型需求，依照線分類法及同位類劃分原則，將基礎化學原料行業(yè)劃分為四級分類。其中：一級分類包括：產品生命周期管理、供應鏈管理、生產管控設備管理、設備管理、能源管理、質量管理、安全管理、環(huán)保管控、經營管理、經營管理、數據采集與監(jiān)控、倉儲與物流管理、等行業(yè)數據；二級分類包括：產品數據管理（PDM）、配方和工藝流程管理、項目管理、變更管理、質量管理、供應鏈協(xié)同、生命周期分析、產品策劃、產品設計、產品試制、產品量試、采購物流、銷售物流、售后服務、供應商管理、采購管理、庫存管理、物流與配送管理、生產計劃、協(xié)同風險管理、成本控制與優(yōu)化、數據分析與決策支持、制造執(zhí)行管理、調度指揮、物料管理、操作管理、工藝管理、過磅管理、管網生產、績效計量管理、控制優(yōu)化人員管理、生產管理、設備前期管理、設備運行、設備維修、設備技改、設備處置、設備檔案管理、能源計劃、能源運行管理、能源評價、能源優(yōu)化、能源優(yōu)化、質量體系、質量統(tǒng)計、實驗室管理、質量控制與檢驗、不合格品管理、追溯質量政策、程序管理、文檔管理、原料質量、控制過程、控制質量、檢驗與實驗室管理、不合格品管理、內部審計與管理、評審客戶投訴、售后服務質量指標與數據分析、安全管理、職業(yè)健康管理、應急管理、工業(yè)控制、安全目標、責任管理、環(huán)保監(jiān)控、污染控制、綜合防治與管理、環(huán)保評價、科研與教育宣傳、溝通監(jiān)督、檢查與考核、財務會計管理、會計客戶關系管理、企業(yè)資產管理、計劃與排程、計劃與排程辦公管理、辦公管理、庫存管理、批次與有效期管理、庫位管理、收貨與質檢管理、出庫與發(fā)運管理、安全與合規(guī)管理、報表與分析、實時數據采集、設備控制、過程監(jiān)控與報警、歷史數據記錄與分析、遠程監(jiān)控與診斷、批次管理與追溯、報告與報表生成、數據報送數據收取。詳細數據分類結果見表1。數據風險管控數據安全管理應從數據安全管理制度、安全組織機構、分類分級管理、合作外包管理、安全威脅和應急管理、開發(fā)運維管理、云數據安全等方面識別數據安全管理風險。數據處理活動安全應從以下方面識別數據處理活動安全風險：數據收集安全風險識別：主要從數據收集合法正當性、通過第三方收集數據安全、數據質量控制、數據收集方式、數據收集設備及環(huán)境安全等方面進行風險識別；數據存儲安全風險識別：主要從數據存儲適當性、邏輯存儲安全、存儲介質安全等方面進行風險識別；數據傳輸安全風險識別：主要從傳輸鏈路安全性、傳輸鏈路可靠性等方面進行風險識別；數據使用和加工安全風險識別：主要從數據使用和加工合法性、數據正當使用、數據導入導出、數據處理環(huán)境、數據使用和加工安全措施等方面進行風險識別；數據提供安全風險識別：主要從數據提供合法正當必要性、數據提供管理、數據提供技術措施、數據接收方、數據轉移安全、數據出境安全等方面進行風險識別；數據公開安全風險識別：主要從數據公開適當性、數據公開管理等方面進行風險識別；數據刪除安全風險識別：主要從數據刪除管理、存儲介質銷毀等方面進行風險識別；其他數據處理活動安全風險識別：主要針對即時通信、快遞物流、網上購物、網絡支付、網絡音視頻、汽車、網絡預約汽車服務等數據處理活動進行風險識別。數據安全技術應從網絡安全防護、身份鑒別與訪問控制、檢測預警、數據脫敏、數據防泄漏、數據接口安全、數據備份與恢復、安全審計等方面識別數據安全技術風險。個人信息保護被評估范圍涉及個人信息處理，還應從個人信息處理基本原則、個人信息告知同意、個人信息處理、敏感個人信息處理、個人信息主體權利、個人信息安全義務、個人信息投訴舉報、大型網絡平臺個人信息保護等方面識別個人信息保護風險。可視情采納（部分）個人信息保護影響評估工作結論，也可依據GB/T39335識別個人信息保護風險。表1（資料性）

基礎化學原材料行業(yè)典型數據分類1基礎化學原材料行業(yè)典型數據分類基礎化學原材料行業(yè)典型數據按數據類別分為一級分類、二級分類、三級分類、四級分類，各類別數據及數據集名稱、數據集定義等參數宜參照下表。表1基礎化學原材料行業(yè)典型數據分類表軟件數據資源類----線-線跟蹤、拆分合并、生產和交付狀態(tài)更對危險化學品生產、經-化率-等典---錄錄