
我详细梳理了首批通过可信能力测评的14家单位的数据空间重点建设方向。按照行业属性,可将其划分为四大核心板块:
一、 能源与矿产类(保障国家资源安全与产业链协同)
1. 中国南方电网有限责任公司(南方能源行业可信数据空间)
- 建设方向
:聚焦能源数据跨域共享与高效流通。通过构建“先确后授”的数据确权授权机制,推动“源-网-荷-储”全产业链数据汇聚。 - 核心场景
:重点打造新能源智能消纳、电力设备优化升级、电力数据赋能普惠金融等高价值场景,并构建“外部数据内部应用、内部数据对外开放”的双循环机制。
2. 国家石油天然气管网集团有限公司(油气储运行业可信数据空间)
- 建设方向
:推动“油气一张网”向“数据一张网”转变,构建覆盖油气储运全产业链的高质量数据集与可信流通环境。 - 核心场景
:依托AI大模型,重点赋能天然气管网供销运预测、压缩机故障监测诊断、原油管道智能调控等场景,实现设备全生命周期管理与安全保供。
3. 中国矿产资源集团有限公司(矿产资源行业可信数据空间)
- 建设方向
:打造“矿物元域”,围绕铁、铜、锂等35种战略矿产的“探、产、供、储、销”全链条,构建数字孪生与数据基础设施。 - 核心场景
:聚焦全球矿产资源态势感知、铁矿石到港与价格预测、多式联运综合成本测算等,提升我国在国际矿产市场的定价权与供应链韧性。
二、 交通与物流类(赋能全社会物流降本提质增效)
4. 中国数联物流信息有限公司(物流行业可信数据空间)
- 建设方向
:打造安全、高效、可追溯的物流数据“高速公路”,解决物流行业数据分散、接口不一的痛点,推动国家物流枢纽网络数据互联互通。 - 核心场景
:全面覆盖多式联运数据交换、物流全程实时追踪、电子单证实时交换、园区物流共享等十大核心赛道,赋能“四流(物流、信息流、资金流、商流)合一”。
三、 金融与零售消费类(驱动业务协同与精细化运营)
5. 中国人寿保险股份有限公司(中国人寿企业可信数据空间)
- 建设方向
:构建“可见、可用、好用、安全”的综合性数据基础设施,作为首批名单中唯一的金融机构,推动商保与医保数据、健康养老数据的共享共用。 - 核心场景
:聚焦综合金融业务协同、理赔运营服务模式优化、健康养老服务供给,带动供应链上下游企业协同开放数据资源。
6. 华润(集团)有限公司(华润万家企业可信数据空间)
- 建设方向
:打通消费端与零售终端数据,推动传统经验决策向数据驱动的智能决策转型,构建多业态多渠道的零售新生态。 - 核心场景
:联合外部洞察机构打造“营运指南针”等创新解决方案,赋能快消品牌在门店选址、货架管理、价格促销及SKU精细化运营上的增长。
四、 钢铁制造与城市公共数据类(推动工业升级与城市治理)
7. 鞍钢集团有限公司(钢铁企业产数双链融合可信数据空间)
- 建设方向
:以龙头企业为主导,深化数据驱动型创新实践,推动钢铁产业链与供应链的数字化协同转型。 - 核心场景
:围绕业务协同、资源优化、服务增值等共性需求,打造面向上下游企业的普惠性数据产品,提升供应链整体运营效率。
8. 南京钢铁集团(钢铁行业供应链可信数据空间)
- 建设方向
:聚焦钢铁行业供应链上下游的数据流通与价值共创,探索形成可复制的钢铁行业数据流通规则与运营模式。 - 核心场景
:赋能钢铁供应链的采购、生产、物流等环节,实现产业链资源的精准配置与高效联动。
9. 杭州高新科创集团有限公司(海洋资源环境行业可信数据空间)
- 建设方向
:面向海洋资源开发与生态环境保护,构建海洋领域的专业数据流通与可信利用环境。 - 核心场景
:支撑海洋环境监测、海洋资源开发利用及海洋经济高质量发展等相关数据应用。
10. 北京电子数智科技有限责任公司(医疗领域可信数据空间)
- 建设方向
:破解医疗健康领域数据孤岛与隐私保护难题,建立安全合规的医疗数据流通底座。 - 核心场景
:赋能医疗科研、临床辅助决策、公共卫生监测等场景,在保障患者隐私的前提下释放医疗数据价值。
11. 上海数据集团(上海城市可信数据空间)
- 建设方向
:构建超大城市数据流通新范式,建立“2+8”可信数据空间运营规则体系,推动公共数据与企业数据的合规融合。 - 核心场景
:以公共数据开放为牵引,在交通、金融、医疗等十多个领域实现跨域数据融合与政企协同应用。
12. 广州数据集团(广州城市可信数据空间)
- 建设方向
:立足广州数字经济与产业基础,打造城市级数据要素流通枢纽,完善城市数据治理与授权运营机制。 - 核心场景
:聚焦智慧政务、城市治理、民生保障及产业赋能,推动城市公共数据的规模化、规范化开发利用。
13. 南京大数据集团(南京城市可信数据空间)
- 建设方向
:构建统一的可信空间底座,探索政企联通、企业协同、跨域联动三大数据融合开发利用模式。 - 核心场景
:涵盖政务服务、金融服务、医疗健康等多个领域,建立权责清晰、运转高效的长效运营与收益分配机制。
14. 贵州大数据集团(贵阳市城市可信数据空间)
- 建设方向
:依托贵州作为国家大数据综合试验区的算力与数据先发优势,打造城市级数据流通与价值释放平台。 - 核心场景
:推动政务数据、行业数据与社会数据的深度融合,赋能地方特色产业升级与城市精细化治理。
需要这份名单的分布特点吗?比如央企和地方数据集团各自占比、跨域互认的推进逻辑等,请关注我,下期给您安排。如果您想要系统全面地学习数据方面的内容,请联系本文的马老师。
工业和信息化部人才交流中心网址
https://www.miitec.cn
1、证书样本
工业和信息化部人才交流中心主办的“首席数据官高级研修班”:通过数据要素领域的专业学习,可申请工业和信息化部人才交流中心颁发的对应岗位高级《IITC工信人才岗位能力评价证书》,并纳入IITC工信人才数据库。
《IITC工信人才岗位能力评价证书》
注:需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评,评测通过后取得《IITC工信人才岗位能力评价证书》
《IITC工信人才专业能力提升证书》
注:参与课程培训后颁发《IITC工信人才专业能力提升证书》
2、政策背景
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,其政策背景主要围绕国家在数字经济、数据要素市场化以及数字人才队伍建设等方面的宏观战略部署。具体包括以下几个核心政策文件与导向:
1. 顶层设计与宏观规划
《“十四五”大数据产业发展规划》:早在2021年11月,工业和信息化部发布该规划时,就明确强调了要“推广首席数据官制度”,为后续各地及企业探索实施该制度奠定了基础。
《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》:研修班的举办旨在深入贯彻该计划精神,促进数据要素化、数字经济与实体经济的深度融合,并推动AI与治理同步推进。
2. 专项数字人才培育行动
《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024-2026年)》:由人力资源社会保障部等九部门联合印发。该方案明确提出要用3年左右时间扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动,培养一批既懂产业技术又懂数字技术的复合型人才。设立首席数据官高级研修班正是落实这一行动方案的具体举措。
3. 鼓励设立首席数据官的专项实施方案
《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》:2025年1月,国家发展改革委、国家数据局等六部门联合发布该方案,明确提出“鼓励企事业单位设立首席数据官,加强数据治理和数据开发利用”。这从国家层面确立了首席数据官在保障数据安全流通和释放数据价值中的关键地位。
4. 推动人工智能与数据双向赋能
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》:研修班的培训内容也紧扣该文件精神,聚焦AI人工智能与数据资产要素的双向赋能,以适应当前数字经济发展的最新需求。
3、主办单位
工业和信息化部人才交流中心(简称“中心”,英文简写IITC)创立于1985年1月,是中央机构编制委员会办公室批准成立、国家事业单位登记管理局登记、工业和信息化部直属的公益二类事业单位。作为正局级单位,它是工信部从事人才研究、人才培训、人才评价、人才服务、国际合作等方面工作的专业支撑机构。
发展定位与使命
发展定位:打造工业和信息化领域国际化、专业化的权威人才服务机构。
核心使命:为制造强国和网络强国建设提供人才服务支撑。
主要职能与业务方向
中心围绕“服务人才”的宗旨,构建了覆盖全链条的人才服务体系,承担着多重重要职能:
平台与基地建设:承担工业和信息化人才公共服务平台、国家专业技术人才继续教育基地、国家中小企业公共服务示范平台等建设。
专项工程协调:作为专业技术人才知识更新工程协调小组办公室、企业经营管理人才素质提升工程协调小组办公室、产业人才需求预测工作办公室以及引进国外智力工作办公室的日常实施与管理单位。
人事代理服务:作为工信部系统唯一具有人事代理服务职责的单位,有权保管代理单位及个人人事档案,并提供干部人事档案管理、流动人员人事档案管理、人力社保事务代办、国有单位劳务派遣用工等全链条人力资源服务。
前沿人才培养:主导信创领域的人才能力标准制定与认证体系建设;落实国务院“人工智能+”行动意见,推出数字化人才在线服务,对“AI+”复合型人才展开岗位能力评价。
国际交流合作:与美国、英国、德国、日本等全球二十多个主要发达国家的著名大学和科研机构建立了友好合作关系,组织开展跨国考察培训团组和国际人才引进等工作。
发展历程与荣誉
中心前身为1985年创立的电子工业部人才交流咨询服务中心,历经多次更名与发展阶段,于2008年12月正式更名为现名。经过四十余年的发展,中心先后获评为中央国家机关和首都精神文明“双文明”单位、北京市人力资源诚信服务示范单位。
组织架构与服务指引
4、职业前景
参加工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,其职业前景十分广阔。在数字经济改革进入深水区的当下,该岗位已成为企业数字化转型的战略核心,具备极高的市场稀缺性和发展潜力。具体体现在以下几个方面:
1. 政策驱动下的巨大市场需求与人才缺口
随着《数据二十条》的落地以及国家数据局的成立,设立首席数据官制度已从“可选”变为政企刚需。目前全国已有超过160个城市建立了政府首席数据官制度,工信部等八部门也明确推动企业建立该制度。然而,当前国内持证CDO不足万人,市场对懂战略、通治理、精合规的高端复合型人才需求达数十万,人才缺口高达50万以上,呈现出供不应求的爆发态势。
2. 显著的薪资溢价与高管身份跃升
CDO是比肩CEO、CFO的顶级高管配置。通过研修获得权威认证后,从业者能够突破纯技术或传统业务的瓶颈,实现向企业核心决策层的跨越。据行业数据显示,持证CDO的年薪普遍比同行高出45%至60%,平均年薪超60万元,头部企业百万年薪已成常态。
3. 国家级权威认证带来的职场“硬通货”效应
由工信部人才交流中心颁发的证书属于国家级官方认证,纳入IITC工信人才数据库,全国通用且终身有效。这一高含金量资质在国企央企招聘、高管晋升竞聘、职称评审以及重大项目招投标中,具有极强的信用支撑和显著优势,是职场跃迁的“黄金通行证”。
4. AI赋能拓宽多元化职业发展边界
AI与数据管理的深度融合正在重塑行业格局。掌握AI大模型评估、自动化治理及智能建模能力的CDO,不仅能大幅提升工作效率,还能横向拓展职业路径。持证者不仅可以胜任企业内部的数据掌舵人,还可转型为数据战略顾问、数据资产化运营专家、数据要素交易顾问等多元角色,深度参与数据咨询与数字化转型服务领域。
5. 精准匹配四大核心人群的进阶需求
该研修班的职业红利广泛覆盖各类高端人才:
企业高管/数字化负责人:助力搭建数据战略,驱动业务增长;
金融/科技/央企骨干:满足合规审查与数据资产化的核心诉求;
财务/风控/合规精英:打通财务与数据壁垒,顺应企业合规刚需;
数据技术骨干:帮助技术人员摆脱“纯代码”局限,顺利跃迁至管理层。
总体而言,考取该认证并掌握相关能力,能够帮助从业者在数据要素市场中抢占先机,享受国家政策与市场爆发的双重红利。
5、职业定义
首席数据官(Chief Data Officer,简称CDO)是数字化时代涌现的新职务,属于企业最高决策层管理人员,一般直接向CEO汇报。该职位最早源于2002年的美国第一资本公司,近年来随着我国加快推进数字化转型和培育数据要素市场,已成为数字经济时代的新职业代表。
在工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官高级研修班体系中,首席数据官被明确定义为数字资产的“掌舵人”、数据资源的统筹者以及数据价值的转化者。他们是熟悉国内外数据安全合规政策,具备体系搭建能力,并能将数据管起来、用起来、让数据活起来的“第一责任人”。
具体而言,该职业的核心定义体现在以下三个维度:
1. 核心职能定位(“四数能力”)
首席数据官肩负着管理和运用企业数据资产、驱动业务创新的关键使命,其核心职能可总结为四项基本能力:
建数:负责数据基础设施的建设与规划;
治数:主导数据治理与质量管理,解决“数据孤岛”和数据质量参差不齐的问题;
用数:推动数据的开发利用与价值挖掘,促进数据由资源向资产和资本转化;
管数:确保数据安全与合规管理,应对日益严格的法律法规要求。
2. 复合型职业素养要求
首席数据官兼具技术、业务、管理等多方面的综合职业素养。他们不仅需要熟练掌握数据挖掘与分析工具,还要能够将数据分析结果转化为业务语言,制定符合企业业务战略的数据发展规划,从而有效赋能业务增长。
3. 宏观战略使命
从国家战略层面来看,首席数据官不仅是企业和政务部门的内部治理者,更是落实“数字中国”战略、提升国家数字竞争力的先锋力量。他们致力于盘活“沉睡”的数字富矿,引领数据资源从“分散闲置”向“集约高效”转变,助力数据驱动的国家治理与企业创新转型。
6、适考人群
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,旨在培养“懂政策、通技术、善管理、重合规”的复合型领军人才。其适考人群覆盖面广,主要聚焦于以下四大核心群体:
1. 政企高管与数字化转型负责人
企业决策层:包括董事长、总经理、首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)等。他们需要制定整体战略和技术发展方向,通过研修提升数据资产规划、治理与价值挖掘能力,引领企业的数字化转型。
政府及事业单位干部:各地方数字政务体系(如发改委、工信厅、财政局、大数据局、网信办等部门)的中高级干部,以及国有企事业单位的核心管理人员。他们需掌握公共数据授权运营、新基建投融资等前沿热点,以推动区域数字经济高质量发展。
2. 数据管理与技术骨干
技术与架构专家:数据治理负责人、数据架构师、数据工程师、数据分析师、AI从业者及数据安全专家等。他们作为直接执行者,可通过系统学习解决企业数据孤岛、质量低下等痛点,实现从纯技术人员向管理层的跃迁。
业务与信息化接口人:企业数字化转型负责人、业务部门数据接口人、IT主管等。他们作为业务与技术的桥梁,需掌握数据驱动业务发展的方法论,提升跨部门协同能力。
3. 跨界精英与专业服务机构人员
财务/风控/合规中高层:财务总监、风控及合规管理者等。研修可帮助他们打通财务与数据的壁垒,掌握数据资源成本核算、资产评估及入表融资流程,满足企业合规刚需。
第三方服务机构代表:会计师事务所、律师事务所、资产评估机构的高级合伙人及相关专业人员。他们需要了解企业的数据管理和应用情况,以便提供更精准的数据确权、审计和评估咨询服务。
4. 转型储备人才与潜力从业者
传统行业高管与高校教师:有意提前布局高薪赛道、进行职业转型的传统行业高管或相关专业学者。
有志投身数据产业的青年人才:希望进入数据要素领域、寻求职业突破的专业人士。
【报考门槛提示】
该认证的报考条件相对灵活,适配各类高端人才。一般要求具备大专学历且有10年相关工作经验、本科学历且有8年相关经验,或硕士学历且有5年相关经验;部分统考批次也接受本科及以上学历加3年数据/管理经验,或专科学历加5年经验的申报条件。



联系人:马老师 手 机:17310692250(同微信)
数商证书:

1. 内训特训:可定制专题内训或外训,包括但不限于本期课纲。
2. 项目咨询:数据资产入表融资、数据资产项目方案、数据治理实施方案、数据中台建设方案、特许经营实施方案等。
转载说明:本号转载的文章来源于公开渠道或经授权许可,仅为分享观点、资讯之目的,不代表[数据项目咨询]观点。文中使用的图片来源于网络。文章、图片版权均归原作者所有,若有侵权敬请联系删除。
由中至远大讲堂团队老师根据公开信息搜集整理并汇总了300+部数据行业实操指南、白皮书及政策汇编,其中内容涵盖:数据要素、数据资产入表、可信数据空间、高质量数据集、公共数据授权运营、数据标注、人工智能、政务数据、数据合规、RWA、数据标准、数据资产评估、数据资产化…等相关内容一并免费分享给大家供大家学习参考,希望能够对您有所帮助!(持续更新、敬请关注)
联系人:马老师
手 机:17310692250(同微信)
关注公众号“数据项目咨询”后期会有更多精彩和有价值的内容
中至远集团为您提供——政府融资平台转型、债务化解、国债申报、城市更新、低空产业咨询与服务、混改、国企改革系列包装咨询谋划服务、十五五规划编制服务、专项债券发行咨询与服务、产业基金、PPP项目及数据入表质押融资贷款增信、等服务等,欢迎咨询。本单位具备完整的战略规划、法人治理结构、集团管控、业务流程、人力资源管理等一体化系统咨询能力。以上数据资产和低空经济企业资质等级证书可以给贵公司代办申请,详情咨询本文的马老师。
IITC 工信人才 培训业务 合作机构:培训领域【数据要素、低空经济、人工智能】数据资产入表全流程项目咨询、首席数据官课程培训、企业资质升级、DCMM评估认证
工业和信息化部人才交流中心从2024年开始至今,每个月一期的数据要素领域各个板块的内容,特别是2年多的时间里培养了全国大量的数据要素领域的顶尖人才,受到了众多数据领域人才的信赖和支持,声称咱们的培训是具有权威性、专业性、实操性、持续性、落地性、长久性、系统性的一个数据领袖人才培养的摇篮,如果您也想成为数据资产领域的顶尖人员,抓住未来三十年的趋势,您可以扫码添加本文中的微信二维码,与马老师沟通关于近期工业和信息化部人才交流中心主办的—— 【首席数据官高级研修班】
别让企业的‘金矿’因为操作不规范而变成‘废土’!
数据资产入表不是财务部门的独角戏,而是一场涉及法务、技术、业务、财务的‘集团军作战’
财务不懂数据:不知道如何从复杂的IT项目中剥离出‘可资本化’的成本。
技术不懂法务:辛辛苦苦做出来的产品,因为一个用户授权条款的缺失,直接被判定为‘权属不清’,无法入表。
业务不懂审计:以为有数据就能算资产,结果因为缺乏‘经济利益流入’的铁证,被审计师全额核减。
全面且系统长期地提供数据资产领域的信息和知识联系本文的马老师可以轻松解决您在工作中遇到的数据资产领域的任何难题。
目前工业和信息化部人才交流中心积累了300+小时的视频课程供学员免费学习,并且一年内每个月1期课程(线下+线上同步直播),报名后学员均可免培训费参加复训学习后续升级课程。每月的课件、视频、同步直播等对学员都是免费开放的。
第三十一节:数据资产合规入表与运用管理
第三十二节:数据资本化与数据资产RWA
第三十三节:从数字法制视角解析高质量数据集等关键举措
第三十四节:数据资产化与资本化实践
第三十五节:AI时代的数据要素一算力·数据和AI
第三十六节:公共数据授权运营与高质量数据集建设
第三十七节:数据资产合规管理与资本化路径
第三十八节:数据资源资产化与入表实务
第三十九节:数据新基建投融资顶层设计及风险防范专题案例
第四十节:数据资产安全的法律合规专题及实操案例
第四十一节:企业数据资产化推进的困境与突破
第四十二节:数据价值的转换思考
第四十三节:数据资产化从 0到1:国内首例畜牧业资产化案例解析
第四十四节:数据资源资产化与入表实务
第四十五节:数据资本化:从战略思维到创新实践



