工业数联网与工业互联网完全不同，在互联网，数据是免费的、无主的自由流动，无论数据是谁产生，数据最终流向那些愿意投资数据存储中心的大型企业，既在互联网时代，数据被“有钱人”免费收集，全然不顾数据生产者的投资和付出。虽然已经有很多保护数据资产的政策和方法以及技术出现，但是无法从根本上解决数据被盗用被滥用的情况。在工业领域，工业数据往往是工业企业花费巨资获得的宝贵财产，如果工业数据被自由、免费传播，对企业来说是灭顶之灾。
工业数联网以确权数据为原料，以工业数据治理为基础，从一开始就对数据生产者进行保护，数据是有归属权的，即数据的生产者。而通过数据归属权、所有权和使用权的分离，通过给数据这种核心资产定价，通过公平公开的交易，使得数据在确定的范围内进行有价流传，充分的保护了数据生产者的权益，数据进一步获得使用，进而为工业和社会做出更大贡献。
工业数据治理有几个内涵，工业数据首先需要采集，采集后通过通常的数据治理技术，进行工业数据清洗和工业数据挖掘，最后进行工业数据的确权和定价，而工业数据的确权和定价，这一内涵是核心，是本章节主要讨论的内容。
工业数据治理分为几个步骤，首先工业数据采集、其次工业数据清洗、再次工业数据的挖掘和使用，接着进行工业数据的确权和定价，最后在工业数联网上，进行数据的有价流动，即数据交易。
工业数据能够有价交易，是工业数联网的核心特征，也是工业数联网有别于工业互联网的根本标志。
工业数据要确权，要交易，首先就要工业数据治理。那何为工业数据治理？需要从数据治理说起。在说明数据和信息的区别之前，最好从“数据治理是整体数据管理的一部分”这个概念开始，这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型（DMM）使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会（DAMA）在数据管理知识体系（DMBOK）中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理（EIM）这个定义上，Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。
工业数据治理的核心工作是工业数据管理，最终目标是工业数据确权，只有确权后的工业数据，才能在工业数联网进行交易和流动。
工业数据治理是工业组织涉及工业数据使用的一整套行为规范，它能够在维护、控制和保护数据资产的同时，将正确的数据交付到正确的资源。此外，工业数据治理通过对员工、流程、策略、架构和技术的管控，以实现与公司战略保持一致的目的。当工业数据治理实施得当时，工业数据的完整性会提高，在工业数字化转型过程中获得成功的几率也会增加。
企业不仅需要管理工业数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。工业数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此，在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性，合规及安全性。确保在整个工业数据生命周期中，都具备较高的数据质量。
