《数据为王：打开工业数据治理之门》对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了详尽的阐述，以促进数据流通使用为目标，旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值，推动数字经济高质量发展，促进工业数据充分使用、全局流动和有序共享。《数据为王：打开工业数据治理之门》分为知数篇、理数篇、用数篇和未来篇，帮助读者洞悉数据本质、破解数据谜团、挖掘数据价值、释放数据潜能。本书适合传统企业数字化转型升级过程的参与者、从业者以及相关研究者阅读。

《工业数据分类分级指南（试行）》政策解读，中国科学院院士梅宏作序推荐； 引导各级政府积极打造工业大数据应用生态，指导企业加快探索工业大数据应用发展路径。构建我国工业数据分类分级的基本框架，提升我国工业数据管理能力，释放数据潜在价值，保证数据安全； 对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了阐述，以促进数据流通使用为目标，旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值，为推进工业数据充分使用、全局流动和有序共享建言献策。

王建伟 拥有长达十年的两化融合工作经验，对工业化与信息化深度融合、制造业与互联网深度融合、工业互联网、工业大数据、云计算、物联网等均有非常深刻认知和见解，著书多部。

知数篇　洞悉数据本质 第 一章　数据解密：走进数据世界 3
探索工业数据之旅 3
解锁工业数据之谜 6 第二章　数据观察：发现数据价值 15
从政府战略视角看工业数据 15
从产业发展视角看工业数据 17
从企业经营视角看工业数据 21 第三章　数据之殇：剖析数据隐患 26
数据采集能力尚待提升 26
数据管理能力相对不足 28
数据开发能力略显薄弱 30
数据安全隐患日渐突出 32 理数篇　盘活数据资源 第四章　数据思维：倡导数据治理理念 37
避免工业数据治理的常见误区 38
秉持工业数据治理的基本原则 45
提升工业企业的数据治理能力 48
遵循工业数据治理的治理路径 60 第五章　数据分类：理顺数据资源脉络 71
盘点全域数据资源 71
构建数据标识体系 76
规范数据分类管理 88 第六章　数据分级：实现数据重点保护 108
工业数据分级理念 108
工业数据分级管理 113
工业数据分级实践 117 第七章　数据安全：完善数据保障体系 139
技术手段多元化 139
防护体系立体化 155
管理策略规范化 169 用数篇　挖掘数据价值 第八章　数据赋能：生产方式变革 179
生产要素数据化 179
生产过程现代化 186
生产模式网络化 194 第九章　数据驱动：经营管理创新 210
市场营销数字化 210
管理运营实时化 222
战略决策智能化 236 第十章　数据予力：商业模式升级 242
数据资产社会化 242
产品服务数智化 245
核心能力共享化 249 未来篇　释放数据潜能 第十一章　数据流通：构建数据生态 255
企业级数据集成 255
产业级数据融合 264
生态级数据共享 268 第十二章　数据裂变：重塑价值网络 274
数字孪生化产业体系 274
数据密集型企业形态 280
零工创客式就业模式 291 后记 297 参考文献 301 附件1　工业数据分类分级指南（试行） 302 附件2　工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见 307