数据现已成为国家战略性资源与关键生产要素。矿山企业在智能化建设进程中形成了大量数据，但数据利用不够充分，产业链数字化水平不高，亟需通过顶层设计统筹并整合数据资源，建立开放共享机制，打破数据孤岛，挖掘数据价值，构建产业链生态，发挥矿山智能化数据的重要支撑作用。而矿山智能化建设正从分散孤立向融合、全面、集成化方向发展，矿山企业应将数据战略上升到企业战略层面，加快数据战略规划、编制与落地应用，突破传统思维桎梏，推动全员对数字化转型、数据思维以及数据生产要素重要性等方面达成认知一致，实现矿山企业从传统业务驱动到数据驱动的变革。本文从矿山行业的数字化转型趋势与数据在矿山智能化中的关键作用分析入手，梳理了数据战略研究依据和数据战略业务目标，初步规划了数据标准体系构建、数据资产目录梳理、数据质量管理等行业数据战略研究方向，并研究矿山企业集团实践案例，总结提炼了矿山智能化数据战略规划的8个方面和三大路径，为行业企业数据战略研究提供参考借鉴。

王鹏(1972-)，男，四川南充人，研究员，应急管理部信息研究院信息技术研究所所长， 从事矿山信息化、智能化技术研究，被聘为国家矿山安监局智能化建设专家委员会委员、《智能化矿山数据融合共享规范》编制工作组秘书长，全国信标委矿山大数据行业组联合组长。近年来主持信息化、智能化相关项目近十亿元，授权发明专利10余项，发表论文30余篇，获国家安全生产科技成果奖二等奖1项、一等奖1项，获煤炭工业协会科学技术奖二等奖2项、一等奖1项。E-mail：wangpeng72102＠163.com

首先，在总结矿山行业数字化转型趋势以及行业数据利用存在问题的基础上，分析了矿山行业数据战略的必要性和需求。认为，行业应普及数据思维认知，建立数据战略顶层设计，摸清矿山企业数据资产底数，并从顶层设计、价值引领、融合创新、基础先行4个角度提出了矿山行业数据战略的系统、协同、高效、安全发展思路。

其次，详细阐述了矿山智能化数据战略体系的构建。介绍了数据战略的基础、依据和业务目标，并从数据战略规划、数据资产目录、主数据标准编制、参考数据梳理和数据质量管理5个方面，详细阐述了矿山智能化数据战略体系架构和内容。

图1  数据治理组织架构

图2  数据治理制度体系架构

图3  数据资产管理

图4  数据技术平台架构