数据库运行管理员（工业大数据）

数据要素作为新型生产要素，构成了数字化、网络化、智能化发展的基石，正深刻地影响并改变着生产方式、生活方式以及社会治理方式。工业大数据作为工业数字化转型的核心要素，对于突破发展瓶颈、增强企业竞争力、实现制造业的高端化、绿色化和智能化具有至关重要的意义。为促进数据要素更有效地服务于新型工业化进程，进一步深化大数据在工业制造领域的应用，大赛连续三届设置数据库运行管理员（工业大数据）赛项。该赛项聚焦于工业制造领域的共性难题，通过“以赛代练”的方式，旨在提升工业大数据应用的技术技能水平，培养一批致力于科技兴国、人才强国战略的工业大数据高技能人才。该赛项将推动工业大数据的广泛流通和深入应用，为制造业的高质量发展提供有力支撑。

一、设立背景

（一）助力数据要素赋能新型工业化。为深入贯彻落实《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署要求，充分发挥我国海量数据和丰富应用场景优势，推进数据要素赋能新型工业化，做强做优做大我国数字经济，工信部围绕推进数据要素赋能新型工业化，正开展一系列工作部署。数据库运行管理员（工业大数据）赛项的举办将有力推动数据要素应用技能提升，促进其在工业领域的深入应用。

（二）推动工业大数据产业发展。《“十四五”大数据产业发展规划》明确提出强化大数据在制造业的融合应用，促进产业发展。本赛项搭建数据要素应用的实践平台，激活数据创新活力，加速其对工业生产全链条的赋能，赛项以实际工业场景为载体，聚焦产业技术短板，鼓励参赛者开发实用算法与解决方案。这一过程将凝聚企业、高校等多方力量，促进产学研用融合，完善产业生态，为产业发展注入新动力。

（三）促进复合型人才培育。当前人才供给与产业需求存在差距。工业大数据领域亟须既掌握大数据技术、又通晓工业机理的复合型人才。赛项内容贴合产业实际，涵盖数据采集、处理、建模及工业场景应用等核心能力考察。通过“以赛促学、以赛促练”，可激发学子学习热情，倒逼院校优化专业课程与实践体系，定向培育符合产业需求的实操型、融合型人才，填补人才缺口。

二、赛项简介

聚焦新一代信息技术与制造技术深度融合领域，赛项以解决工业大数据应用中的技术技能实际需求为命题方向，分为理论考试和实操比赛。理论考试重点考察参赛选手工业大数据和数据库应用知识，兼顾智能制造技术、数据信息安全法律法规等相关知识。实际操作竞赛突出工业大数据在工业生产中的应用，针对数控加工系统中的机器视觉识别准确性和加工精度稳定性问题，通过大数据、数据库应用及人工智能算法，实现智能加工的误差实时补偿，并进行模拟加工来检验大数据应用技能。

三、赛项亮点

（一）技术方案。直击产业实际痛点，实现“以赛破题”。立足工信部信发司“数据要素赋能新型工业化”的核心任务，赛项技术方案精准对接工业领域技术应用难点，聚焦工业生产全流程中实际存在的技术堵点，通过大数据实现设备协同效率优化、制造能力高端化、绿色制造工艺升级等场景。参赛选手需通过实操，模拟解决产业一线真实技术问题，形成可参考、可落地的技术方案，打破“教学与产业脱节”的壁垒，真正以竞赛为载体，为工业技术突破提供实践路径支撑。

（二）人才培养。对标工信人才需求，构建“四维能力”体系。区别于同类赛事侧重单一技能考核，本赛项以工信部对数字技能人才的培育要求为核心，打造“技术理解＋系统集成＋应用能力＋创新优化”的综合能力考核框架。选手不仅需掌握核心技术操作，还须具备对工业系统的整体把控能力、技术问题的快速应对能力，以及基于实际需求提出技术改进的创新能力，培养出直接适配工业制造企业需求的“懂技术、善统筹、能创新”的复合型技术人才，凸显工信赛事“为产业育人才”的特色定位。

（三）产业联动。打造“赛产融合”闭环，赋能产业生态升级。赛项紧扣生产制造中的共性挑战，将行业技术标准、企业真实应用案例深度融入竞赛内容，实现“竞赛内容即产业需求”。赛后将通过整合优秀参赛技术方案，搭建技术方案与需求企业的对接通道，推动竞赛成果向产业生产端转化，同时为企业输送优质技术人才，形成“以赛促产、以赛引才”的良性循环，助力构建产业生态，体现赛事对产业发展的直接赋能价值。

（四）行业引领。凸显技术前沿性，树立工信赛事标杆。赛项聚焦业界关注的前沿技术应用方向，将人工智能大模型技术的工业应用融入竞赛模块，展现技术前沿性与首创性。通过竞赛直观呈现前沿技术在工业场景的落地应用路径，为行业提供技术实践参考，同时以高标准的技术考核要求，树立工信领域技术技能赛事的标杆，引领同类赛事向“贴近产业前沿、凸显创新价值”的方向发展，彰显工信部办赛的行业引领作用。

四、预期成效

（一）破解产业技术痛点。赛事聚焦工业生产全流程中数据采集、清洗、分析、应用等关键环节的实际难题，参赛团队在竞赛中探索的技术方案，可直接为企业提供数据驱动的生产优化思路，助力解决工业数据“存而不用”“用而不精”的问题，推动企业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，提升生产效率、降低运营成本。

（二）加速技术成果转化。赛事搭建起企业、院校、科研机构的交流合作平台，有利于工业企业的真实需求与院校人才技术能力精准对接。竞赛中产生的优秀数据建模方法、分析算法、应用场景解决方案，可通过赛后成果对接会、技术推广会等形式，快速转化为企业可落地的技术产品或服务，推动工业大数据技术在智能制造、绿色生产等领域的规模化应用，助力产业链供应链高端化水平提升。

（三）精准培育专业人才。赛事以工业场景为核心，构建“理论＋实践＋创新”的综合考核体系，要求参赛者不仅掌握大数据技术基础，更能理解工业生产逻辑、熟悉行业数据特征。通过竞赛，可筛选出既懂工业业务又精通数据技术的复合型人才，同时引导高校、职业院校调整相关专业课程设置，增加工业场景案例教学，培养出更贴合产业需求的工业大数据专业人才，缓解行业人才供需矛盾。