电力数据治理方案如何实施？要注意什么？

电力行业信息化起步早，对数据的重视程度也相对较高，但是由时间跨度长、大多应业务需求而建，缺乏统一的规划，导致层级较多，工具较杂。在整个产业进入智慧转型的过程中，“数据的融合、驱动”成为高亮的部分。

但是要真正落地需求面临的难点之一：数据量大。不仅历史数据多，作为一个高信息化的产业，实时产生的数据也是海量的。难点二，系统多是一方面，很多系统由于时间过长，基本上处于近乎废弃的状况，只是鉴于其中某一个或者几个应用勉强维持。甚至有些系统的提供商已经不存在了。

由此，产生了电力行业数据治理痛点，包括整体架构缺乏统一的数据中心，孤岛现象严重；数据治理方面缺乏统一的数据标准和数据质量关系；数据应用方面，最潜在的价值挖掘不够。

数据的融合共享将会促进数据价值的产生，数据治理正是这种价值产生的核心驱动力。首先可以帮助企业实现降本增效，这其中分为三个点，管理提升、经营实效、发展体制。那么电力数据治理方案具体如何实施呢？

全过程闭环的数据质量管理：实现数据质量的全过程控制，从数据质量的录入、采集、审核发布等环节提升数据质量，提供流程监控、质量监控、质量考核、血缘追溯等功能。

数据输入校验：以业务管理为指导，制定数据强校验、弱校验规则，提示发电量价异常、成本收益对标异常、经济技术指标波动异常等，为数据质量检核提供依据。

审核发布管理：支持报送、审核、发布的强管理流程，落实数据责任主体（归集到生产运营、燃料供应与化验、市场营销、预算与核算……）。

数据流程监控：监控流程执行进度、延误、状况等，评估流程运行质量及完善方案。

数据质量监控：采用数据表单和计算模型建立数据流主要环节的数据质量监控模型，支持质量过程评价、支持督办与核办。

数据血缘追溯：错误数据层层追踪，解决共享数据的可信度、质量、版本信息等问题，获得数据在数据流中的演化过程。

数据质量考核：根据数据职责，分解数据质量到各专业、各系统，建立数据质量评价体系，收集评价信息，定期形成质量报告（时效性、误差率、共享率……）。

电力数据治理方案实施需要注意：

以指标数据为主的治理范围：发电企业信息化程度难以实施全数据治理，指标数据治理需求迫切、见效快、见效明显。

自上而下的数据治理模式：现有的应用系统技术条件要求必须建立集中平台，现有信息管理能力决定必须实行集中化强管控。

数据治理与业务管理相结合：数据治理不仅仅是标准规划问题，数据治理和业务管理相结合，才能真正推动数据治理落到实处。业务管理可以真正协助数据全过程可管可控；数据治理与业务治理的结合，才能实现管理需求的快速响应。

数据治理与数据增值相结合：数据是核心信息资产，数据治理是形成数据资产的有效手段，数据资产只有通过数据增值发挥其价值。通过数据治理、数据增值双促进，才能确保数据治理成果的保值增值。

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