电力数据治理方案如何实施?要注意什么?

发布时间:2021.04.09来源:亿信数据治理研究院浏览量:20次标签:数据治理

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:

电力数据治理.jpg

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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