數據小白的晉級之路

劉志勇 歐 潔 文 星 中國南方電網超高壓輸電公司

一、背景：南方電網數字化轉型之道

2019年，公司印發《公司數字化轉型和數字南網建設行動方案(2019年版)》，提出將先進數字技術與業務深度融合，推動公司“三商”轉型。

超高壓積極響應公司戰略，穩步推進公司數字化轉型工作，特制定《超高壓公司數字化轉型實施計劃》，抓住數字化轉型歷史機遇，推動公司由“重資產建設運營模式”向“數據驅動型企業”轉型。

二、沖突顯現：業務、技術矛盾爆發

超高壓X中心W工為推動數字化轉型進程，對公司各部門進行為期一個月的訪談，深入了解各部門對于數字化轉型的看法。通過深入訪談，明顯發現兩大問題。

問題一：數據孤島。由于系統各自為政，迫使超高壓員工在不同系統間、郵件里來回搬運數據。現有業務系統的數據缺乏集中管理和共享，系統間出現脫節，企業內部數據交互存在障礙，不符合企業管理的要求，數據“孤島”現象較為嚴重。

問題二：技術與業務之間的鴻溝。技術人員缺乏對業務內容的理解，業務人員缺乏數據思維。導致業務人員抱怨技術人員缺乏能力，提出的需求難以滿足，設計的功能難用以致無人使用；技術人員抱怨業務人員不提需求或亂提需求，設計的功能無人使用以致無法更新完善。

三、彩虹方略：思維互通融合劑

(一)創新性提出《數智彩虹方略》

為解決數據孤島問題、技術與業務融合問題，W工在訪談結束后與同事們一起商討對策，創新性地提出了《數智彩虹方略》，建立了業務部門與技術部門之間、業務專家與信息專家之間全天候連接、協同發展的橋梁。

(二)《數智彩虹方略》詳細介紹

數智彩虹方略共六部分，分別為數據在線、數據共享、數據建模、數據貫穿、數據分析、數據驅動。其中，數據在線、數據共享、數據建模三方面工作，采用技術人員主導、業務人員配合模式，旨在進一步強化數據、算力等數字技術的整合能力，提升對內對外服務能力。數據貫穿、數據分析、數據驅動三方面工作，則采用業務人員主導、技術人員配合模式，側重于經驗驅動。

1.數據在線·紅：由于數據技術日新月異，底層更新迭代極快，原有的運維開發模式疲于應對紛繁復雜的數據開發需求，因此需要一個穩定的、一站式的大數據加工廠。通過與各職能管理部門、各生產單位的協同，逐步接入了55套業務系統，67套數據源的數據，基本實現了數據的實時連接。后期引入業務創作間(超級表單)工具，使得業務員工可以快速在各種網絡環境與各種終端上處理業務，數據基本實現了線上化、移動化。

2.數據共享·橙：通過離線數據倉庫的建設，可以將不同類型數據源調度供給給下游使用。數據不僅僅是過往信息的載體，更是高價值生產資料，可以驅動業務、驅動情報，在充分共享流通的基礎上，可實現數據供給自主化、服務化。

3.數據建模·黃：數據建模是企業所需構建的核心競爭力。超高壓公司在南方電網統一數據模型的指導下，自主化構建了數據倉庫，不依賴系統原廠商，從數據字典的積累開始積累數據資產。數據建模力求資產化、高復用，是數據資產讓信息與業務之間產生化學反應的轉變起點。

4.數據貫穿·綠：數據貫穿是指全域業務都實現編碼的統一化。但在發展初期，人、設備的統一編碼最為關鍵。超高壓公司以運維設備為根本使命，以保證人與設備安全為核心價值，因此業務全鏈路數字化最關鍵要與業務執行人以及業務歸屬設備關聯起來，換句話說則是內外部員工的全業務場景管理與設備全生命周期管理兩個大的命題。人員、設備編碼的統一化則是數字孿生，業務人員主導的數據貫穿環節，實現了電網模型等核心業務描述的統一，將達到業務編碼統一化、標簽化。

5.數據分析·青：在數據建模自主化實現后，業務專家需要一個低成本生產力工具。公司最終決定引入數據創作間，通過深度對接南網elink(企業微信)、融合消息平臺，使得數據創作間描述的業務內容可在內外網、跨終端環境可以訪問，同時數據預警的結果可以快速分發至用戶終端，真正實現端到端的數據情報獲取。

6.數據驅動·藍：一階段主要推進各業務節點狀態的數據感知與預警推送，讓業務自發配置預警條件從而促進流程閉環效率與異常告警情報獲取。二階段則將預警消息通過webhook與業務創作間打通，實現數據情報觸發新的業務活動。最終實現從“流程驅動”轉為“數據驅動”。

7.數字人才·紫：作為最后核心模塊，統籌全局，讓IT人員融合業務知識，讓業務人員融合數據思維，甚至衍生出數據科學家等崗位，實現人才實戰化、階梯化。把握數智彩虹方略，引領“實戰型”跨界人才隊伍發展壯大。

為了能夠吸引業務人員的興趣，X中心花了一整年時間去探索，旨在讓流程更簡單、服務更周到、結果更有效。為了照顧數據小白，特提供數場培訓；同時拋棄傳統由技術人員分析數據的模式，將數據分析的主動權交給業務人員，技術人員作為輔助；年末還舉辦可視化分析大賽。彩虹方略從年初開展至今，吸引了不少業務人員參與。“用數據說話”“讓數據流行起來”成為跨界人才隊伍的普遍共識，也將深深感染到其他內部組織。

四、優秀標兵：數字小白晉級之路

(一)歡天喜地揭皇榜

超高壓A站運行值長Z工大學專業為自動化，讀書期間曾對編程非常感興趣。工作工作以來，一直想嘗試用數字化手段解決現場實際問題，但編程技術相較于專業的技術人員略顯稚嫩，并且現場數據難以獲取，因此有心無力，只好作罷。

今年年初，Z工看到“彩虹方略”的宣傳文檔，文檔中宣稱不僅能夠幫助業務人員獲取數據、而且還有技術人員隨時解疑。這等好事讓Z工沉寂的心又有了新的波瀾。“看樣子運用數字化手段解決現場問題的機會來了！”Z工心里默默念道，于是第一批報名參加了“彩虹方略”。

由于本次報名的人來自各個業務部門，數據技術水平參差不齊，X中心首先組織了3—4次培訓，包括編程技術的講解、超高壓一些技術工具、平臺及應用等等。短短的幾次培訓，讓Z工大開眼界，也想早日親自上手應用。

(二)感同身受愁問題

培訓結束后，X中心趁熱打鐵，安排受訓人員思考能通過數字化手段解決的業務問題，并著手開展工作。

回到辦公室，Z工對于具體解決哪個問題犯了難。自己技術有限，能處理的問題不多，哪個問題適合作為這次計劃的突破口呢？Z工緊皺眉頭，暗自說道：“總算能理解技術部門的難處了，難怪他們總問我們問題，現在輪到我自己發愁了，這提問題可不是那么簡單的呀。”

這時，W工敲門進來，說道：“剛剛總部反饋咱們電量結算有問題，真是個麻煩事兒，電表出問題了又不會馬上報警，現在才發現問題，只能追補，這缺陷夠隱蔽的，接下來有得忙了。”Z工聽后，兩眼放光，暗想這個問題夠典型，又涉及數據采集和分析，可以試試。晚上Z工決定開展“電能計表數據分析”項目，旨在利用數據手段可視化電量實時情況，并能對故障進行智能判斷，對異常情況設置報警功能，及時提醒現場管理和工作人員，防止電量損失。

(三)十分抓狂建模型

計劃后便是行動了，但需要哪些數據？這些數據如何建立模型？雖然X中心曾經承諾可以給數據，但需要的數據真的能給我嗎？這一連串的問題讓Z工有點打退堂鼓。Z工嘗試向X中心申請原始數據，想不到X中心立即聯系系統廠家，將數據直接抽取出來。

面對龐雜的原始數據，Z工先利用自己原有的方法簡單處理，但是在建模問題上，Z工遇到巨大困難。比如電量計算問題，Z工對電量計算原理很清楚，但具體到如何提取數據和建模還是倍感頭疼，而且也不知道如何向技術人員解釋清楚他的需求。

為了給予Z工等業務人員幫助，X中心組織成立工作群組，每個群組7—9人，其中X中心技術人員4—5人，若Z工有技術難題，便可直接在群內發問尋求幫助，高效解決。Z工于是向柔性群表示自己的難處，提出了自己的問題及目標，并且將目標分為不同步驟，通過與技術人員溝通，慢慢澄清了每個步驟的問題和背后原理，逐個擊破了技術難關。

(四)沾沾自喜小成就

Z工發現，通過一來一回的交流，自己越來越了解技術，技術人員也越來越懂自己的業務。最終，在雙方共同努力下，模型成功構建。Z工利用模型將數據自動生成報表，排版美化，做成看板，然后聯系X中心正式發布，此后即可通過手機App在線查看。當從手機App看到成果的一瞬間，Z工開心地笑了起來。

耗時2個月的“電能計表數據分析”項目，不僅可供相關部門參考借鑒，稍許修改即可應用，而且體現了工作人員的勞動價值。“彩虹方略“為了激勵參與人員，也適時舉辦了數據可視化分析大賽。本次項目成功經驗讓Z工信心滿滿，隨即便開展了“遙測遠動數據分析”和“人員績效數據分析”兩個項目，與“電能計表數據分析”項目一起參與大賽。

回想2月至今，Z工覺得獲益匪淺，從原來遇到技術問題只能重新翻書查資料解決，到現在不僅能使用BI等應用工具，編程技術也突飛猛進。不僅知道了數據如何利用、怎樣建數據模型，還能夠和技術人員在工作小組中共同研討解決算法的問題，并將成熟算法在平臺上應用，讓技術手段真正落到實處。除此之外，Z工還通過“彩虹方略”收獲論文和專利，助力高工申報。

五、卓越成效：人人都是數據分析師

像Z工這樣通過彩虹方略獲益的業務人員還有很多，報名彩虹方略的338人中，有200多業務人員達到數據分析師的水平，同時還衍生出了20余個數據協作柔性團隊。這些業務人員通過彩虹方略在自己工作崗位上發光發熱，解決了不少業務難題。

2020年超高壓公司持為期三個月的數據可視化分析大賽，100%采用真實生產環境數據，提供自主實操分析環境，挖掘跨界技術技能人才。“未來期望數據協作柔性組織能進一步服務至少9成組織，制定至少99個業務專題，幫助至少999名數據分析師成長。”X中心W工驕傲地描述著未來的前景。■