對能源集團數據中心規劃與建設的思考

王玥，張鐘平，張世超

（中國華電集團有限公司，北京 100000；華電電力科學研究院有限公司，浙江杭州 310000）

近年來，大型能源集團不斷推進數字化、網絡化、智能化發展，建設智慧能源，開展數字化轉型，企業將面臨更大范圍、更廣領域、全流程、全周期和全場景的挑戰，數字經濟代表未來經濟的發展方向，在大型能源集團中將發揮越來越重要的作用，逐漸成為效率提升的核心生產要素[1]。

1 數據主要面臨問題

隨著能源集團信息化業務系統數十年的建設，形成了巨大的數據積累，數據作為核心資產是企業向智能化、智慧化發展的重要基礎，日常生產經營的背后是數據的生產、分析、傳遞和使用過程，市場決策、業務管理、大數據分析、風險防控等決策過程都需要高質量數據支撐。但是擁有數據不代表用于數據資產，數據在轉化為資產過程中會面臨一系列困難。如果不能對數據進行有效梳理，進行精細化管理，數據價值就無法體現，嚴重影響數據價值挖掘，主要存在以下幾個問題，如圖1 所示。

圖1 數據存在問題

數據資產不清晰。未建立統一的數據登記和統計、需求方得不到有效數據、系統開發方得不到高效的數據對接、企業管理者不能掌握企業有效數據，這些都大大降低數據資產的價值。

數據質量參差不齊。數據缺失、數據沖突、數據標志、數據冗余等問題不能及時發現和解決，嚴重影響數據質量和有效性。

數據利用率低。造成數據采集和預處理周期較長、各級單位業務人員通過業務系統查詢數據周期較長、有效數據利用率偏低等受到系統平臺、硬件技術資源和數據安全等方面影響。

數據共享率低。缺乏統一數據標準，一數多源、數據混亂等問題無法避免，統一數據標準、統一匯聚和共享是解決數據關聯問題、保障信息互聯、數據流程和自由訪問的有效措施。

2 數字中心規劃建設目標

建立數字中心，提供全方位的一站式數據服務，從根本上解決數據問題，將雜亂分散的數據形成高價值的數據資產，為各級業務人員提供高效、便捷的服務。

建立數據共享服務保障體系。建立數字中心提供數據共享服務保障體系，梳理數據管理流程，制定數據管理標準和數據技術規范，實現數據集中規范管理，為企業數據戰略目標夯實基礎。

建立企業元數據管理。建立數據資產目錄及元數據管理體系，通過業務元數據、技術元數據、物理元數據，讓企業各級人員及時準確了解數據資產的總體情況。

建立數據自助服務。建立開放、安全的數據智能搜索，提供數據使用自助申請方式與數據分析定制化的結合，改變過去數據系統開發團隊對用戶單對單的兩層系統開發模式，構建起數據采集、數據加工、數據分析、數據搜索、數據應用的自動化協作，形成數據查詢可在線搜索、數據獲取可在線申請、數據應用可自行定制的敏捷化服務。

構建數據質量管控體系。通過良好的數據管理規范，對數據生成、采集、加工、存儲、應用等全數據生命周期過程的追蹤、識別、度量、監控、預警等一系列自動化管理手段，提升數據的規范性和準確性，減少業務人員獲取數據的時間、提高應用數據效率。

3 數字中心業務架構

數字中心的核心是建立企業級數據資產臺賬及元數據管理體系，將科學的方法和管理策略，結合完善的組織流程和制度規范，通過企業級的元數據管理體系實施與執行，貫穿數據采集、加工、存儲、使用、歸檔等環節的數據全生命周期的標準化管理，利用數據資產管控平臺技術支持及數據管理保障體系的管理手段，實現數據從源端到數據倉庫，再到應用端的一站式數據服務，最終實現數據資產可視化、數據獲取自助化、數據應用敏捷化，為企業各級單位提供高效、安全、便捷、準確的數據共享服務。數據業務管理體系如圖2 所示。

圖2 數據業務管理體系

通過數據共享服務保障機制，以及數據共享服務平臺，結合管理手段和技術平臺，形成一套完整的數據共享服務體系，幫助企業將數據資產管理和數據共享便捷化的思路進行落地[2]。

4 數字中心技術架構

對核心業務系統、區域自建系統、廠內數據等底層數據進行梳理分類，形成底層數據字典定義，形成基本數據分類體系。通過梳理數據集成技術手段，形成數據集成技術標準。針對底層數據梳理結果、數據采集技術標準，形成元數據目錄。對于大數據平臺中的數據計算結果，以及業務系統指標數據形成數據資產，存放至數據共享資源庫。將數據共享資源庫中的數據形成數據資產臺賬，結合主數據、數據維度形成多維數據集即數據集市，數據集市按主題域進行劃分。通過數據集市，支撐集團各級業務人員查詢、獲取、應用數據。通過集團數據資產管理平臺，主數據、元數據、數據標準、數據安全、數據監控實現集團數據架構保障，以及數據資產管控通過數據集市，支撐集團各級業務人員查詢、獲取、應用數據。數字中心技術架構如圖3 所示。

圖3 數字中心技術架構

5 數字中心管理架構

數字中心管理體系是制定數據從生成、采集、加工、集成、應用全生命周期規范標準，將標準固化到元數據中，通過元數據中的內置標準觸發數據資產的管理和數據服務工作流程，如圖4 所示。

圖4 數字中心管理架構

數據標準化包含主數據標準化、數據資產工具標準化、數據保障機制3 個方面，具體包含：①主數據管理統一、規范集團基礎數據，打通業務流程，整合集團業務數據；②數據資產管理工具，規范集團數據處理類工作和管理類工作，形成數據集成、處理、管理的技術規范，形成數據自助化服務基礎；③數據保障機制，通過組織、制度、標準等手段，保障元數據、主數據、數據自助服務的落地執行；④數據模型是將標準化后的數據根據集團標準維度，形成多維度、可視化的數據多維數據模型，為用戶提供自助化的數據分析、查詢、訂閱等服務。

5.1 數據資產管理

數字中心保障體系。包括數字中心管理組織、數據共享服務制度章程、數據全生命周期管理流程。

元數據管理。包括元數據模型管理、業務元數據、技術元數據、物理元數據。元數據是對企業數據按數據模型分類的劃分進行抽象，提供了對數據對象的描述、定位、管理、檢索、評估、選擇和交互等功能，是數據數據服務、管理的重要基礎。

主數據管理。包括主數據模型、主數據編碼、主數據定義、主數據特征值管理等。

數據質量管理。以系統為支撐，能夠從數據產生、獲取、存儲、共享、維護、應用等各個環節發現數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動。

數據標準管理。數據標準化是數據形成資產的一個重要環節，通過數據標準可以保障數據的一致性和嚴密性，也是數據資產價值的重要評估依據[3]，通過促進系統集成，充分實現信息資源共享，并作為信息系統開發時進行數據定義的依據，提升數據管理能力[4]。

5.2 數據共享服務

加強數據分析過程的專業化分工合作，構建起了數據采集、數據加工、數據分析、數據搜索、數據應用的一站式數據自助服務，建立開放、安全的數據智能搜索數據共享服務，包含以下內容：①數據資產可視化。數據資產臺賬、數據資產卡片、數據地圖、數據血緣分析。②數據自助服務。數據自助查詢、數據自助申請、數據訂閱、自定義報表、數據自助分析。③數據自動化監控。數據的質量監控、質量分析、服務報告。④數據知識管理。對數據資產管理和數據共享服務中的問題、參考資料、解決方案、不同版本標準規范、工作過程進行知識管理。

5.3 數據全生命周期管理流程

數據資產全生命周期管理流程覆蓋整個數據生命周期，包括數據產生采集、數據轉換、數據存儲、數據分發、數據使用和數據存檔及銷毀等階段。針對數據生命周期的各個環節，提出相應的管理流程規范，指導數據需求管理成果的落實，為支持數字中心的有效實施和推廣，對組織架構、崗位職責、管理流程、管理制度及考核制度提出建議，幫助數據資產管理落地。

6 結論

在能源集團企業管理中，數據將發揮越來越重要的作用，通過管理與技術手段推進企業數據的規范化、標準化，大幅提升數據質量，逐步形成數據流向清晰、標準統一、交互高效的數據服務能力，簡化企業業務融合難度，提升業務協作效率，降低信息化建設運營成本，體現數據價值，為開創信息化服務新局面打下堅實的基礎，促進能源集團數字化轉型。