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电网大数据治理体系初探
摘要数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合治理。它是一种关注于信息系统执行层面的体系,本文是国家电网合肥供电公司通过在营销系统、用电信息采集数据的相关大数据应用业务探索和尝试,在大数据基础数据治理上的研究不断加深,形成了自己的工作体系。
【关键词】电网电力大数据治理大数据管理
1 引言
2013年至2014年,国网公司信通部就逐步开展大数据研究与应用推进工作,完成编制《大数据应用研究报告》、《公司大数据典型应用需求分析报告》,组织中台总体设计,编制形成《公司大数据应用指导意见》。2015年正式启动大数据平台建设、应用试点工作。
目前,国网公司范围内各单位陆续开展了一系列大数据的研究试点工作,但大多是集中于大数据平台的技术研究实现,在应用方面多数是基于营销系统、用电信息采集数据的相关应用业务探索和尝试,而在大数据应用机制以及基础数据治理上开展的研究工作较少。在进行数据综合应用和智能分析的过程中,发现数据质量问题从表象看是数据不完整、数据质量差,但从深层次看是欠数据标准、缺数据管理职责、无数据考核机制等等。
2 数据治理的发展
上世纪九十年代以前,国外企业在数据治理方面也存在很多问题,IBM和摩托罗拉就是典型代表。
1992年之前,IBM在数据治理方面存在很多问题,没有明确的可依赖的数据源,没有明确的数据所有人,数据质量差。1995年,IBM梳理并制定了业务数据标准,定义了15大类业务标准、79个分类子业务标准,这样全公司看到的是一个统一的业务定义;2004年,IBM制定了数据责任人体系,并联合业界多家公司和学术研究机构,成立了数据治理论坛,制定包括四大领域11个要素的数据治理框架和方法,来指导数据治理工作的开展。2005年成立了数据治理委员会,之后又成立数据审核委员会。通过数据治理,IBM简化了基础架构,并降低了管理的复杂度。
同样在上世纪末,摩托罗拉提出了六西格玛管理策略,包含定义、测量、分析、改进、控制的DMAIC流程,初期用于解决产品/服务质量问题,后来也在解决数据质量方面得到很好的应用。
近几年,IBM开展大数据治理研究,提出了18步大数据治理统一流程模型,并应用于电信、零售、金融和公共交通等行业。
2014年,中国出现了专门的数据治理研究组织ITSS WG1,并向ISO正式提交和发布了数据治理研究白皮书。
目前,国内电力行业开展的数据治理工作主要包含两大类,一类是处理现有业务环节的数据质量问题,如营销稽查;另一类是针对业务主题应用的数据治理,如营配贯通、运检中心的数据质量评价。目前的数据治理工作没有形成体系,缺少统一的标准、组织架构、管理考核机制,难以持续有效开展。
随着对数据资产认识的不断清晰,电力行业数据治理的目标也在发生转变,国家电科院也已经开始着手数据治理体系的研究,但暂未涉及包含数据、应用、技术和管理的数据治理体系建设和应用。
3 电力大数据治理方法论
国网合肥供电公司在此背景下,制定深化大数据应用工作方案,以市县公司实体业务为切入点,推进大数据应用方法在供电企业应用实践,打造大数据应用环境,同?r从以下几个方面定义合肥供电公司数据治理的方法论:
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