摘要：数据是新时代的石油。电网公司在过去几十年的运营中，积累了大量的数据，而这些数据通过使用新的技术手段和方法，适配新的业务场景和模式能够产生大量的价值。本文通过探讨电网数据基础，电网公司内外部对于电网数据的需求，分析电网数据价值挖掘的应用模式以及探讨数据价值应用后需要关注的安全问题和解决方案，对电网数据价值挖掘的应用模式进行了全方位的分析。
关键词：电网数据；数据价值；应用模式
1数据价值挖掘的时代背景
实体产业与人工智能结合，在未来将以革命性的方式极大促进生产力的提高，而这将带来解放人类的下一次浪潮。从方法论的角度，基于大规模积累的数据产生智能化的算法，智能化的算法实现自动化、无人化的应用是时代发展的必然趋势[1][2]。在过去的三十年，中国在信息化和数据化方面投入了大量的资源使我们在数据和应用场景积累上拥有了巨大的发展优势，这也意味着我们拥有着创造更高生产率和可持续发展的机遇。
当前，电网企业面临着经济发展新常态、能源变革新要求、电力体制新格局、大数据发展新浪潮等复杂形势。为适应能源生产和消费革命新形势，国网公司2018年工作会议报告中明确提出新时代国家电网公司战略目标：建设具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业。而要真正达到这一目标，就必然需要通过数字化、智能化技术，挖掘企业数据价值，实现企业向数字化管理的转型升级。海量数据的积累，能支持多种数据分析模型，从而精准定位潜在客户，多角度预测未来发展趋势。基于数据融合与分析，寻求电网延伸业务的创新模式和开拓方向，从而优化拓展现有电网业务生态，帮助电网企业在在未来的市场竞争中获得致胜先机[3]。
2电网数据基础分析
电网公司经过多年的信息化建设，在标准规范、数据接入、数据分级、数据脱敏等方面开展了有益的探索与实践，并取得了一定成效。
在标准规范方面，公共信息模型（SG－CIM）覆盖电网10个业务主题域，保障了数据共享交换和存储的规范统一。对物料、项目编码、会计科目等主数据进行了规范，促进了核心数据资源编码的统一。
在数据接入方面，各省全业务统一数据中心分析域已汇集上百套系统数据，合计数据表数十万张，数据存储总量达以PB计，基本覆盖公司主要业务领域，有效支撑了公司各业务领域“互联网+电力”创新应用实践。
在数据分级方面，出台了相应的数据资产管理实施细则，在数据库表级层面对多个专业的数据划分为限制性数据与非限制性数据，有效控制数据访问权限。
3电网数据需求分析
3.1电网内部需求
在电力体制改革不断深化的背景下，电网公司各部门在实际运营和业务开展中的合作方式也发生了深刻变化，由传统的线下合作转向基于数据的线上合作，公司数据协同应用和数据价值挖掘需求日益提高。一是各部门可以充分利用有价值的数据资源，帮助其做实做精基础业务、在原有业务上通过融和创新，提高管理水平；二是各部门间基于数据的沟通了解，可以协调各部门优化合作，发现新的合作空间，让数据需求和提供部门实现双赢；三是基于大数据算法的分析结果，预测环境的发展趋势，服务企业的风险管理，辅助公司发展战略和业务战术制定，提升企业决策能力，保证电网公司在日益激烈的市场化竞争中保持竞争力。
从大的角度上看，电网内部需求主要包括如下四点：
1)电网规划更科学
2)电网建设更精细
3)电网运检更高效
4)电网营销更精准
3.2电网外部需求
电网外部对于电网数据的需求主要包括两大类，即社会公共服务的需求和外部企业个人的需求。其中政府部门希望获取各方数据，进一步打通各环节业务，给公众提供更好的服务，提高政府行为的透明度。例如，住建部门希望获取用电客户与用水、用气客户的住址等信息，推动电、水、气的联动过户，节省公众业务办理时间；交通部门希望及时获取红绿灯停电信息，通过与道路流量等信息相结合，提前开展交通疏导，减少道路拥堵情况的发生；税务部门希望获取企业用电信息，把用电的数据信息和用户的税负评估进行系统的对比，判断纳税人申报的真实性，并将此作为税务部门进行实地核查的依据之一等。
企业和个人的需求包括金融服务的需求、科技分析的需求等。商业应用的基础都是建立在获取精确的电力数据之上，因此外部企业希望借助电力数据与其他数据，能够创造更多的应用服务，开辟新的商业模式。
4数据应用模式研究
基于数据的现状与需求，电网公司目前虽已具备数据应用的基础条件与能力，但同时也受限于政策、机制、观念、标准、技术、人才等条件，暂时无法实现大规模的数据价值挖掘和应用。笔者认为，电网数据的价值挖掘应当遵从“分类分级，目录编制，机制构建，迭代推进”的数据应用的总体策略。以电网内外部的需求为起点，面向不同的对象，采用不同的数据应用落地模式，一方面编制企业级数据共享开放目录，构建数据应用管理流程，采取相应的安全措施，另一方面构建数据服务或者数据产品，不开放原始数据而是以产品的形式满足数据需求。同时，逐步积累数据共享开放的成功案例与经验，为新的共享开放需求实现提供参考，不断推动数据共享开放的广度与深度。
根据业务需求构建的数据流转过程，即为数据应用的业务模式流程。以电网企业与外部银行等金融机构开展数据合作，为电力用户提供贷款增值业务案例设计为例，实现数据开放合作的主要流程为：首先，电网企业与外界企业单位达成数据开放合作协议；其次，以提供优质增值服务的理由引导工商业同意授权电网企业采集和使用自身的电力数据和企业信息；再次，电网企业对相关电力数据进行采集和安全处理；最后，把处理后的数据内容或数据产品提供给合作外界企业单位，如图1所示。
在本案例中，考虑到金融机构只关注工商业用户的生产经营状况，以此来评估他们的贷款偿还能力，提升银行风控水平。因此在设计数据服务产品时，利用机器学习算法和大数据处理技术对用电数据进行处理，构建企业风险评价指标体系，根据计算结果制作企业生产经营评估报告（报告中隐藏了用电数据的具体数值，保留数据量级、数据之间的相对关系以及波动趋势，并给出了评估判断结果）提交，以报告的形式进行数据开放，既符合金融机构的分析要求又规避了客户数据隐私风险。
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图1数据应用业务流程
5风险与安全管控分析
数据安全一直伴随着数据诞生而诞生，既无法规避，又无法剔除。随着电网公司信息化水平不断提升，产生的海量数据中包含了大量的敏感数据，而在数据共享开放过程中往往伴随着高风险，一旦数据丢失、损坏或泄露，将对个人、企业、社会带来巨大的影响，甚至危险国家安全[4][5]。
截止目前，尚未有一个完美的数据安全解决方案，各国政府与企业也出台了一些数据安全管控的法案来保护数据安全与隐私，如：欧盟2018年5月25日正式实施《通用数据保护条例》简称GDPR；美国加州2018年6月29日通过了《消费者隐私法案》；中国2017年6月1日颁布《网络安全法》及2018年1月颁布《信息安全技术个人信息安全规范》，都在为数据安全不断的努力。
为了对数据风险及安全管控进行提升，参照国内外有关数据安全的法律法规，以客户数据安全为基础，我们提出如下四点数据安全管控策略：
1、客户数据授权
在参与商业经营中，电网企业利用客户数据设计数据增值产品对外开放。为了满足市场需求，需要尽可能多的对外开放客户数据，同时规避客户数据隐私风险，在数据开放之前需要获得客户的授权。
根据实际的数据开放业务不同，可以设计相应的客户数据授权书，在需要获得用户授权的时候，以纸质文件或电子文档的形式让客户签阅。为了保障客户数据的安全、规避电网法律风险，授权书应该体现四个原则：第一，用户信息的所有权归用户个人所有，它只是存放在电网企业的服务器上；第二，电网企业使用数据必须经过用户的授权和同意；第三，作为存储用户数据的主体，电网企业应该做到安全存储，安全传输，对用户数据提供最安全的保障。
2、客户数据隐私政策
为了保障客户的数据安全，规避电网企业的法律风险，致力于提升客户信息处理透明度，电网企业需要根据法律法规制定客户数据隐私政策，政策应包含以下两大块内容。
1）政策内容：政策需要解释电网公司收集、处理、使用客户数据的目的、方式和范围，客户对个人信息的管理，以及保护客户信息的程序，帮助客户了解维护自己隐私权及个人信息的方式。政策还需要包含适用范围和期限、免责声明、更新及生效以及适用法律与争议解决渠道等内容。
2）隐私保护原则：电网企业需根据国家法律法规，提出以下隐私保护原则，为客户提供更加安全、可靠的服务。
安全可靠：电网竭尽全力通过合理有效的信息安全技术及管理流程，防止客户的信息泄露、损毁、丢失。
自主管理：电网企业为客户提供便利的信息管理选项，以便客户做出合适的选择，管理自己的信息。
合理必要：为了向客户和其他用户提供更好的服务，电网仅收集必要的信息。
清晰透明：尽量使用简明易懂的表述，向客户介绍隐私政策，以便客户清晰地了解电网的信息处理方式。
将隐私保护融入产品和服务：电网在产品或服务开发的各个环节，综合法律、产品、服务等多方因素，融入隐私保护的理念。
3）数据开放合作协议
数据开放过程中，客户数据最终要开放给外界的企业才能产生价值，为了保障外界企业能够妥善保护客户数据，防止因为数据安全问题引起的法律风险，电网企业在与外界企业签订合作协议中不仅需要明确双方合作原则和内容，也需要制定保密条款，用来保护电网开放的客户数据。保密条款需要涉及以下几个方面：
保密内容：数据开放业务中需要保密的内容除了双方的知识产权、技术资料等内容还要包括客户的数据信息。
责任主体：电网和合作的外界企业都是责任主体，均需要承担保密责任。
保密期限：根据实际需要进行规定。
保密义务及违约责任：根据实际需要进行规定。
4）商业化数据安全机制
以数据信息安全技术为基础，商业政策条款、相结合的方式，与商业合作伙伴协同建立基于数据共享开放的商业化数据安全机制，提升体系化的数据安全能力，以实现数据生态的可持续发展。商业化数据安全体系要根据电网企业数据开放产品的形式内容，结合各企业、各行业的特点建立。
商业化数据安全机制包括评估咨询、认证、产品解决方案三部分，围绕数据共享开放业务开展中涉及数据采集、存储、传输、处理、交换、销毁的六个数据生命周期，在数据安全组织建设、制度流程、技术工具、人员能力、商业环境五大维度，以及所有安全域进行全方位考核评估，最终将数据安全能力划分等级，针对不同安全等级采取相应的解决方案措施来提升安全水平。
商业化数据安全机制目的旨在要解决电网企业和商业合作伙伴在数据开放合作中的数据安全管理问题，专注提升业务运营中应对数据安全风险的能力，发现数据安全能力短板、查漏补缺，最终使用科学的标准来评估和提升其数据安全能力。
6结语
数据的价值是未来很长一段时间技术发展的核心突破点。而对于已经拥有大量数据积累的电网公司而言，通过挖掘数据价值实现企业的发展和提升是企业经营战略的重要组成部分。本文通过对数据价值应用模式的研究，为电网数据进一步产生价值的管理形态进行了分析和探讨期望能为读者带来一些启发。
参考文献
[1]基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].吴凯峰,刘万涛,李彦虎,苏伊鹏,肖政,裴旭斌,虎嵩林.中国电力.2015(02)
[2]面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].彭小圣,邓迪元,程时杰,文劲宇,李朝晖,牛林.中国电机工程学报.2015(03)
[3]面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].杨晶,廖翯,妥建军.电子技术与软件工程.2018(04)
[4]大数据环境下的数据治理框架研究及应用[J].杨琳,高洪美,宋俊典,张绍华.计算机应用与软件.2017(04)
[5]数据库服务——安全与隐私保护[J].田秀霞,王晓玲,高明,周傲英.软件学报.2010(05)
作者简介
姓名：黄家晖，性别：男，出生年-月-日：1993年10月20日，籍贯(省-市)：江苏省-靖江市，现职称：助理工程师，学历：硕士研究生，从事工作:电力。
论文作者:黄家晖,龙鹏,赵文恺,郭璟
论文发表刊物:《电力设备》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/22
标签：数据论文; 电网论文; 企业论文; 客户论文; 需求论文; 业务论文; 价值论文; 《电力设备》2020年第1期论文;