2.国网甘肃省电力公司信息通信公司 甘肃兰州 730030；
3.国网信通亿力科技有限公司 福建福州 350003）
摘要：随着电力业务集约化、精益化、标准化的要求越来越高和信息化支撑能力的不断提升，数据治理已成为电力企业信息系统集中建设、大数据应用、智能分析决策应用的重要基石。数据治理不仅是技术上的治理工作，更是以有效满足自上而下管理的数据使用需求，国网甘肃省电力公司（以下简称“国网甘肃电力”）特提出全业务数据治理“1+3”模式，建成流程规范、安全可靠、应用便捷的数据治理管控体系，实现公司全业务数据的“干净、全面、易用、可控”，为公司管理提升、业务创新打好基础。
关键词：数据治理；数据质量；数据标准；数据认责；
1全业务数据治理建设思路
全业务数据治理不是单纯的信息系统中数据治理，而是在“大数据”背景下的利用业务数据进行业务治理的一种新的管理提升方式。治理工作应要公司上下高度重视，以业务需求为导向，以常态化数据治理机制为保障，以信息化手段为支撑，才能保障全业务数据治理工作有效推进。一是以业务部门重点开展工作为抓手，结合业务规则，对数据的源头、传输、应用等环节进行全面监控，对数据的准确性、及时性、完整性进行分析及预警，发现数据问题，提高数据质量。二是结合数据治理工作，从管理制度、职责分工、技术架构等方面制定公司全业务数据生产、应用、共享相关标准，实现对全业务数据的规范化、标准化管理。三是以业务需求为导向，挖掘数据潜在价值，构建全业务数据应用场景，全面应用数据实现管理提升和业务创新。
2 全业务数据治理体系研究
为实现“信息门户”与“数据门户”的双驱动，建立“一站式”数据（服务）门户，实现“数据采集自动化、数据应用自主化、数据分析便捷化、数据质量可靠化”，有效提升公司数据治理、管理、应用综合能力。甘肃电力公司提出了“一个架构、二个体系、三种应用”数据管理暨治理框架体系，重点围绕”重大协同业务、基础基层”两个方向开展数据治理，并采用“边建设、边治理、治用并行”工作方式，自上而下遵循国网标准，自下而上进行省级验证，常态化开展数据治理。为用户提供数据服务通过数据地图、主题图、导航图、业务数据流图以及大屏显示等展现方式从财务、人力、策略、外部、组织、IT、治理、过程、项目等多种角度展示企业大数据情况，使企业中的各种角色都能找到理解大数据方式，从而提升企业角色对大数据的整体认识。
一个架构：在国网全业务统一数据中心、全域统一数据模型（标准）的基础上，甘肃公司制定全业务数据治理统一架构，通过制定公司统一的“数据调度平台”、“数据治理通用工具”等，实现全业务数据质量的监控、预警、调度、评价。
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两个体系：（1）数据调度体系：数据调度“对上承接国网电网大数据应用及管理相关要求，横向支撑各部门协同业务及数据共享应用需求，对下保障地市公司横向协同业务可靠运转及指导数据质量提升等”，起到“承上启下、横向支撑”的枢纽作用。（2）数据评价体系：提出以”大数据调度”为支撑，在开展协同业务建设同时，采用“边建设、边治理、边评价”的模式，从传统的“事后治理”转变为“事前治理”，数据治理难度、治理成本大幅降低，数据治理成效、管理能力大幅提升。
三个应用：（1）企业大数据应用：以电网企业统一数据中心为基础，利用大数据技术开展智能电网、新能源建设，支撑经营管理、业务创新、电网数字化。（2）部门大数据应用：以业务场景开展部门应用，部门间通过重大业务专题协同开展大数据创新应用（如：多维精益管理、供电服务指挥平台、营配贯通等业务）。（3）个人大数据应用：通过大数据自助分析服务，提升个人应用数据水平，人人具备应用数据的能力。（如：自动报表分析、自动生成报告、数据检索等服务）。
两个方向：（1）协同业务数据治理。协同业务涉及多个专业、多个系统，数据质量对业务贯通至关重要，反映的数据质量问题更为明显、突出。（2）基层基础治理。数据应用的对象主要在基层，数据基层反馈的数据问题更为贴近实际，基层员工对数据质量的评价，是衡量企业信息化水平的重要标准。
3 全业务数据治理保障体系
基于数据治理工作的最佳实践，我们认为电力企业全业务数据治理工作的实施过程应当重视下列七项策略原则：
（1）领导层支持：领导层的支持是全业务数据治理工作成功的关键；
（2）业务部门参与：全业务数据治理涉及大量协调工作，需要各部门的参与和支持，特别是业务部门的支持，侧重横向数据共享的推进；
（3）相应资源投入：全业务数据治理实施，需要一些专职人员的参与，也需要业务人员的广泛参与，此外系统的建设和改造，现有数据清理等工作也需要相应的投入；
（4）企业文化建设：全业务数据治理工作，特别是数据标准内容的推广、相关制度的落实，都需要广泛的宣传和推广，建立用数据说话的企业文化；
4 结语
国网甘肃电力通过开展全业务数据治理体系建设，结合实际情况，设计了全业务数据治理总体框架，明确了数据治理的核心工作内容，有效推进了元数据、主数据管理系统的深化应用，建立了数据治理组织结构，强化了数据质量、数据安全、数据生命周期和数据架构的管理，丰富了数据应用内容。使得数据治理工作持续化、常态化推进，从而提升电力企业数据管理及应用水平。
参考文献：
[1]DAMA 数据管理知识体系指南，DAMA International著马欢、刘晨等译，2017.
[2]杨琳，高洪美，宋俊典，张绍华.大数据环境下的数据治理框架研究及应用[J].计算机应用与软件，2017.
[3]张绍华，潘蓉，宗宇伟. 大数据治理与服务[M]. 上海：上海科学技术出版社，2016.
作者简介：
段军红，女，汉族 1973年1月 信息化管理，西北大学硕士 高级工程师。
论文作者:段军红1,宋曦2,孙沛3,金铭4,罗义旺5
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/17
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