电网企业数据资产应用规划研究

王国瑞 叶枝平 刘振华 苏立伟

摘 要：当下，电网企业正处于信息化转型的道路上。电力行业的特性使得电网企业拥有海量的数据资产，而数据资产应用是释放大数据价值的有效途径。大数据是当下发展的主流，而数据资产的管理，尤其是数据资产的应用是大数据发展的核心问题。本论文将从前瞻规划、平台运营、风险防控、数据管理、场景应用和业务运营六个方面，对电网企业数据资产应用规划进行研究，形成建设路径规划蓝图。

关键词：电网企业;大数据;数据资产应用

中图分类号：F426.61 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）02-0160-02

1 数据资产应用规划蓝图

电网企业的数据资产应用发展规划，应以培养培育大数据技术能力以及整体的公司数字化能力为基础，以实现大数据的深化应用为目标。以下将介绍数据资产应用规划的蓝图举措。

1.1 做新前瞻规划能力

未来企业之间以及企业与用户之间的服务将越来越多的以数据或信息的形式存在，由数据驱动或衍生的服务将成为企业新的产品和服务。做新大数据前瞻规划能力，指导公司从传统业务向数据业务运营变革。其核心是政策与人才。

企业进行愿景规划的第一步，是制定数据应用的业务愿景目标。通过数据驱动业务创新，设定数据服务所要应用的业务愿景目标，以便指导数据业务的开发和运营。第二步，是定下完善的数字化创新团队、组织架构、人才引进方式等企业文化雏形，明确企业定位，特显企业特色，找出竞争优势。

到达业务拓展阶段，一方面，企业将在各地法规、数据保护法案、行业规范基础上，制定企业的数据获取、使用和运营相关政策，并确保遵守和执行。另一方面，企业需吸纳数字化人才。企业可选择与政府、高校、科研院所等建立双创业务合作机制，进行人才引进和培育。

进入体系化运营阶段，企业将建立数据研发小组，不断推出新应用场景或产品，进一步挖掘数据的潜在价值。

随着数据应用产品的投放和使用，企业进一步积累新的数据得出新的认知，例如用户使用行为，从而持续衍生新的数据应用或业务创新，数据应用链不断延长，实现数据的可持续发展。

1.2 做精平台运营能力

成熟的数据应用具有安全、灵活的特征，这就需要企业建立强大的基础架构，支撑数据服务的高效访问和安全管控、以及满足灵活性和可扩展性等多方面的要求。同时考虑到数据应用更新迅速，成熟架构还需支撑数据应用产品的敏捷迭代，需要从架构层面考虑各项KPI监控，以及支持数据建模的标准化和智能化。

做精平台运营能力，其核心是架构。技术架构是为数据应用提供技术支撑，技术架构的成熟度、灵活性、安全性决定了可提供的数据应用的等级和品质，以及数据应用响应的敏捷性。

首先，企业需了解现有的底层服务内容，根据未来的数据应用路线图，识别底层需要哪些通用服务，并进行适当的分类和优先级排序。电网企业需要对自己的营销业务、客服服务等服务的发展情况有充分的掌握，了解业务发展的瓶颈和管理上的痛点，识别未来的数据应用方向。

基于此，当企业进入业务拓展阶段时，企业面临四个任务。其一，企业需针对已有的基础和未来技术架构支撑的要求，设计总体架构。其二，企业需实行身份认证与访问管理，定义身份认证访问模式，并实施安全管控技术措施。其三，通过API网关，进行对外服务管理，路径映射。其四，企业还需进行缓存与流量管理，提高热数据与常用模型的访问性能，同时对突发请问进行缓存管理。

在接下来的体系化运营阶段，企业首先需对全平台内提供的服务的各项KPI进行监控，自动生成日报，周报等，方便运营管理。然后建立弹性架构，满足数据应用发展的各种计算需求与能力，提高平台内计算资源利用率同时考虑引入第三方资源应对突发的任务。另外，企业还需实现建模标准化，定义模型必要提供的接口。最后，企业需提供统一的可视化入口，对整个数据应用系统中的软硬件进行管理。

最后一步，企业通过自助建模工具提供的建模自助服务，以及智能化的通用数据分析模型推荐，数据准备系统，辅助业务专家进行分析。使数据资产的应用进一步渗透，做到安全、高效、灵活的平台运营。

1.3 做稳风险防控能力

数字风险管控的重点在于，确保在开发和提供数据应用时，遵循各项法律法规和安全规范要求，保護数据所有者隐私和用户权益，维护企业声誉，赢得用户信任。企业需采取完善的保障措施，例如收集整理适用的法律法规、制定数字安全执行规范、采取配套管理措施和技术手段，控制企业的数据安全风险。

规划的第一步，企业需订立数据风险与安全管理规范。电网企业掌握着大量客户的资料，为保证数据安全，不仅要控制每个生产环节的安全，还要管理接触到相关数据的人员，防止数据信息泄露，保证商业价值被合理利用。另外，企业需建立风险分类，在企业和生态圈内建立统一的数据风险与安全管理标准。

第二步，企业在业务拓展时，应给予数据所有权者数据隐私声明，告知可能获取什么数据，用于什么用途等;同时，企业要与数据使用者签订相关协议，明确权责和使用约束;企业还需要定义数据脱敏和加密的机制和技术规范，确保数据的存储和传输的安全。

第三步，企业进入体系化运营阶段后，一方面需制定具体的管控机制和流程，对每个环节的决策和操作具备跟踪能力，确保每个环节遵照规范执行，方便后续的审核与审计。另一方面要进行内部的交叉审核，以及外部的相互审核。

最后，企业在未来能够提供智能化、自动化的工具，在管控追踪的基础上自动的识别风险点，并制定相应的风险减轻响应机制，实现自动风险感知和响应。

1.4 做实数据管理能力

数据管理的目标，一是通过打造完整的数据管理能力，为企业数据服务业务发展提供丰富优质的数据源;二是通过数据治理，提升数据的标准化规范化，进一步为企业数据服务业务夯实数据基础;三是通过数据全生命周期管理，基于策略的方法，管理数据在整个生命周期内的流动。

在初级阶段，企业需要梳理现有的数据资产，以及外部可用的数据接口，并进行规范化标准化整合，为下一步的业务拓展做好准备。

接下来，为开展新的数据服务业务数据，需在内外部寻找和优选合适的数据供应源，在满足法律法规、数据道德与安全规范等前提下确保数据供应。同时企业需进行内外部数据源接入与集成，实施适应多种类型数据的数据集成工具，从而为企业提供全面的数据共享。

在业务拓展后的运营阶段，一方面，企业的数据服务发展逐渐成熟，可逐步构建外部数据服务生态圈，与第三方联合创新。如法国电力与亚马逊合作，消费者通过亚马逊Echo设备声控，即可实时管理电力账户，如确认抄表单、查余额等。另一方面，企业需实现主动型的从源头着手的主数据管理、数据质量管理等。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。

最后，企业需进行数据全生命周期管理，管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动，包括从创建和初始存储，到数据失效或过时被删除。

1.5 做活场景应用能力

场景应用的核心在于对外提供有价值的信息和知识，因而有效的数据场景开发规范的制定与场景与用例分析是开发优质数据服务的基础。而场景应用的发展不仅需要考虑内部运用场景的落地实施，同时还兼顾对外数据场景服务。同时，随着场景应用的不断深入，可逐渐开发跨场景应用的大数据产品，并进行产品全生命周期管理。

企业订立数据服务开发规范是场景应用的基础，包括相应流程、代码模板等。在此之上，企业要进行场景分析与用例设计，针对具体的数据场景，进行场景设计和用例分析，确定场景的功能、包含的信息或知识内容等;同时从内部数据应用出发，进行场景落地实施。

场景应用的高级阶段，企业可实现更高级别的数据变现。一方面可基于完善的数据管理体系，逐渐开展对外数据应用服务，如客户账单分析、政府数据合作等。如Enel与Bidgely公司合作，利用人工智能和机器学习，基于电器的用电记录，为消费者提供个性化的家电洞察和节能建议;另一方面可基于内部及外部场景建设，开展跨场景产品开发及推广，为企业带来数据价值。

最后，企业通过对产品生命周期管理，如产品的版本控制、下线管理（对已有用户的影响评估等），产品生命周期管理解决方案能让企业建立详细、直观和可行的数字化产品信息;及早综合各个参与者的信息，从而发现和解决关键问题;对交付生产、更改控制和配置管理等关键过程进行控制，并使之自动化。

1.6 做强业务运营能力

数据服务的运营水平的高低，决定了数据服务的价值能否得到最终实现。良好的运营有赖于持续的内部优化和外部推广。在内部优化层面：监控绩效指标，并通过全面捕捉数据服务产品的使用情况数据，挖掘客户使用行为和产品性能表现，提供闭环反饋优化和产品全生命周期管理;而外部推广方面，提供有良好体验的数据服务门户和支撑渠道，最大限度的增强产品对客户的吸引力，借助良好的服务品质逐步扩大数据服务的影响力。

数据服务的运营水平，决定了数据服务的价值能否得到最终实现，运营优化是核心问题。良好的运营有赖于与外部用户的良性互动和推广，以及持续的内部产品优化。

具体而言，在愿景规划阶段，企业要建立绩效评估体系，结合数据服务的业务目标和应用场景，制定可量化的绩效评价指标体系。

在业务拓展阶段，企业需建立自助服务门户，同时确保开发人员可以实时自助获取客户对于数据应用的反馈。另外，企业可建立数据产品使用者平台，通过建设论坛、社区，促进数据应用的使用者可以互动交流。

在体系化运营阶段，企业需进行跨系统分析。与其他系统的跨数据服务API分析（如多系统业务监控）。同时进行用户行为挖掘，根据数据服务调用的监控记录，挖掘用户访问数据服务的模式，用于了解用户偏好，发现异常行为，以及识别数据服务提升点。

最后，企业需进行闭环反馈优化。根据分析结果，对数据服务的功能、内容、基础资源配置等多个方面的表现提出反馈和优化建议。实现“互动、反馈、优化”这三大点。

2 结语

对于电网企业而言，数据资产无疑是其潜在价值最大的资产之一。借助数据，电网企业无论在内部管理还是外部营销都有着客观的发展空间。做好数据资产的应用规划，落实重点举措与实施保障，是发展大数据的重要一步。本文对数据资产应用规划的重点举措与实施保障展开叙述，梳理了数据资产应用的六个方面从初级阶段走向成熟阶段要落实的内容项，描画了电网企业数据资产应用的发展蓝图。

参考文献

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