对能源集团数据中心规划与建设的思考

王玥，张钟平，张世超

（中国华电集团有限公司，北京 100000；华电电力科学研究院有限公司，浙江杭州 310000）

近年来，大型能源集团不断推进数字化、网络化、智能化发展，建设智慧能源，开展数字化转型，企业将面临更大范围、更广领域、全流程、全周期和全场景的挑战，数字经济代表未来经济的发展方向，在大型能源集团中将发挥越来越重要的作用，逐渐成为效率提升的核心生产要素[1]。

1 数据主要面临问题

随着能源集团信息化业务系统数十年的建设，形成了巨大的数据积累，数据作为核心资产是企业向智能化、智慧化发展的重要基础，日常生产经营的背后是数据的生产、分析、传递和使用过程，市场决策、业务管理、大数据分析、风险防控等决策过程都需要高质量数据支撑。但是拥有数据不代表用于数据资产，数据在转化为资产过程中会面临一系列困难。如果不能对数据进行有效梳理，进行精细化管理，数据价值就无法体现，严重影响数据价值挖掘，主要存在以下几个问题，如图1 所示。

图1 数据存在问题

数据资产不清晰。未建立统一的数据登记和统计、需求方得不到有效数据、系统开发方得不到高效的数据对接、企业管理者不能掌握企业有效数据，这些都大大降低数据资产的价值。

数据质量参差不齐。数据缺失、数据冲突、数据标志、数据冗余等问题不能及时发现和解决，严重影响数据质量和有效性。

数据利用率低。造成数据采集和预处理周期较长、各级单位业务人员通过业务系统查询数据周期较长、有效数据利用率偏低等受到系统平台、硬件技术资源和数据安全等方面影响。

数据共享率低。缺乏统一数据标准，一数多源、数据混乱等问题无法避免，统一数据标准、统一汇聚和共享是解决数据关联问题、保障信息互联、数据流程和自由访问的有效措施。

2 数字中心规划建设目标

建立数字中心，提供全方位的一站式数据服务，从根本上解决数据问题，将杂乱分散的数据形成高价值的数据资产，为各级业务人员提供高效、便捷的服务。

建立数据共享服务保障体系。建立数字中心提供数据共享服务保障体系，梳理数据管理流程，制定数据管理标准和数据技术规范，实现数据集中规范管理，为企业数据战略目标夯实基础。

建立企业元数据管理。建立数据资产目录及元数据管理体系，通过业务元数据、技术元数据、物理元数据，让企业各级人员及时准确了解数据资产的总体情况。

建立数据自助服务。建立开放、安全的数据智能搜索，提供数据使用自助申请方式与数据分析定制化的结合，改变过去数据系统开发团队对用户单对单的两层系统开发模式，构建起数据采集、数据加工、数据分析、数据搜索、数据应用的自动化协作，形成数据查询可在线搜索、数据获取可在线申请、数据应用可自行定制的敏捷化服务。

构建数据质量管控体系。通过良好的数据管理规范，对数据生成、采集、加工、存储、应用等全数据生命周期过程的追踪、识别、度量、监控、预警等一系列自动化管理手段，提升数据的规范性和准确性，减少业务人员获取数据的时间、提高应用数据效率。

3 数字中心业务架构

数字中心的核心是建立企业级数据资产台账及元数据管理体系，将科学的方法和管理策略，结合完善的组织流程和制度规范，通过企业级的元数据管理体系实施与执行，贯穿数据采集、加工、存储、使用、归档等环节的数据全生命周期的标准化管理，利用数据资产管控平台技术支持及数据管理保障体系的管理手段，实现数据从源端到数据仓库，再到应用端的一站式数据服务，最终实现数据资产可视化、数据获取自助化、数据应用敏捷化，为企业各级单位提供高效、安全、便捷、准确的数据共享服务。数据业务管理体系如图2 所示。

图2 数据业务管理体系

通过数据共享服务保障机制，以及数据共享服务平台，结合管理手段和技术平台，形成一套完整的数据共享服务体系，帮助企业将数据资产管理和数据共享便捷化的思路进行落地[2]。

4 数字中心技术架构

对核心业务系统、区域自建系统、厂内数据等底层数据进行梳理分类，形成底层数据字典定义，形成基本数据分类体系。通过梳理数据集成技术手段，形成数据集成技术标准。针对底层数据梳理结果、数据采集技术标准，形成元数据目录。对于大数据平台中的数据计算结果，以及业务系统指标数据形成数据资产，存放至数据共享资源库。将数据共享资源库中的数据形成数据资产台账，结合主数据、数据维度形成多维数据集即数据集市，数据集市按主题域进行划分。通过数据集市，支撑集团各级业务人员查询、获取、应用数据。通过集团数据资产管理平台，主数据、元数据、数据标准、数据安全、数据监控实现集团数据架构保障，以及数据资产管控通过数据集市，支撑集团各级业务人员查询、获取、应用数据。数字中心技术架构如图3 所示。

图3 数字中心技术架构

5 数字中心管理架构

数字中心管理体系是制定数据从生成、采集、加工、集成、应用全生命周期规范标准，将标准固化到元数据中，通过元数据中的内置标准触发数据资产的管理和数据服务工作流程，如图4 所示。

图4 数字中心管理架构

数据标准化包含主数据标准化、数据资产工具标准化、数据保障机制3 个方面，具体包含：①主数据管理统一、规范集团基础数据，打通业务流程，整合集团业务数据；②数据资产管理工具，规范集团数据处理类工作和管理类工作，形成数据集成、处理、管理的技术规范，形成数据自助化服务基础；③数据保障机制，通过组织、制度、标准等手段，保障元数据、主数据、数据自助服务的落地执行；④数据模型是将标准化后的数据根据集团标准维度，形成多维度、可视化的数据多维数据模型，为用户提供自助化的数据分析、查询、订阅等服务。

5.1 数据资产管理

数字中心保障体系。包括数字中心管理组织、数据共享服务制度章程、数据全生命周期管理流程。

元数据管理。包括元数据模型管理、业务元数据、技术元数据、物理元数据。元数据是对企业数据按数据模型分类的划分进行抽象，提供了对数据对象的描述、定位、管理、检索、评估、选择和交互等功能，是数据数据服务、管理的重要基础。

主数据管理。包括主数据模型、主数据编码、主数据定义、主数据特征值管理等。

数据质量管理。以系统为支撑，能够从数据产生、获取、存储、共享、维护、应用等各个环节发现数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动。

数据标准管理。数据标准化是数据形成资产的一个重要环节，通过数据标准可以保障数据的一致性和严密性，也是数据资产价值的重要评估依据[3]，通过促进系统集成，充分实现信息资源共享，并作为信息系统开发时进行数据定义的依据，提升数据管理能力[4]。

5.2 数据共享服务

加强数据分析过程的专业化分工合作，构建起了数据采集、数据加工、数据分析、数据搜索、数据应用的一站式数据自助服务，建立开放、安全的数据智能搜索数据共享服务，包含以下内容：①数据资产可视化。数据资产台账、数据资产卡片、数据地图、数据血缘分析。②数据自助服务。数据自助查询、数据自助申请、数据订阅、自定义报表、数据自助分析。③数据自动化监控。数据的质量监控、质量分析、服务报告。④数据知识管理。对数据资产管理和数据共享服务中的问题、参考资料、解决方案、不同版本标准规范、工作过程进行知识管理。

5.3 数据全生命周期管理流程

数据资产全生命周期管理流程覆盖整个数据生命周期，包括数据产生采集、数据转换、数据存储、数据分发、数据使用和数据存档及销毁等阶段。针对数据生命周期的各个环节，提出相应的管理流程规范，指导数据需求管理成果的落实，为支持数字中心的有效实施和推广，对组织架构、岗位职责、管理流程、管理制度及考核制度提出建议，帮助数据资产管理落地。

6 结论

在能源集团企业管理中，数据将发挥越来越重要的作用，通过管理与技术手段推进企业数据的规范化、标准化，大幅提升数据质量，逐步形成数据流向清晰、标准统一、交互高效的数据服务能力，简化企业业务融合难度，提升业务协作效率，降低信息化建设运营成本，体现数据价值，为开创信息化服务新局面打下坚实的基础，促进能源集团数字化转型。