面向智慧重载运输的国家能源集团数据资产管理系统研究

王新平

（国家能源投资集团有限责任公司 煤炭与运输产业管理部，北京 100011）

0 引言

随着大数据时代的来临，国家能源投资集团有限责任公司（简称国家能源集团）对于数据资产管理与应用技术提出了迫切需求。2021年，国家能源集团编制并发布《国家能源集团数据资产管理办法》（国家能源制度〔2020〕37号）、《国家能源集团指标数据管理办法》《国家能源集团数据主题域框架定义》等一系列指导办法，设计了数据资产应用的整体蓝图。现阶段国家能源集团各业务领域形成数据孤岛，且很难打通，造成目前集团数据应用以原始数据展现为主，横向缺少数据关联分析，纵向缺少数据挖掘，无法充分发挥数据价值。随着精细化数据管理思想的深入，亟待解决面临的这些难题，应用数字资产管理技术，更好地实现国家能源集团的智能生产和智慧管理。

数据在转化为资产过程中会面临很多问题，克服难题、充分挖掘数据价值，才能更好地将数据转化为资产［1］。通过研究国内外相关文献发现，现阶段能源企业的数据资产管理也处于发展时期，“数字中国”建设正在全方位加速推进，数据资产管理受到前所未有的重视［2］。国际上，国际数据管理协会（DAMA）和以能力成熟度模型集成（CMMI）为代表产品的卡耐基梅隆大学软件工程研究所等机构长期从事数据管理研究，形成了一定的理论成果。在这些理论指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业［3］，已经积累了丰富的数据资产管理经验。如国家电网有限公司开展了统一标准及模型等工作，为数据资产管理奠定了良好的开端；华为技术有限公司建立了一个完整的基础数据管理框架来确保基础数据的有效管理［4］；京东数字科技集团推出了京东智能大数据平台，在数据全生命周期过程中监控数据质量并保障数据安全［5］。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义［6］。

学术界对数据资产管理的研究也在不断深入，但是相关研究成果一直未形成完整体系［7］，在复杂多变的环境下，该研究将结合企业背景、需求与新技术发展，规划适合企业的数据资产管理体系，为企业数据资产管理注入新的动力［8-10］。

1 国家能源集团运输产业数据资产管理发展现状与需求分析

1.1 发展现状分析

国家能源集团运输产业作为集团产业链的重要环节，拥有2 408 km区域铁路路网，运输能力达到5.4亿t，拥有3个专业煤炭港口（码头）及62艘自有船舶，港口设计吞吐能力2.9亿t，目前还存在自动化、智能化、一体化水平参差不齐等问题，技术装备运营维护压力和运输成本随着运量增加而急剧上升，制约了运输产业进一步发展。如何通过信息新技术手段，为铁路、港口、航运等运输环节的组织、运营、维护、安全、经营等构建数据支撑体系，融合不同行业、不同专业、不同系统，盘活数据资产、深挖数据价值、发现新知识、创造新价值、提升新能力，实现降本增效，推动运输产业转型升级，成为运输产业面临的重要问题，因此需要建设涵盖全要素的运输产业数据资产平台，逐步实现其安全、生产、经营、环保数据化精细运营管控，实现风险可控、提质增收、降本增效、节能减排。梳理集团运输产业数据资产存在问题如下：

（1）集团运输产业数据集中化程度不够，缺乏全域的综合数据支撑环境，不便于整体把握和宏观分析，迫切需要建立统一的数据管理标准，将分散在各个系统中的数据进行集中存储、整合和维护，为各业务应用系统提供统一、规范的企业级基础数据服务［11］，是实现路、港、航等各个业务环节数据集成的迫切需求。

（2）目前集团运输产业各专业系统之间的数据共享大部分通过点对点接口的方式实现，存在准确性、时效性和数据共享能力不足的问题，已无法满足各级单位对数据共享的实际需求，迫切需要对数据服务模式进行改革，进一步促进产业内部数据资源开放共享，并推进铁路与港口、航运等行业的数据融合共享［12-13］。

（3）集团运输产业经过多年的信息化建设，积累了海量的历史数据，且形态各异、语义不一，如何对这些数据进行有效管理，进一步识别数据内涵、追踪数据流向、挖掘数据价值，成为当前数据综合运用、服务生产建设中的重要问题。

（4）集团运输产业各环节的效率和业务运营的精细化、规范化、科学化程度同智慧运输的发展目标差距较大，亟待打破各专业之间的信息壁垒，及时、高效和准确地掌握和利用全产业链数据，实现数据驱动运营服务模式创新。

1.2 需求分析

伴随着大数据时代支撑数据交换共享和数据服务应用的技术发展，不断积淀的数据开始逐渐发挥价值［14］，但相较于实物资产，数据资产管理目前还处于初级阶段，数据质量、数据安全、资产评估、资产交换交易等精细管理、价值挖掘和持续运营也较为薄弱［15］。国家能源制度〔2020〕37号文件在数据应用管理方面提出要促进数据驱动型决策和业务价值体现，在这一背景下，将物联网、大数据、人工智能、GIS、区块链等先进技术与运输业务深度融合，打造更加安全可靠、经济高效、节能环保的智慧运输体系，已成为运输行业科技创新和转型发展的必然趋势。围绕“煤电路港航油一体化、产运销一条龙”这一核心目标，对国家能源集团及其运输产业各子分公司的信息化建设和数据资产管理需求分析如下：

（1）国家能源集团层面。通过梳理国家能源集团运输产业数据资产管理现状，对数据资产管理和数据融合进行需求分析，并分析数据资产顶层架构设计和统一的数据、接口等标准需求。针对国家能源集团《“十四五”智慧重载铁路发展规划研究》的总体规划，在数据架构方面已开展部分前期工作，规划了数据架构设计的方法框架，提出数据主题分类方法，设计了概念数据模型，给出了宏观的数据分布。但以上工作还比较粗略，数据分类的深度、概念模型覆盖度及粗细度，还不能满足实际应用的需求，需通过后续研究进一步深化，以增加数据架构的可实施性，建立国家能源集团运输产业数据资产管理体系，从而为国家能源集团信息化建设及大数据应用提供支撑［16］。

（2）子分公司层面。分析各子公司之间和对集团产业链上下游企业的数据共享需求，充分考虑如何加工利用数据，释放数据价值，提升数据质量，完成数据整合并构建数据分析应用，优化数据经营管理，提供数据共享服务，创造更多的业务价值，是各子公司面临的重要课题。

（3）业务层面。分析各业务领域数据资源特点和对外数据共享需求。国家能源集团业务领域和数据主题域之间存在很强的关联关系，而数据主题域是构建数据资产管理的关键环节。依据《国家能源集团数据主题域框架定义》规划的业务架构和数据架构，要注重业务架构蓝图的多元化，充分借鉴各类国际标准、国家标准、行业标准和领先实践，强调数据主题域框架落地建设，符合业务完整性、稳定性、逻辑一致、颗粒度一致、扩展性、聚焦关键数据原则。依据国家能源集团发布的文件确定主题域，结合各业务实体之间的关联关系提供符合规定的共享机制。

2 国家能源集团智慧重载运输技术体系

2020年集团运输产业开展“十四五”智慧重载运输技术体系建设规划研究，按照国家能源集团“一个目标、三型五化、七个一流”企业总体发展战略要求，集团运输产业以“智能运输、精准运输、高效运输”为导向，以“保安、提效、降本、减人、可持续发展”为目标，以铁路、港口、航运智能运输创新为主攻方向，围绕智能运营、智能装备、智能运维、智能安全，开展系统、装备发展规划研究，依照“需求引领，高效适用”总体思路，构建了智慧重载运输技术体系（见图1）。

图1 国家能源集团智慧重载运输技术体系

智慧重载运输技术体系已成为推进国家能源集团智慧运输建设的重要技术指南。在这一体系指导下，结合交通运输领域智能化发展水平和国家能源集团现状，2021年国家能源集团发布了《国家能源集团关于加快智慧运输建设的指导意见》。该指导意见明确指出，智慧运输建设要坚持数据驱动、资源共享的原则；以数据为关键要素，赋能运输及关联产业，促进专业融合和管理协同，推动管理模式创新，提升数据资产价值。统一数据标准、接口规范，构建数据治理体系，实现数据资源共享；应建立数据资产总体架构，通过盘点运输产业数据资产，部署统一的数据架构，融合移动装备、基础设施、运输组织、经营管理、外部环境等数据，服务于各类智能应用平台。

3 数据资产管理系统设计

为了更好地推进智慧运输建设，遵循智慧运输体系架构原则，设计研发面向智慧重载运输的数据资产管理系统，为智慧运输建设提供数据资源保障。通过管理与技术手段推进国家能源集团运输产业数据资产管理的规范化、标准化建设，大幅提升数据质量，结合实体关联关系构建的数据模型将提供更好的数据融合应用，提高数据的接入与开放能力，充分挖掘数据潜在价值。

3.1 功能架构设计

国家能源集团运输产业数据资产管理系统是实现数据资源整合、共享交换和资源目录应用的桥梁和基础设施，是提高数据资源管理能力和信息标准化服务水平的重要技术手段［17］。设计数据资产管理系统功能，首先需明确数据资产范围，盘点国家能源集团运输产业数据资产，梳理其核心业务板块，对数据内容进行划分，明确基础数据和指标数据，完善数据标准化流程，最后着重对数据价值和共享管理进行研究，建立统一规范的数据标准与共享制度，充分发挥数据价值。

系统功能架构设计重点围绕以下几个方面展开：

（1）数据管理标准。国家能源集团运输产业数据包括基础数据和指标数据。基础数据涉及国家、地区、货币、计量单位等产业通用数据和各产业特色基础数据，另外包含部分实时数据，如通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得到的基础数据。指标数据是集团在战略发展、业务运营和管理支持各领域业务分析过程中衡量某一个目标或事物的数据，包含指标名称和定义、计算单位、计算方法、维度和指标数值等要素。结合国家能源集团管理制度、管控流程、技术工具等组成数据标准化管理体系，具备统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等功能实现数据的标准化管理。具备数据标准管理功能，包含标准建立、标准映射、标准维护等数据标准管理能力，协助集团数据标准落地。

（2）数据管理机制。在数据管理中，将数据质量检查规则规范在系统中配置，通过数据质量规则的自动化检测和稽核，确保数据在事前、事中、事后的数据质量管控，切实有效地提高企业数据质量；保证数据资产使用、交换和共享过程中的安全，数据安全管理包括数据加密、统一认证、数据脱敏、日志审计等。

（3）数据服务模式。系统提供可视化数据资产相关信息的检索和应用分析能力，通过数据采集、数据应用、数据展示，向数据使用者全面展示数据地图、数据血缘关系、影响性分析、数据链路分析等服务模式，通过数据融合分析技术解决跨专业的数据分析服务。

（4）数据共享技术。在保证安全的基础上开放多重共享接口，实现数据共享。数据资产管理共享技术遵从完全开放、有条件开放和不予开放3种方式：完全开放是指访问不受任何限制；有条件开放是面向特定人群开放，授权后才可以访问；不予开放是指完全不提供对外访问和接入服务。通过数据共享技术，系统之间可以进行高度的数据共享服务，实现系统功能与业务的灵活扩展与变更，提供从数据资产治理、数据资产应用到数据资产运营全过程的解决方案。

结合国家能源集团运输产业的数据资产管理现状及需求，设计的数据资产管理系统功能架构见图2。

图2 数据资产管理功能架构

系统的具体功能描述如下：

（1）数据资产门户。数据资产门户以可视化图表方式展现国家能源集团运输产业的数据资产地图，通过多维直观的可视化统计方式呈现数据资产。

（2）数据登记。数据登记是按照定义的模板对相关信息系统的数据进行分级、分类，并进行填报和登记，支持通过可视化配置的方式将数据表、文件等数据直接导入数据资产目录管理系统。

（3）数据检索。数据检索提供对资源的搜索服务，同时可以提供对资源分类的搜索，通过关键字词搜索目标资产，以图形化的方式展示数据资产、数据血缘关系，满足业务中数据管理、数据查询和辅助分析需求。

（4）数据链路。数据链路支持对信息系统数据源的分析和展示，用户可以查看数据在接入原始库、资源库、主题库、专题库之间的流向，支持表级、字段级的血缘查询。

（5）数据详情。数据详情是展示特定数据域的详细信息以及数据表信息（含系统详情、名称、描述以及对应字段等）。

（6）数据动态管理。数据动态管理提供数据资产中元数据的注册、编辑、修改、查询、统计、分析和输出等功能。

（7）系统管理。系统管理主要是对用户权限、数据安全等进行统一管理，全面掌握系统情况并对其进行管理。

3.2 技术架构设计

在数据资产管理系统技术架构设计中，采用微服务技术，通过将功能分解到各个离散分布的服务中实现对业务功能解决方案的解耦，从而降低系统耦合性，并为上游服务提供更加灵活的调用支持。微服务技术支持将大型应用从业务上拆分为多个微小服务，单个服务可以独立开发扩展部署运行，服务之间互不影响并且可以由不同的开发小组独立负责，是一种面向业务的技术架构。系统技术架构设计见图3，从下到上依次是基础设施层（IaaS）、平台层（PasS）和服务层（SaaS）。

图3 数据资产管理系统技术架构

4 数据资产管理系统实践

通过建设系统可以使国家能源集团的运输产业数据资产管理过程更加体系化、规范化、流程化和自动化，并大幅度提高国家能源集团数据标准质量，使数据尽可能转化为资产，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。

国家能源集团运输产业数据资产管理系统目前已将其运输产业涵盖的主题域进行了梳理管控，主题域的确定依据来源于国家能源集团发布的《国家能源集团数据主题域框架定义》，是国家能源集团业务价值链的高度提炼，是对国家能源集团战略发展、业务运营、管理支持等各领域中持续产生价值、可重复利用的数据做高阶抽象，数据主题域是最高层级的、以主题概念及其之间的关系为基本构成单元的数据主题集合，通过数据资产管理系统中主题域的管理，进一步验证了集团运输产业主题域设计的合理性，并为后续主题域的更新奠定了技术支撑。在数据资产管理系统的数据分类中，构建了覆盖“业务—系统—功能—表—字段”的数据资产目录，梳理每项功能对应的数据表目录、表间数据流转关系，保证概念模型的全面性和准确性，进一步形成“业务—数据”的对应关系，实现逻辑实体和业务对象的全面覆盖。

数据资产管理系统的应用将不断完善国家能源集团数据治理体系，依托数据资产管理系统更好地落实数据治理权责制，逐步解决国家能源集团数据资产管理遇到的挑战难题，提高国家能源集团信息化建设水平。

数据资产管理系统部分界面见图4—图6。

图4 数据资产管理系统首页

图6 数据资产管理统计界面

图5 数据资产管理数据目录

5 结束语

通过对国家能源集团运输产业数据资产体系建设进行研究，完成面向智慧重载运输的国家能源集团数据资产管理系统建设，实现运输产业的全面覆盖，为实现全产业链的深度集成、智能协作、安全可靠以及信息系统互联互通、资源整合和信息共享提供基础保障。构建的数据资产管理体系可有力支撑国家能源集团在数据统计、报表分析、辅助决策等方面的提质增效，减少重复性数据统计，增加人员利用效率，提高数据质量，使决策服务更加高效智能，为国家能源集团带来更加显著的经济效益。

国家能源集团对数据资产管理体系的研究及应用，可为不同企业数据资产体系建设带来示范性作用，明确所面临的机遇与挑战，加快相关行业的深层次融合发展，扩大数据资产体系的应用范围与价值，将为社会创造更多的效益。