【数智化案例展】某国有电力企业——看电力公司如何做好数据资产高效管理，赋能业务决策
逸迅科技案例
本项目案例由逸迅科技投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。数据智能产业创新服务媒体
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2020年8月25日，国资委办公厅颁布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，正式开启了国有企业数字化转型的新篇章。某电力公司作为一家全国性的国有发电企业，一直以来积极主动谋划和推动数字化转型。
早在集团的“十四五发展战略及2035年展望”中已经明确了数字化转型路线图，强调“需深化业务中台和数据中台服务，沉淀服务能力，实现功能和数据的共享复用，提质增效，敏捷支持管理和业务变动需要”，未来要将数字化转型与发展清洁能源主业深度融合，助力推动企业高质量发展和能源革命。
这其中“数据”作为新型生产要素，正在改变生产、交换、分配、消费等经济运行环节，成为带动技术、资本和劳动力等效率提升的核心生产要素。该电力公司作为集团下属全资子公司，如何做好数据资产的统一管理，高效挖掘数据价值，是该电力企业亟需解决的问题。
时间周期：
开始时间：2022年5月
中间重要时间节点：2022年8月
完结时间：2023年1月
客户的数智化（数字化）转型升级需求
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Data management Capability Maturity Model），是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
该国有电力公司数据资产管理平台的建设过程中，对标国家标准DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》8个能力域，28个能力项的相关要求，理清平台建设的目标及方向。根据数据资产管理平台的核心目标，结合该公司数据资产管理的实际业务，平台的功能设计及落地深度对标DCMM元数据管理、数据集成与共享、数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升、数据服务7个能力项第四等级--量化管理级要求，为后续该国有电力公司的数据管理能力评估工作夯实基础。
作为新能源数据资产管理研究与实践大科研项目的重要组成部分，该国有电力公司数据资产管理平台旨在建设公司级的数据资产管理平台，协同大数据平台等基础设施及其他应用系统，实现对公司数据资产、数据标准、数据质量、数据服务的统一管理，对业务场景进行赋能，为企业数字化转型提供有力支撑。
数据资产管理平台的应用，极大提升了该国有电力公司的数据资产管理能力，平台功能亦具备普适性特征，除数据管理部门人员外，数据所有者、数据使用者相关人员均可使用平台处理相关工作。
面临挑战随着该国有电力公司的业务不断发展，已经沉淀了大量数据。如何利用这些数据，挖掘数据价值，使数据成为成为可持续使用的、为企业带来价值的数据资产，是摆在企业面前的重要课题。
由于缺乏对公司数据体系的整体规划，随业务规模扩展，多个业务线烟囱式地建设各自的从“数据接入>数据集成>数据开发>数据应用>数据治理”等阶段的产品，出现大量的重复建设，导致计算、开发人力、运维人力、存储等资源浪费，更重要的是，由于数据的分散管理，造成数据生命周期内数据的规范不一，产生了数据质量差、应用难等问题，阻碍了数据价值实现。对于该国有电力公司的数据管理部门，存在的现实问题有：
1、数据资产缺乏统一管理平台
该国有电力公司数据管理部门已经梳理数据资产目录，形成了线下文档，依靠手工对目录进行管理，维护过程需要消耗大量人力；同时，缺乏统一的对外展现平台对数据资产进行直观展示，各业务部门需要参考数据资产目录存在困难，各业务部门与数据管理部门存在巨大的数据信息差。
2、数据标准和元数据标准应用程度低
该国有电力公司数据管理部门已经按业务系统梳理数据标准及元数据标准，此前需要通过手工处理，由于标准涉及多个系统，数量达到22000多条，且每条标准涉及管理属性、业务属性、技术属性等大量信息，线下维护极易出现版本错乱、录入失误等问题；同时，由于同样缺乏展示平台，业务部门在系统设计及数据开发时难以参考数据标准及元数据标准，标准的实际应用效果差，贯标率低，容易产生数据质量问题；另外，大量数据的血缘纷繁复杂，使得数据质量问题分析及处理费时费力。
3、数据共享及对外服务分散
数据共享及服务通过共享二期平台提供，目前该平台因功能维护等问题需要迁移，需要有相应平台统一承接相应服务接口，对外提供服务，且下游业务部门改动小。
4、数据质量的管控困难
数据质量的检查几乎无法通过线下进行，无法建立对企业数据质量的总体认知；数据问题发现后，无法对问题进行精准定位及描述，处理流程相对复杂。
5、缺乏数据资产管理制度体系
该国有电力公司数据资产管理已经建立部分管理规范及流程，但规范及流程较为松散，却反体系化设计，未能充分与实际业务过程相结合，在实施过程中存在困难。
数据资产管理平台需要系统性解决上述问题，在数据资产管理、数据标准及元数据标准规范、数据共享服务、数据质量管控方面有机结合，实现数据资产价值。
数据支持
通过数据资产平台的应用，在以下层面提升了该公司的数据管理能力：
1、在数据资产方面，将该公司29个系统的数据资产通过平台线上化展现，可按照用户角色权限，通过系统、业务、技术视图多方位展示数据资产，包括数据预览、元数据、血缘关系、数据标准、数据质量评估等，消除部门间数据信息差；
2、在数据标准及元数据标准方面，将该公司已经梳理的22000余项数据标准导入平台进行线上化管理；线上化管理后，数据标准的新增、修改、审核、发布、下线等操作均可通过自定义流程进行处理；
3、在数据共享服务方面，共享数据二期近200项服务已迁移至资产管理平台，下游服务使用方仅需调整少量参数即可完成对接。
在数据质量管控方面，对于已关联数据标准的线上数据，按照业务系统、大数据平台对数据质量任务进行拆分，建立了50余数据质量检测任务，定期生产数据质量报告，监控数据质量；将已有元数据标准关联到相关数据库表，建立20余项检核任务，自动化、全面检核元数据标准贯彻情况。
应用技术与实施过程为了解决如上数据相关的问题，该国有电力公司于2020年开始规划并建设了一系列的数据资产解决方案，以实现数据生命周期管理的标准化、自动化、智能化。
该电力企业数据资产整体方案整体规划进度
同时，该电力公司在总部层面也进行了包括数据共享三期平台、Hadoop平台、数据建模平台、指标平台、数据资产管理平台、数据资产门户的建设，在补足并完善数据应用能力的同时，也形成了体系化的数据管理及服务能力。
一、解决方案
按照DCMM量化管理级的要求，逸迅通过分析该电力公司的数据管理问题，理清数据管理需求，规划了项目实施方案，决定通过“标准产品+定制开发+应用落地”的服务体系来推动产品的有效落地应用。
该国有电力公司的方案规划如下：
根据该国有电力公司的数据问题和数据管理需求，逸迅按照数据治理体系建立要求进行了项目方案规划，制定了相应的规章制度同时开展了数据标准化工作。
Step1：完成客户数据治理现状调研: 详细了解客户数据资产管理的现状，了解客户信息系统使用情况，并形成调研报告；规划客户数据资产管理的总体目标蓝图: 包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等领域的实际工作内容；
Step2：充分了解客户实际应用需求: 对逸迅企业数据治理工具XGov产品进行元数据标准、数据标准、数据质量监测、数据资产地图等模块相关功能的定制化改造；
Step3：对系统之间协同功能进行有效集成: 与共享数据平台、Hadoop平台、建模开发平台进行沟通，满足相关管理流程的统一、集中操作要求；
Step4：应用落地：将客户已有的数据资产管理相关流程迁移到平台；
Step5：建立体系化的数据治理管理规范: 平台落地应用后，梳理体系化的数据治理管理规范，内部发布并实施：
项目实施方案与步骤
建设完成后的该电力公司数据资产管理平台，主要实现如下功能：
● 数据资产管理平台的建设过程中，对标国家标准DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》8个能力域，28个能力项的相关要求，理清平台建设的目标及方向。
● 根据数据资产管理平台的核心目标，结合该电力公司数据资产管理的实际业务，平台的功能设计及实现深度对标DCMM元数据管理、数据集成与共享、数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升、数据服务7个能力项第四等级--量化管理级要求，为后续该电力公司的数据管理能力评估工作夯实基础。
● 其中该电力公司数据资产管理平台主要包括如下功能：
1）数据标准管理
建立数据标准管理模块，通过统一的数据标准制定和发布等系列流程，结合制度约束、系统管理等手段，实现业务系统数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。
2）数据质量管理
建设数据质量管理模块，定义的数据质量规则，对数据质量进行定义和管理，发现数据问题并跟踪问题治理情况；对规则的覆盖面、问题数据趋势等进行监控和分析；支持通过数据质量检核结果进行多维度量化地对各部门、各分支模块进行考核评价。
3）元数据管理
建立元数据管理模块，从管理、业务、技术三方面对元数据进行管理。连接客户内部数据源，采集元数据信息，将客户已有元数据标准导入平台，并进行元数据检核工作。
4）数据资产管理
建设数据资产目录管理模块，盘点客户数据资产，为用户提供完整的资产视图，业务部门、技术人员在平台上概览企业资产。
5）系统管理
该工具平台应具有灵活的权限控制功能，包括基于角色的操作权限管理、数据访问权限管理等；充分考虑系统安全、数据安全，具有日志管理功能，能监控用户登录、操作情况，对企业敏感信息可根据字段、场景灵活设置脱敏规则。
数据资产管理平台的登录、用户管理、机构管理、岗位权限等功能需客户“企业级统一身份管理系统”对接。
数据资产管理各能力域服务内容
二、方案亮点
逸迅数据资产管理平台作为该电力企业数据资产管理的核心平台，是为实现该企业数据战略与规划目标的重要组成部分。
1、通过平台产品的有效落地，帮助实现了该企业数据的可视、可控、可用
帮助该公司实现了数据的可视、可控与可用
2、与该企业业务充分契合，确保功能持续应用
数据资产管理平台的建设时并未存在可直接参考的行业经验，平台在需求设计期时将数据资产管理的通用功能纳入考虑，后续采用敏捷迭代模式结合业务实际不断优化平台功能。
平台配合该企业的数据资产管理内部流程，从功能要素、操作流程、展现结果等多角度对平台的各项模块进行全面优化，合计优化100余项功能点，其中全局功能模块12项，元数据管理功能模块22项，数据标准管理模块23项，数据质量监控模块25项，数据资产管理功能模块27项，满足实际业务需求。
3、制度体系有效协同，支撑该企业全面应用落地
在数据资产管理的体系文档中，将数据资产管理平台的操作嵌入业务流程及模板，有力支撑了平台在该电力企业的全面应用。
该国有电力公司数据资产管理制度细则
三、项目效果：
1、项目经过业务调研-定制开发-服务应用咨询等过程的稳步推进，将数据资产管理平台在全公司进行推广应用，将各项公司落到实处，有效推动了公司数据资产管理的能力。
● 数据资产统一管理
将公司29个系统的数据资产通过平台线上化展现，消除部门间数据信息差，实现公司数据资产的统一管理。
● 数据标准统一管理
将公司已经梳理的22000余项数据标准导入平台进行线上化管理。
● 数据共享和服务提供持续稳定支撑
将公司元共享二期提供的200余项数据接口服务迁移到资产管理平台对下游提供。
● 数据质量提升
按照业务系统、大数据平台对数据质量任务进行拆分，建立50余数据质量检测任务，保证数据质量。
2、数据资产管理平台的功能具备普适性特征，除数据管理部门人员外，数据所有者、数据使用者相关人员均可使用平台处理相关工作。
● 数据所有者
了解自有系统数据情况：可通过平台了解所辖系统的数据资产情况，提升数据认知；
系统开发指引：系统设计及开发时，可参考元数据标准及数据标准进行系统设计，统一设计规范；
数据问题检查、分析及提升：可通过平台设置数据质量监测任务，监测并发现数据问题，进行工单处理并查看问题数据，并通过血缘关系分析问题来源及影响，提升数据质量。
● 数据使用者
数据服务：通过数据资产平台了解新能源整体数据资产情况，查看数据资产相关内容，分析数据的可用性，申请数据服务；
质量问题发现及反馈：反馈数据质量问题，通过新增数据标准、数据质量规则等流程，协同数据管理部门、数据所有者解决问题，并监测数据质量，提升数据应用价值。
行业变化对数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。企业的决策正在从业务驱动转变为数据驱动。
通过数据管理能力的提升，企业可以利用数据进行精准营销、改善用户体验、提升服务质量，将无序的数据转化为利润，大力发展数据采集、存储、分析和挖掘等关键技术，围绕数据生命周期形成完整的数据产业链，提升企业利用数据自主创新的能力，加快推进企业数据共享和交换；此次数据治理节约日常管理成本约180万元/5年，节约系统建设成本约290万元/5年，提升数据价值约1740万元/5年。
该国有电力公司提升数字化转型的丰满度，提供面向系统数据交互、指标体系、生产数据应用、智能审计、电力营销等多领域应用的数据服务，为复杂事件决策提供数据支持，提升智能化程度。
关于企业·逸迅科技
上海逸迅信息科技有限公司成立于2012年，是一家专注于为政府、制造、大交通、能源、运营商等行业提供一站式数智化解决方案的供应商，致力于成为企业专属的数据管家。聚焦数据智能、智慧城市、物联网、智能运维、数字孪生等领域，基于智能的全栈数据产品技术底座，提供数据治理、数据开发、数据分析、数据展现以及数据感知等能力挖掘数据价值，助力数据业务应用及产业落地，辅助业务决策，加快数字化及数智化转型速度。点击文末“阅读原文”链接，还可了解更多“逸迅科技”信息。
·某国有电力企业
该国有电力公司作为是一家电源种类和地理分布多元化的国企独立发电商，拥有的资产组合包括位于中国及韩国的风力、太阳能、燃气、燃煤、燃油、水力、热电联产及燃料电池发电，一直以来积极主动谋划和推动数字化转型。★以上由逸迅科技投递申报的项目案例，最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项。
该榜单奖项最终将于11月14日以下活动中进行榜单的首发与奖项的颁发，欢迎报名莅临现场：