【新业态新模式创新】企业数字化转型中数据整合挑战的分析
编者按：当前分布式能源、储能、电动汽车等交互式能源设施快速发展，“大云物移智链”等现代信息和互联网技术应用不断深化，能源消费领域也在加速变革，新业态新模式不断涌现。能源电力企业都在积极开展新业务新业态探索，培育新发展动能。国网能源研究院能源互联网研究所聚焦能源互联网新业务新业态新模式创新，开展商业模式创新、商务拓展战略研究，构建能源互联网商业模式理论体系、实践路径、设计模型与方法论，研究各类新兴业务商业模式设计与发展路径。本专栏围绕商业模式、新业务发展、消费新模式、典型商业案例等，结合相关成果和研究思考与读者进行交流分享。
文章导读：信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。在全球数字经济发展的时代背景下，数字资产成为企业创造价值的新源泉，传统企业、行业都在积极探索数字化转型。随着数字化转型深入发展，数字化转型中的深层次问题逐步显现，如缺少整体战略及路线图、数据识别与融合困难、业务价值体现不足等。数据整合是数字化转型、数据价值发挥的基础性工作，本文基于数据整合的目的与意义，深入分析企业数字化转型过程数据整合面临的困难，提出数据整合方法与建议。“技术只是解决方案的一部分”，对于数据识别与融合难点，企业在关注技术的同时，还应该同步跟进数据孤岛与员工数据素质提升等问题的解决办法。
企业数字化转型中数据整合挑战的分析
执笔人：赵留军、王雪
国网能源研究院
能源互联网研究所
数据为作为重要的生产要素，在推动企业复工复产、战胜疫情方面发挥着重要的作用。大量有效信息的掌握是正确决策的基础，通过数字化转型，实现数据的广泛交互、充分共享和价值挖掘，可提升企业全面感知和智慧互动能力，实时满足各类客户个性化、多元化需求。数字革命时代，越来越多企业意识到数据挖掘与分析所带来的降本增效价值，许多企业构建数据仓库并利用大数据、云计算等技术开展数据分析，获得人工智能（AI）带来的收益。面对纷繁复杂的海量数据信息，识别和融合准确反映现实的数据，变得越来越困难，如何进行数据整合并带来持久的竞争力，是企业在数字经济中需要面对的压力和挑战。
一、数据整合目的与意义
数据整合是共享或者合并来自于两个或者更多应用的数据，创建一个具有更多功能的企业应用的过程，涉及大量信息资源的梳理、筛选、清洗、合并等。
目的：适应数字革命的发展趋势，利用数据要素提升企业经营管理水平和竞争力，推动企业做优做强，抢占数字化转型的制高点，实现更高质量、更有效益、更可持续的发展。
意义：一是提高信息资源利用程度。通过数据整合形成跨部门、跨专业、跨领域的一体化数据资源体系，具有较好的可重用性和扩展性。推进数据互联互通、融合共享，实现“一次录入，大家共用”，能够将基层一线员工从重复繁琐的数据录入中解放出来，让他们全身心的投入业务工作中。
二是提升决策支撑能力。数据整合能够提供单一的数据视图，通过深挖大数据价值，释放数据红利，提炼升华有用的信息，并及时提供给企业管理决策部门，既促进管理和服务提升，又为开展增值服务业务提供有力支撑。
二、数据整合的困难
一是数据成倍增加。随着物联网、5G等新一代信息技术的发展，数据信息呈指数级增加，增加了人们从海量数据中选取有用信息的难度。同时，公司的数据通常不仅散布在许多本地数据库中，而且还存在于不同的云服务中，并从第三方和联网设备不断流入。不断动态增加的数据流，增加整合的困难。
二是数据来源多样。数据来源多样，且格式五花八门，使得它们难以集成。缺少统一的数据标准，即使是简单的客户姓名也可以用许多不同的方式定义和存储。企业可能拥有成千上万个应用软件和程序，每个都有自己的数据库，造成这些数据存储难以整合或连接。
三是数据孤岛、烟囱林立。企业信息化基本按照垂直线条展开、信息系统繁多、数据重复录入，信息孤岛、烟囱林立现象严重。企业内部各个部门害怕失去权力，层层管数据，不愿意共享数据或改变收集的内容和方式。这使许多公司无法制定连贯的“数据战略”，跨部门、跨区域之间信息无法互联和共享，难以确保它们真正能收集和分析实现业务目标所需的信息。
四是数据素养不佳。不同的项目对数据信息分析的要求不同，业务人员缺乏数据分析能力，而数据分析人员缺少业务知识，缺少适合自己业务的程序员和数据科学家，导致数据质量不高，亟需提升相关从业人员的数据思维和分析能力。
三、数据整合方法
（1）中央企业数据存储库方面
一是制定科学的总体数据规划。结合企业实际，统筹考虑企业资源，做好顶层数据规划，遵循“信息化建设”的原理规律和信息组织技术中的规则和方法，重视企业数据存储库的总体规划，制定多源异构数据库数据交换映射整合方案。
二是构建企业数据中台。将所有数据汇聚到数据中台，对海量数据进行计算、存储、加工，统一数据标准和口径，经过业务数据沉淀，形成大数据资产，以AI驱动中台智慧运营，提供有业务价值的数据服务。
（2）IT企业数据分析服务方面
一是数据开放增值。在保护隐私的情况下，持续扩大开放维度，在整合开放高质量数据的基础上共享算法、代码、标准和思想等，推动应用创新，拓展数据价值。同时，打破部门业务与数据壁垒，真正做到互联互通，推动业务协同、高效运行，通过数据信息的透明，促进人性化管理，提升企业生产力。
二是数据分析决策。培养数据思维与能力，整合客户消费、购物、使用产品等数据，以可视化方式直观明了展示真实、可靠的分析结果，帮助进一步优化决策分析。利用数据分析技术，实现企业精细化运行和客户个性化服务决策。
数据整合是一个持续投入人力、物力，并不断迭代完善的过程。在云计算、大数据等新技术的帮助下，数据整合正变得易于可行，但是数据整合不仅是技术的变革，更是组织与管理方式的革新。技术只是解决方案的一部分，AI能提升收益的研究，将激励企业从更广的视角进行组织、技术、管理等方面的创新，用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新，进而增强在数字革命时代的竞争力。
专家介绍
赵留军，计算机博士，研究员，高级工程师，目前主要从事能源大数据、能源数字转型、电量数据挖掘分析等领域研究。近年来负责和参与国家自然科学基金项目、能源研究统一平台建设、国家能源局课题《东北亚能源合作》、国家电网公司“十四五”数字化转型研究、以及多项国网公司科技项目、管理咨询课题。参与撰写研究专报多次获得国家领导同志批示，公开发表多篇SCI/EI学术论文，先后获得中国能源研究会能源创新奖、电力技术市场协会科技创新成果奖、大数据应用成果奖等奖励。
王雪，国网能源研究院能源互联网研究所高级研究员，电力系统自动化专业硕士，主要从事能源互联网、智能电网、商业模式创新、国际能源等研究，先后承担国务院发展研究中心、国家能源局、国家电网公司委托的重大课题30余项，主笔编写出版《国内外能源互联网发展分析报告2019》等著作，多次获得国家电网公司科技进步奖、国家电网公司软科学成果奖等。
团队简介：国网能源研究院能源互联网研究所（简称互联网所）于2015年7月份成立，主要负责能源互联网市场分析及技术经济研究、能源互联网发展政策与战略规划研究、综合能源系统规划运行、城市智慧能源系统研究、综合能源服务业务发展及市场分析、国际能源政策及战略研究等。互联网所内设国际能源政策研究室、物联网经济研究室、综合能源研究室，共有19名员工，平均年龄34岁，其中博士12人，具有高级职称14人，专业覆盖电气工程及其自动化、经济学、环境科学与工程、法学、计算机科学等。曾多次获得“国家电网公司先进集体”、“国家电网公司先进班组”、“国网能源研究院先进集体”、“先进党支部”以及“课题攻关党员创新团队”等称号。
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编辑：杨彪
审核：蒋东方
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