电网信息化数据质量整改应用论文

导读:为提升电网企业精益化管理水平,应全面深入的系统应用和准规范的业务数据。当前,电网公司应以业务需求为导向,在电网全范围内加大数据质量治理力度,以大大提升数据规范性、完整性和

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摘 要:为提升电网企业精益化管理水平,应全面深入的系统应用和准规范的业务数据。当前,电网公司应以业务需求为导向,在电网全范围内加大数据质量治理力度,以大大提升数据规范性、完整性和统一性。本文着重对数据质量的现装进行分 析,并根据当前现状提出了电网信息化数据质量整改的有效措施。

关键词:数字化转型 ;质量整改 ;信息系统 ;大数据管理


Data Quality Rectification and Application of Power Grid Informatization
LU Hui
(Yunnan Power Grid Co., Ltd. Information Center, Kunming Yunnan 650000)
【Abstract】: In order to improve the lean management level of power grid enterprises, comprehensive and in- depth system application and quasi standardized business data shall be provided. At present, power grid companies should be guided by business needs, strengthen data quality control throughout the power grid, to greatly improve the standardization, integrity and unity of data. This paper focuses on the analysis of the current installation of data quality, according to the current situation the effective measures for the rectification of power grid informatization data quality are put forward.
【Key words】: digital transformation;quality rectification;information system;big data management

1 项目背景

公司《“十三五”信息化规划(数据资产管理)》指 出,数据资产管理是迎接时代与认知变革的需要、是支 撑公司业务发展新布局的需要、是解决数据供给与数据 需求矛盾的需要。不论是“一主两翼、国际拓展”的产 业新发展布局,还是“数字南网”建设的推进,都从客 观上要求数据供给侧改革升级,实现数据资产全公司、 全领域、全业务的“三全”覆盖,以及数据处理实时化 和融合化的“两化”升级,从而进一步实现数据的开放 共享,通过更实时、高效的手段支撑业务发展需要,实 现数据价值的多渠道变现。

为更好地落实公司数据资产管理的战略目标,进一步明确全网数据资产管理的工作内容和具体要求,全面 推进数据资产管理工作有序开展,公司制定了《数据资 产管理行动计划》,到 2020 年,构建完备的数据资产管 理体系,建立健全相关制度和数据标准规范,公司内部数据壁垒基本消除,数据协同和融合得到深化,数据资 产供给能力显著增强,有序满足公司各部门、所属各单 位对数据资产的应用需求,初步形成形式丰富、渠道多 样、内容创新和安全有序的数据资产运营格局,实现数 据资产的“内增效”和“外增值”,为公司“一主两翼、 国际拓展”产业布局加速实现提供坚强数据保障。

要维护数据资产的价值,就需要对数据资产开展定 期的维护工作,使数据成为高质量的、可管理的、可重 用的核心数据资源。随着电力业务集约化、精益化、标 准化的要求越来越高和信息化支撑能力的不断提升,数 据资产维护已成为电力企业信息系统集中建设、大数据 应用、智能分析决策应用的重要基石。本项目将持续开展数据资产(生产主网)维护工作,提高公司安全生产 子系统(主网部分)数据质量,充分发挥数据资产的价 值,使得数据资产能更灵活地适应企业业务需求的变 化,实现数据精细化管理的要求,为数据质量体系建立及数据精细化管理提供良好的示范效应,为公司“数字 化转型”战略奠定基础。


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2 数据质量现状

所谓的数据质量,指的是信息质量,如果出现不良数 据,将会导致信息出现误差以及影响到业务绩效。在建 设系统的过程中,应重点关注数据质量。在电网数据质 量管理前,应不断提高数据管理水平和准确性,延伸系 统功能,并确保数据质量的及时性和完整性。在实际电网信息化数据质量管理工作当中,包括着以下几大要素 :

(1)完整性。其主要包括四个方面 :记录不缺失、 属性不缺失、实体不缺失和字段值不缺失。(2)唯一性。 分为两个方面 :主键唯一和候选键唯一。(3)统一性。 包括数据来源一致、存储一致和数据口径一致。(4)精 确度。包括计量误差的精确度和度量单位的精确度两个 方面。(5)有效性。指的是业务规则、格式的有效性。

当前,由于我国加强了信息化建设力度,在电网数 据质量管理工作,电网企业取得了明显的成效,数据质 量得到了进一步的提升。而在实际的数据质量管理工作 当中,也存在着一些问题,包括管理责任不明确、管理 数据繁多、数据执行标准不一等。下面结合安全生产设 备管理工作实践,在管理工作中主要存在以下问题 :

(1)管理不到位 :当前而言,在我国电力设备应用 于变电、输电等方面,设备管理工作主要包括主网生产 设备管理和资产系统设备管理,而在配网生产过程中, 其管理源头存在的不统一问题。(2)数据源较多 :由于 电网建设时间不同,导致主网和配网在生产系统和资产 系统方面存在着数据源不统一的现象。(3)责任不明 确 :因设备数据涉及到众多部门,包括工程部、物资管 理部、生产部和财务部等,从而导致数据较为复杂,加 上信息量大,难以划分数据职责,进而导致在数据信息 管理工作出现数据质量低,管理不到位等问题。

3 影响数据质量的主要因素

3.1 技术因素

在数据处理时,如果出现技术异常,将会引发数 据质量问题 , 究其原因,大部分是因为在技术上存在缺 陷,包括数据创建、数据获取、数据传输、数据使用和 数据维护等。

3.2 流程因素

在数据质量管理过程中,由于人工操作流程设置不 当或者系统作业流程不合理引发数据质量问题 , 究其原 因,大部分是因为系统数据的创建、传递、装载、使 用、维护等流程不合理而引起的,具体主要体现在几个 方面 :(1)在数据录入时,审核流程不合理。(2)在数据传递过程中,出现通信流程沟通问题。(3)在数量装 载过程中,因其清洗流程不规范,在调度时出现逻辑上 的错误 ;在加载数据时,出现逻辑错误。(4)在数据使 用时,出现流程管理不到位情况。(5)在数据维护时, 存在变更维护不合理现象 ;数据维护流程出现错误 ;对 数据测试流程以及对人工后台调整数据监控不到位。

3.3 信息因素

在数据质量管理时,由于对数据描述理解不够,加上度量标准存在偏差,进而引发数据质量管理问题 , 其 原因包括几点 :(1)元数据描述错误和数据度量性质难 以保证。(2)元数据描述错误,包括业务描述、业务术 语、业务规则等。(3)数据度量的完整性、唯一性、准 确性的影响。同时,还会受到变化度的影响,包括数据 的变化周期和刷新周期等。(4)管理因素。在数据质量 管理工作当中,因人员管理机制制定不合理造成的数据 质量问题。主要体现几个方面 :技术人员培训和管理力 度不够、采用奖惩措施不到位等,这些问题是引发数据 质量管理工作缺失的重要原因。

4 数据质量治理和整改的有效措施

数据质量治理与整改是指对数据从计划、存储、共 享、维护等各个阶段的数据质量问题进行识别、监控等 过程 , 以提升组织的管理水平,确保电网数据的整体质 量。数据质量治理是通过可靠的数据提升数据在使用中 的价值,提升电网企业的整体效益 [1]。

4.1 数据质量问题整改

对安全生产子系统(主网部分) 问题数据(包括但 不限于业务域数据质量、协同数据质量、主数据一致 性、元数据一致性、IT 资产账卡物一致性以及其他数 据资产类的问题数据)一方面主动发现、主动分析、主 动整改,另一方面根据业务部门和基层供电单位反馈的 情况进行技术支持,具体情况如下 :

(1)主动发现问题数据的整改 :依托于数据质量管 理子系统或其他数据质量监控工具以及数据质量分析结 果,对于典型的、共性的问题数据,主动开展问题数据 整改。(2)省公司业务部门针对典型、共性和专项问 题的数据质量问题整改 :根据省公司业务部门日常数据 质量管理的要求,根据数据质量分析结果,对于大量重复、批量性的问题数据,采取编制脚本或批量处理工具 等技术手段进行问题整改及修复。(3)对供电单位上报 的问题整改 :根据各供电局反馈的问题数据,针对性地 提出解决措施并开展问题整改,反馈供电局,汇总形成 问题整改记录。(4)指导供电单位开展数据质量整改 : 对涉及到需业务员确认处理的数据质量问题,根据数据质量分析结果,并统计各单位整改进度,定期迭代编制 数据质量问题处理方法,指导业务人员开展数据质量整改工作。


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4.2 数字化转型数据治理

(1)根据网公司、省公司相关业务部门对安全生产 子系统(主网部分)业务域数据质量以及相关协同数据 质量的工作要求,结合开展数据资产维护支持工作中收 集到的各地市局典型问题、数据质量提升难点进行专项的梳理,编制和更新手册、清单和培训课件。包括但不 限于 :1)网公司发布的手册、清单的及时更新 ;2)省 公司专项工作所更新编制的手册、清单及培训课件 ;3) 各供电局上报的典型问题修编完善课件 ;4)形成目前 的手册、清单台账。(2)组织开展数据治理提升视频或 现场培训,面向供电局上报或是现场出现的问题,提供 数据化能力提升的技术支持 ;针对供电局反馈的数据资 产类数据问题,组织人员到现场进行处理,解决相关问 题数据 ;配合网公司和省公司开展数据认责等数据资产 相关的专项工作 ;开展企业运营管控平台的数据维护。

4.3 数据资产目录维护

开展安全生产子系统(主网部分)数据资产目录的 维护工作,持续开展元数据的维护 :通过系统发布及监 控流程和管理规范,针对现有系统的数据资产目录中的 元数据发生变动后,及时更新数据资产目录,并形成版 本,便于日常查询及管理。针对每次维护的情况进行记 录,如有变化按定期进行记录,保证数据资产目录和现 行系统的实际情况一致。

4.4 协同应用技术支持

承接网公司和省公司协同应用实用化提升考核工作 要求,开展业务协同场景工单数据的采集、比对和报表 生成工作,分析业务协同场景存在问题及改进措施,评 估业务协同场景问题整改效果。(1)工单抽取规则梳理及验证 :根据网公司和省公 司制定的业务协同场景考核清单,梳理业务协同场景和 云南电网本地化 SOA 服务的对应关系,编写服务的工 单抽取规则和脚本,测试验证安全生产子系统(主网部 分)工单扫描脚本和服务工单抽取规则的准确性、一致 性。(2)三方比对工具部署及维护 :搭建和维护业务协同场景三方工单比对工具的测试、生产协同中间库和运 行环境,开展运行环境的数据初始化和数据清理工作, 依据网省公司业务协同考核方案对三方工单比对工具 进行适应性修改和完善,提升工具的可用性和易用性。(3)协同指标看板统计分析 :定期抽取安全生产子系统 (主网部分)和 SOA 服务的工单数据至协同中间库并核 查数据完整性及质量,开展业务协同场景三方工单比对 工作,编写业务协同场景数据分析报告。(4)协同考核 指标提升 :分析业务协同场景存在的问题及改进措施, 配合安全生产子系统(主网部分)开展业务协同问题整 改工作,跟踪问题整改情况,评估业务协同问题整改效 果,确保业务协同考核指标满足公司考核要求。(5)协同治理专项工作 :为用户和安全生产子系统(主网部 分)技术人员提供协同治理技术咨询、答疑服务,按照 网公司和省公司的协同治理专项行动工作方案要求,配 合信息中心开展年度业务协同实用化提升考核工作和各 项协同治理专项工作。

5 结语

数据质量作为电网公司持续发展和做出正确决策的 关键元素,已成为提升电网公司一体化竟争力的重要工 具。而且可以利用可靠的数据来体现企业资产的价值, 以便于公司作出正确的决策,节省建设资金 , 提升建设 效率,进而提升企业的经济效益和社会效益。当前,在 电网企业生产过程中,通过对数据质量管理的方法进行 探索研究,并建立科学的数据质量管理系统 , 对组织的 数据质量实施全过程管理,实现数据质量管理规范化, 包括数据生成、传递和使用等过程。

当前,供电局各业务部门依托数据质量看板,对安 全生产子系统(主网部分)数据资产开展定期的维护工 作,使安全生产子系统(主网部分)数据成为高质量 的、可管理的、可重用的核心数据资源。通过持续提升 云南电网有限责任公司范围内的资产管理系统安全生产 子系统(主网部分)数据质量水平,提高公司安全生产 子系统(主网部分)数据质量,充分发挥数据资产的价 值,使得数据资产能更灵活地适应企业业务需求的变 化,实现数据精细化管理的要求,为数据质量体系建立 及数据精细化管理提供良好的示范效应,为公司“数字 化转型”战略奠定基础。可见,在配网生产域数据质量 提升整改工作中,通过整改,各业务域及协同数据质量 均得到了大幅提升,同时也促进了系统实用化。

参考文献

[1] 李文婧,黄超彬,陈美秀.广西电网生产域信息系统数据质量 提升的整改措施[J].信息通信,2015(12):95-96.

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来源:SCI论文网

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