電力行業如何做好資料治理，其核心的3個步驟

眾所周知，電力行業在“發、輸、配、用、排程”等全過程都有大量的有價值的資料產生，而這些資料對於電力企業盈利與控制水平的提升有較高的價值。有電力專家分析稱，每當資料利用率提高10%，便可使電網提高20-49%的利潤，因此電力大資料是電力企業的重要資產。

隨著社會各行各業向數字化、網路化、智慧化發展，大資料和資訊科技的應用將為電力企業帶來潛在機遇和廣闊的應用場景。然而在把握市場機遇的同時，電力大資料也面臨一些挑戰，比如如何釋放電力大資料價值，如何建立權威、共享、安全的大資料體系是電力大資料領域重點關注的問題。

與此同時，電力行業近年來對資料開放、共享、融通的需求與日俱增，令電力資料安全建設的重要性也不斷提高，而大資料治理作為解決資料問題的關鍵措施，逐漸成為電力企業關注的焦點。今天小億就來說說電力行業的資料治理。

一、

電力行業資料治理的背景

如今，電力企業的資料資產呈現典型的大資料特徵，這些電力資料來自電力生產和電能使用的發電、輸電、變電、配電和排程各個環節，包括電網執行、裝置管理、營銷服務和企業管理等各類資料，蘊藏著反映電力企業生產經營和客戶服務狀況的豐富資訊。

因此，資料作為電力企業的戰略資源，資料的資產管理、全生命週期管理和質量管理就顯得尤為重要，這將成為電力企業資訊系統集中建設、大資料應用、智慧分析決策應用的重要基石。

我國電力企業一般為大型國有企業，其管控模式多為“集團-區域-電廠”多級管控，同時分為計劃、財務、生產、安全、環保、燃料、物資等多專業管理。

企業資料經過多年的積累，數量龐大；

同時在多級管理、多專業管控中，體現出資料口徑多樣、各專業口徑資料差異、綜合資料歧義等情況。

同時上述資料分散在不同單位、不同專業應用系統中，資料基礎不統一，質量參差不齊，因此為企業各級專業管理以及資訊化建設帶來困擾。

與其他行業相比，電力行業的資料來源非常廣，不僅涉及到電網本身業務運營和經營管理的資料，還涉及到從電壓、電流、訊號處理等各種感測器採集過來的IOT資料，另外還有大量與分散式電源、居民使用者相關的外部資料，若這些資料得不到有效整合，資料質量得不到提升，電力企業資訊共享和智慧決策等工作的開展將會收到制約，大資料治理作為解決資料問題的關鍵措施，逐漸成為電力企業關注的焦點。

二、

電力行業資料治理的作用與意義

電力企業資料治理不能單純以資料質量、血緣分析、元資料管理等傳統IT技術為主，需在資料治理中與業務緊密結合，與資料處理環節密切配合，使資料管理的成果能夠高質量地為分析應用提供資料服務，可以在以下方面為電力企業提供幫助：

1.改進現有產品或預測未來

（1）裝置檢修

電網公司透過對裝置執行歷史海量資料的挖掘展開預測性檢修的研究，以較高的準確率預測出裝置執行的未來狀態，預判裝置發生故障的可能性，從而達到基於裝置狀態來指導檢修的目的。預測性檢修的分析結果對於指導檢修計劃編制、合理安排電網執行方式、最佳化計劃停電策略等發揮著舉足輕重的作用。

（2）準實時線損分析

線損是影響電網執行效率的關鍵因素，對經濟發展、社會生活同樣有著重大影響。準實時線損分析應用基於大資料平臺，透過構建拓撲，利用計量自動化系統的表計資料、營銷管理資料、電網負荷資料等實時資料，自動計算線損率，能夠幫助公司營銷和生產管理人員及時、全面掌握線損情況及薄弱環節，促進節能減排和經濟執行效率提升。

（3）反竊電稽查

部分電力公司開展了基於大資料與計算智慧的反竊電研究，以電能表和採集終端中的電能計量資料、事件記錄、使用者及終端檔案資訊等資料為基礎，利用各類規則對異常資訊進行綜合判斷、分析，並結合大資料探勘技術實現海量資料準實時處理，對現場計量異常情況、竊電行為進行線上監測，發現疑似竊電使用者並輸出疑似竊電使用者清單，同時支援動態產生異常事件告警，實現對現場竊電行為的線上診斷及竊電行為分析的全過程管理。

2.為政府、企業等使用者提供決策支援

（1）企業復工電力指數

電網可運用營銷系統對海量資料建立演算法，得出復工指數，動態監測、直觀反映企業復工復產情況，助力企業復工復產。

根據階段性特徵，可將企業復工電力指數劃分成三個區間：抑制區間、恢復區間、企穩區間。並根據電力復工指數所在區間，從指標趨勢、指標構成、時間節點等維度，按區域、分行業/產業解析企業的復工復產水平，為政府全面掌握企業復工復產資訊提供有力支撐，全力服務政府科學統籌，精準推動企業復工復產。

（2）區域及行業用電監測

透過採用多維度監測手段，收集不同區域、行業的用電資料（日用電量統計、日用電量波動分析等），構建不同區域、行業用電分析模型，輔助生態環境部門掌握區域及行業的整體用電情況，精準定位存在汙染物排放及汙染風險的重點區域和重點行業。

3.給行業客戶提供資料資產服務

企業將大資料能力封裝為開放介面，開放給行業客戶進行訂閱呼叫，也可根據應用場景提供較靈活的按需定製服務。例如

“電力大資料+金融”增值服務。

比較典型的例子有“電力貸”，即電力大資料與信貸相結合。透過

利用電網掌握的電力大資料，一方面可以對銀行所屬區域內的生產經營企業進行大資料巡航分析，有效挖掘區域內潛在的優質客戶資源，為銀行拓展高品質客戶提供渠道；

另一方面，藉助大資料分析模型，對銀行貸款客戶進行專項分析和監控，貸前提供交叉驗證結果，貸後定期提供監控報告，及時發現和預警經營狀態異常企業，增強銀行風險管控能力。

三、電力行業資料治理所面臨的挑戰

1.從管理角度來看，主要存在兩大挑戰

（1）資料如何價值化

①資料資源如何與生產經營的實際場景融合，演變為價值創造的要素？

②資料要素如何透過財務和法律，轉化為能夠為企業帶來價值的資產？

③資料資產如何融入到現有的資產管理體系，並具象化為資料服務或產品？

④資料產品如何承載並固化資料資產的價值？

（2）資料要素如何實現流通市場化

①如何把資料要素轉化為可以交易、流通的資料產品？

②應該疊加什麼樣的商業規則？

③如何透過市場化交易實現資料產品價值的顯性化，並獲得實際收益？

④如何形成長效演進、創新發展的資料要素價值的增長模式？

2.從技術角度來看，存在三大挑戰

（1）資料時效性強的挑戰

電力產生、傳輸與消費的情況瞬息萬變，眨眼之間便能產生海量的資料資源。

①如何對這些資料進行及時、準確的捕獲，並快速完成計算？

②怎樣對高速膨脹的資料規模進行有效管理和可靠儲存？

③各方的資料消費需求能否得到及時滿足？

（2）資料鏈路長的挑戰

能源價值鏈整合的參與者眾多，價值活動間存在緊密聯絡，資料互動需求廣泛。

①在此情況下，各方資料的互動標準、質量、規範如何有效把握？

②資料能否實現貫穿互動，能否有效支撐能源價值鏈整合？

（3）資料型別多的挑戰

電力行業廣泛部署的物聯網裝置，產生了格式不同、頻率不同、定義不同的多源異構資料。一個業務往往需要從多個角度，綜合多種型別的資料進行描述。結構化資料、時序資料、非結構化資料，如何進行有效融合，獲取洞察？

四、

電力行業資料治理的三個關鍵步驟

1.自動採集各類資料資產資訊

對電力企業來說，要想管理好資料，首先需要獲取到企業的全部資料資訊，實現業務元資料、技術元資料、模型元資料的全面採集和儲存，在摸清資料現狀的情況下才能有效開展資料資產管理相關建設。

比如，在電力系統資料量成倍增長、資料種類紛繁複雜的情況下，與人工錄入資料相比，自動化採集的優勢也變得更加突出，要想統一管理所有資訊資產，企業需要透過相應的資料管理工具，實現對資產資訊的自動獲取。目前實現自動採集的一種方式是根據不同的資料來源，開發出不同的採集介面卡，多采用直連的方式來實現不同種類資料的自動化採集，包括自動資料資訊採集、自動服務資訊採集與自動業務資訊採集等。

某電力企業資料治理整體框架

2.全面管理企業資料資產

前面我們實現了業務元資料、技術元資料、模型元資料的全面採集以後，電力企業就能對這些資料資產進行管理了，電力企業在管理企業資料資產的時候，可以從以下3個方面入手：業務元資料與技術元資料的對應，資料資產的全面梳理、資料質量的管理。

自動完成業務模型與物理模型的對應，將能大大減少少業務人員的工作量，同時還能提升技術與業務關聯的準確度，透過此種發那個是快速消除業務與技術之間的鴻溝。之後我們就可以進行資料資產的全面梳理了。

同時，在電力企業複雜的大資料環境中，資料質量會成為突出的問題，比如，電力採集資料是否能夠準確獲得，IOT裝置資料是否能夠精確回傳，各個系統的資料是否準確……所以電力企業在大資料採集與資料資產管理之後，還必須要解決資料質量的各種問題。

3.資料資產服務化

單純對資料進行管理並不是資料治理的最終目標，資料治理的本質應該是讓業務人員更方便地獲取到資料，為其提供技術手段，從而向資料要效益，提升業務能力，達到業務創新。資料資產服務化能從以下3個方面提升效率和業務創新：

（1）提供自助資料查詢服務，能夠讓業務人員和技術人員直接透過業務語義找到相應的資料；

（2）提供自助獲取資料服務，形成資料的通道，幫助業務人員直接獲取找到的資料；

（3）提供自助資料分析服務，讓業務系統開發人員能夠以業務化的語義分析來分析獲得的資料，比如自助設計報表等。

五、億信華辰資料資產盤點方案

為電力行業資料治理賦能

億信華辰資料資產盤點方案可以幫助電力企業盤清企業資料資源家底，搭建全域資料分類管理框架，同步構建常態化的資料盤點機制，實現資料資源的全生命週期視覺化管理，形成面向企業內、外統一的資料資產目錄，提供標準化的資料服務，有效推進資料資源的共享和應用，為後續資料治理打好基礎。

該方案內容包括元資料摸底、元資料維護、資料資產分類框架、資料資產目錄構建。透過盤點資料資產，形成企業級的資料資產目錄，為企業資料創新應用打好堅實基礎，方案流程如下：

1.元資料摸查

透過對接企業業務系統、資料湖或者資料倉庫，採集元資料自動獲取原始的企業資料字典及資料之間的關係，形成企業元資料地圖。

2.有效性資源標註

制定有效資源判斷規則，基於採集的元資料，對全量資料資源進行自動識別，篩選出空表、備份表、臨時表等無效資源，並補充輔助理解資料業務含義的資訊，形成更完整、有效的資源元資料，為資料資產分類做鋪墊。

3.資料資產編目

按照業務條線、組織架構、資料特性等多個維度構建資料資產分類框架，基於元資料資訊完善資料資產目錄資訊，補充與資產相關的業務、權屬資訊，形成面向資料消費者的資料資產門戶。

4.資料資產服務

建立資料資產目錄與實體資源的對映關係，開發面向不同消費者的資料服務型別，滿足業務系統、資料分析師、前臺業務人員多樣的資料需求。

六、

小結

電力大資料承載著反映經濟社會執行狀況的豐富資訊，具有更及時、更客觀、更精細等特點。為實現智慧電網，未來的電力企業需要打好堅實的資料基礎，而資料治理將在整個大資料平臺中起到中樞神經作用，透過資料治理，將電力企業資料資產管理起來，提供一整套資料資產服務能力，幫助企業快速發揮資料要素的潛在價值。