共计 4297 个字符，预计需要花费 11 分钟才能阅读完成。
数字经济时代，数据是具备重要价值的生产因素，其中的能源数据既是推动行业倒退的要害因素，也是国家、社会以及能源企业的重要资产。亿信华辰明天就来为大家说说能源行业数字化转型的背景，以及能源企业该如何做好数据治理？面对“十四五”期间的新阶段、新要求，能源数据的治理问题曾经成为能源治理绕不开的议题。
01、我国能源产业数字化降级正在减速
3 月 22 日，国家倒退改革委、国家能源局印发《“十四五”古代能源体系布局》，文件示意，我国步入构建古代能源体系的新阶段。古代能源产业进入翻新降级期。围绕做好碳达峰、碳中和工作，能源零碎面临全新改革须要，迫切要求进一步加强科技翻新引领和策略撑持作用，全面提高能源产业根底高级化和产业链现代化程度。
除此以外，文件还示意，要放慢能源产业数字化智能化降级。推动能源基础设施数字化。放慢信息技术和能源产业交融倒退，推动能源产业数字化降级，增强新一代信息技术、人工智能、云计算、区块链、物联网、大数据等新技术在能源畛域的推广应用。
积极开展电厂、电网、油气田、油气管网、油气储备库、煤矿、终端用能等畛域设施设施、工艺流程的智能化降级、进步能源零碎灵便感知和高效生产运行能力。适应数字化、自动化、网络化能源根底倒退要求，建设智能调度体系，实现源网荷储互动、多能协同互补及用能需要智能调控。
02、能源企业数据治理实际的 3 个方面
目前，能源行业企业也适应数字经济局势，热火朝天地进行着数字化转型，强调“数据驱动价值”，或者心愿通过对数据的深刻探索和无效治理，重塑差异化竞争力。
能源行业对于国民经济具备独特属性。随着企业数字化转型的深刻，业务零碎更多，数据量更大，数据整合也更艰难。面对数据打架、数据规范不对立、不足管理机制、数据共享、应用效率低等挑战，数据治理的重要性和必要性进一步凸显。当下，能源企业对这些数据治理的实际次要集中在结构化数据方面，通常分为以下 3 个方面：
1. 剖析域数据治理（元数据管理）
以元数据为外围，指标是理顺数据分析建模过程，进步数据品质，为构建剖析型数据利用提供保障。而元数据次要解决所谓的“数据四问”，即，我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？
2. 事务域数据治理（主数据管理）
以主数据为外围，指标是确保业务利用及其集成与交互的顺畅，进步数据品质，升高业务危险。
3. 数据品质驱动的数据治理（数据规范治理）
对业务利用、剖析利用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中波及的数据，针对其技术上的唯一性、一致性、完整性等品质个性，以及业务上的准确性、标准化、全面性等品质个性，进行梳理、荡涤、测验、保护等治理工作。
从能源行业现状看，这三个方面在实际过程中互相有肯定的穿插，但目前还没有很好地交融三个方面的数据治理实际，也没有呈现对非结构化数据尤其是以时序数据为代表的能源大数据进行治理的典型案例。
03、能源企业数据治理存在的问题
疫情之下，很多企业备受影响，在此情境下，能源企业纷纷意识到本身作为稳固社会经济的重要根底，责任愈发重大。越来越多企业意识到，依靠大数据技术减速企业数字化转型，可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的牢靠门路。而当数据是企业重要资产成为业界共识，企业对数据治理和数据品质的认知和倒退也随之凸显。
只管有很多企业意识到数据是企业的外围资产，然而没有齐备的数据资产管理体系，数据因素的生产力就很难施展进去。能源企业的数据体量大、数据类型多、数据产生快，这就要求企业在理论生产的过程中，对数据的产生、存储、加工、利用、归档等数据全生命周期进行治理。
以后，大型央企从数据湖建设、数据资产目录建设、数据指标体系建设、数字化经营平台建设等方面采取了一系列开发利用数据的措施。
然而，局部企业发现数据资产体系构建后，并没有像预期那样实现数据资产化和数据价值化，数据产生的洞察和报表也没有齐全收到业务和治理部门的认可。次要起因包含数据品质不高、数据规范不一、数据安全缺位、利用场景匮乏等。
04、亿信华辰大数据资产治理计划为能源企业数字化转型赋能
亿信华辰大数据资产治理计划能够帮忙能源企业全面整合多源、异构的数据和信息资源，通过一站式的数据治理和智能的数据资产布局凋谢能力，将有价值的数据正当、合规、平安、高效的提供给各业务条线的数据需求方，全方面监控数据资产在全业务流程中赋能水平和功效，激活数据因素潜能，驱动治理形式、生产方式的改革。
如图所示，遵循“全局意识、业务为本、数据为核、分步演进、部分执行”为准则，围绕“1+4+N”模式来建设和发展，助力数据资产治理我的项目麻利建设和迭代降级。1 个策略：保障数据资产治理职能落地施行；4 大职能体系：以数据集成、数据治理、资产布局开发、资产经营四大治理职能为撑持；N 项服务：服务 N 个数据增值利用和数字化利用场景。
1. 数据集成
实现企业中多源异构数据的采集，并进行无效的整合和开发，让数据实现更多的关联和碰撞，突破企业数据孤岛，产生更多有利于业务发展和翻新的价值数据，确保数据资产的完整性。
2. 数据治理
构建对立可执行的规范，晋升数据品质，挖掘数据关系，建设数据认责和问责机制，治理后的标准化数据，能力死记硬背到不同的业务畛域。
3. 资产布局开发
构建对立、标准的数据资产视角，适合的服务形式，是将数据向全业务条线推广的重要步骤，充沛开释数据的微小价值，使数据可能更好地反哺企业业务的倒退。
4. 资产经营
推广高价值的数据，收集数据资产需要，不断完善、拓展整个数据资产体系，通过经营能力让数据精准无效、平安合规地被数据消费者应用，并充分体现数据资产价值。
05、案例展现
1. 我的项目背景
工业互联网激发能源畛域一池春水，新一代信息技术则是其一直倒退的加速器。山东能源团体某上司团体率先在煤炭行业实际大数据建设，响应山东省号召积极开展新旧动能转换，将大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术与企业交融翻新，促成企业的精密治理、精准决策、精益经营。
2. 痛点问题
在具体推动中，团体很快遇到了瓶颈——发现外部虽有海量数据，却无奈施展出数据价值，想做数据分析开掘，却没有高质量的数据撑持，只能做一些浅层的数据分析利用。在多方考查和比拟下，该团体最终抉择亿信睿治智能数据治理平台，心愿能携手实现新旧动能转换，治理降级，数据化经营，在多个场景实现经营管理效率的晋升。经多方考查剖析，以后团体要实现此次我的项目指标面临着诸多问题：
（1）历史起因：遗留数据孤岛
团体大量的信息化自动化零碎，产生了海量多源异构数据，这些零碎数据的数据规范不一，造成了一个个数据烟囱，无奈实现数据交融、关联剖析。
（2）客观存在：信息海量脏数据多
该团体整体信息化能力较强，业务部门对信息系统的使用率较高，但因为数据品质管理体系没有来得及建设，容易呈现数据录入谬误，录入数据格式不标准、多头报数等数据品质问题。
（3）部门独立：无数据资产编目
每个部门业务人员只晓得本人工作中接触到的数据，不晓得全团体有些什么数据，有哪些和本人工作相干的数据能够利用，使大量数据变成沉睡数据。团体数据治理体系尚在建设中，发现问题但也无奈及时纠正过去。
3. 建设内容
针对该团体的理论数据问题，充分考虑到国家大数据战略规划的前提下，亿信华辰履行数据治理、建设数据仓库、逐渐按需推动数据利用落地。通过数据治理、数据赋能、数据化经营外围因素建设团体数据治理平台。最终采纳标本兼治、继续倒退的设计理念，制订“三步走”打算。
（1）治标：自上而下建设数据治理体系
首先从治理层面帮忙团体建设数据治理体系，制订数据品质治理方法，确定数据品质主体责任在业务部门，建设数据品质绩效考核制度，从源头上解决数据品质问题。
同时在技术层面对团体进行涵盖数据全生命周期数据治理，通过元数据管理，把握数据前因后果；通过数据规范治理，对立数据规范；通过数据品质治理，发现数据品质起因，从源头循序渐进晋升数据品质；通过数据资产编目，让各业务部门理解团体数据及其含意，申请取数加工剖析，最终实现人力、财务、平安生产、设施、ERP、OA、党建、档案八大零碎的数据治理。
（2）治本：建设团体级大数据资产平台
在团体搭建基于 hadoop 架构的大数据平台，通过 Kafka，Flume 等技术手段，实现矿端平安监测、人员定位、设施、应力、水文等感知数据的实时采集、荡涤和存储。并联合各零碎治理之后的数据，进行数据整合，建设人力、财务、平安生产、设施、办公五大主题域的数据仓库。最终针对各类数据资产进行编目，造成整个团体的大数据资产平台，同时通过权限治理、流程审批、数据加密脱敏等一系列伎俩保障数据安全，实现数据共享。
（3）治岗：业务人员疾速实现数据赋能
该团体意识到数据化经营，最终必须让一线业务人员具备数据思维，把握数据分析能力。所以本期我的项目由施行工程师抛砖引玉，制作了一批数据自助式剖析模板，业务人员岂但能够利用模板现有的分析模型剖析取数，更可通过简略的拖拽形式做探索性剖析，尝试新的数据分析模型，学习数据分析思路，逐步把握数据分析能力，实现数据赋能。
4. 我的项目价值
通过一期我的项目的数据治理，亿信华辰为客户建设了团体级大数据资产平台，使用大数据技术实现数据采集、荡涤、剖析建模，实现了团体全量多源异构数据采集，并对外围的人力、财务、设施、煤质、生产平安数据进行数据治理，造成高质量的数据资产。
通过数据资产目录对全团体公布，并用业务元数据解释数据含意，便于业务人员寻找本人所需的数据。业务人员能够对本人所需数据提出申请，数据管理员审批通过后，业务人员能够利用零代码麻利剖析工具自助剖析取数，实现数据赋能，反对日常生产经营治理。
因为采纳标本兼治，数据赋能的建设策略，解决数据品质，数据交融等企业痛点难题，也通过数据赋能让客户看到了数据治理的成绩，建设了信念，团体领导示意：“将来咱们会踊跃拥抱工业互联网，推广 5 + N 平台化管理模式，把数据作为企业翻新倒退的外围资产。心愿在现有成绩根底上，咱们能通过后续我的项目实现团体所有外围数据的数据治理，并针对团体外围的人、财、物、产、供、销、环，生产平安全因素业务场景，利用数据分析开掘技术建设分析模型，从而实现全团体数据化经营智慧管控。”
06、小结
至今为止，很多企业已实现信息化建设，随着企业逐步向智能化转型，企业外部开始造成肯定的数字化策略蓝图与布局，他们深知数据资产对于企业的价值与意义。
但只有搭建企业数据资产管理体系，推动企业数据资产治理标准和翻新，晋升数据利用价值，能力解决企业数据资产查找难、利用难、治理难等问题，最终实现企业数据价值开掘及数据资产变现贬值和数据资产的“利用和治理”的稳步前进。
