基于電力企業大數據環境下的數據治理

文/李方軍 宋曦 趙博 袁昊 金銘

隨著現代智能電網的不斷發展，促進了電力系統的信息化及智能化發展，其運行過程中的歷史數據、狀態監測數據及電能計量數據等較為龐大，并且增長速度較快，充分展現出大數據的特點。所以，隨著電力系統的數據不斷增加，導致傳統數據的治理無法滿足實際需求。電力大數據治理為基于數據責任的明確，創建規范化數據使用標準，使組織數據質量得到提高，從而實現數據的廣泛共享，而且還能夠將數據應用到戰略決策、資源管理、業務管理中，充分展現數據資產的商業價值?；诖髷祿崿F，如何完善數據治理體系，有效規范工作流程，從而治理海量數據，將其中的價值充分的挖掘出來，是現代電力行業需要面對的主要問題。

1 創建電力大數據質量評價模型

因為電力數據的收集包括電力運行、供電售電、業務維護等方面數據，所以對電力數據質量造成影響的主要因素就是工作人員自身素質及能力、后期數據維護體系、數據分析算法、數據管理機制等。以數據定性、定量、可比性及實用性的原則，實現以下指標考察緯度的定義：

（1）電力數據數量性?；谥笜藲v史數據、數據應接入量、實際接入量等實現考察。

（2）電力數據時間性。將各源業務系統數據接入、上報的及時性作為基礎進行等查。

（3）電力數據完整性。主要是基于數據業務緯度、指標值完整、單位緯度完整等方式核查。數據質量完整性主要包括數據業務緯度組合完整、指標值完整、單位完整等，通過月指標、周指標及日志表等數據完整率。

（4）電力數據精準。主要指的是數據之間業務邏輯精準及數據緯度、字段及頻度之間業務邏輯精準性。

在電力數據指標緯度劃分之后，為了降低人為主觀因素對于各個指標權重的影響，能夠利用信息熵使數據不精準性進行消除，從而使質量評價數據更加的精準。

2 創建電力大數據治理體系

企業要使數據治理作為專門業務對待并且管理，以企業實際情況實現相應數據自理目標的制定，從而創建專業化數據治理體系、保障機構，從而創建高效率、全方位的數據治理體系。此數據治理體系要企業各個組織、部門及技術等全面配合。

（1）實現相應數據治理組織機構的創建。能夠在企業頂層創建數據治理委員會，包括業務部門、信息管理部門及高等管理人員等主要負責人。在中間層創建通過各個業務部門呢、數據庫管理、信息部門技術及培訓等專家構成的數據治理工作組。

（2）實現相應標準規范的創建。基于企業角度創建統一化數據標準，和數據治理工作相互結合，創辦技術標準工作組，實現工作計劃及標準的制定，主要包括業務標準、技術標準、數據質量標準及管理標準等。

（3）在實現數據治理的過程中，和數據技術支撐具有密切的關系，企業要通過數據技術實現企業信息數據管控及支撐，使元數據管理、收集及應用作為主要核心，結合規范數據標準及高質量信息，充分使用企業已經創建的元數據管理平臺、數據分析技術，從而創建完善數據治理體系。

3 使數據質量管理水平得到提高

以企業的實際情況實現目前額數據質量管理現狀的改進，實現完善數據質量管理體系的完善。選擇和企業相關指標作為基礎，對數據成熟度進行分析，并且實現集中抽取。從而實現編碼、標準、數據及模型的統一管理，避免出現數據多頭管理及沖突，將數據冗余進行消除，實現數據集中管理、共享的目的。逐漸實現事前防范、事后管理及集中監控的閉環管理，對企業級數據質量管理規范、制度的創建，從而對高價值數據屬性的識別，保證能夠提高數據質量，從而使其支撐業務運營及經營分析。

4 結合大數據處理功能

定義大數據架構，使其能夠使多數據、高速度、多樣性等需求得到滿足，實現獨特分布式并行處理結構的創建，解析大數據集。其次，具備使不同技術策略實現實時處理需求的滿足。存儲實時鍵值，實現高性能的索引。此過程就是MapReduce技術處理，就是將制定數據作為基礎刪選數據，之后實現數據的全面分析，使其能夠加載到其他非結構化數據庫中，然后發送到移動設備中，和結構化數據相互關聯。

不僅具備全新非結構化數據種類，大數據的優勢還包括：

（1）因為具有小量數據集，無法實現原始數據存儲到移動倉儲中。利用Map實現處理，從而使縮減結果集成到數據倉儲環境中，便于實現常規BI報告、統計、語義和關聯的功能。結合傳統BI平臺與大數據可視化的功能，能夠提高分析功能的效果。

（2）為了能夠使Hadoop環境分析功能得到提高，可以創建沙盒環境實現。

5 結束語

目前為深化改革的時代，在全新能源改革、工業改革及互聯網+行動計劃導致社會改革中，電網企業具有重要角色，并且還面臨轉型發展機遇。在大數據演化模式及價值功能重構，能夠為全球能源及智能電網互聯發展提供全新思路、解決方法及解決方案，也為我國電網企業超過國際先進水平提供了基于。但是，在電力大數據庫中，要通過數據治理解決大數據數據多、雜的問題，從而有效促進大數據能夠通過概念走向現實，提高大數據在電力企業中的作用。