試論基于電力企業大數據環境下的數據治理

蔡藝云

摘要：在目前大數據背景下，數據治理被廣泛應用到不同領域中，其中使用最為廣泛的就是政府和企業。在目前大數據時代中，數據治理已經成為現代企業實現智能化決策主要手段，使企業在不斷競爭的市場中對大數據信息進行分析和處理。那么，本文就將電力企業作為基礎，分析大數據環境下電力企業的數據治理。

關鍵詞：電力企業;大數據環境;數據治理

引言

在大數據環境下，我國的數據信息共享程度得到了顯著的提升。大數據環境的到來為相關組織帶來了巨大的商機，也向傳統的數據治理發出了挑戰。目前，我國的數據信息總量大，甚至無法進行準確的統計，這樣海量而復雜的數據信息對于數據管理工作的增加了難度。這就使得先進的數據治理手段成為了相關人員關注的焦點內容。相關人員要順應大數據時代的發展需求，建立起完整的企業數據治理系統。基于大數據治理實現，如何完善電力企業大數據環境下的數據治理體系，有效規范工作流程，從而治理海量電力企業數據，將電力企業數據中的價值充分的挖掘出來。

一、大數據背景下數據治理的現狀

目前，數據治理尚未形成一個統一的概念，但總體來說，其本質還是在綜合考慮了企業的發展狀況以及利益相關者需求的基礎上，對組織的行為發揮指導、控制、監督、評估等方面的服務功能，提升數據質量的同時為其創造更高的價值。隨著大數據時代的深入，數據治理引起了業界和學界的關注與重視，他們從多篇文章的內容中對數據治理進行了深度研究，并分析了其未來的核心發展趨勢，逐漸形成了大數據治理框架。例如國際數據治理研究所從組織、規則和過程三個層面總結出了數據治理的十個關鍵性要素，并形成了一個從方法到實施的框架和系統。

我國對于數據治理研究的起步相對較晚，至今在概念上具有一定的模糊性，并且常將數據治理與數據管理等同，都是對相關數據實行收集、加工、處理、傳輸、保存等一系列的活動。這些差異的存在使得數據治理在大數據背景下一直是一個熱門研究話題。

二、明確電力企業在大數據環境下數據治理目標

目標的制定是有效實施大數據治理的重要前提，主要內容包括治理戰略一致、增強風險可控性、確保電力企業運營合規、實現電力企業發展價值。在數據治理過程中，應充分考慮電力企業的發展需要，提高數據的價值性，降低其風險性，從而為電力企業提供更加科學的決策，減少其經濟損失。同時，還應確保電力企業的運營與發展符合相關法律法規以及其他相關的規范等，從而增強電力企業的競爭力，最終實現其運營價值。

三、電力企業大數據環境下數據治理關鍵點研究

（一）識別數據質量關鍵要素

依據特定的業務需求或完整的業務場景，明確需要進行數據治理的關鍵要素。數據要素的涉及范圍廣，業務邏輯復雜，同時也就牽涉到的數據內容較多。

以供電公司統推PMS系統、營銷MIS系統為例，其中數據質量關鍵要素包括電網設備臺賬和參數：營銷系統中的用戶檔案、計量臺賬和臺戶關系，電能量采集系統中開關臺賬和電量數據，調度技術支持系統中負荷數據、電網電壓、停電等運行數據，用電信息采集系統中負荷、電量和停電等運行數據。例如PMS系統中線路設備的編號、名稱、電壓等級、所屬變電站、運維單位、運行狀態等信息，調度技術支持系統中線路的電流、電壓、有功功率、無功功率、功率因素、運行狀態、狀態切換等數據。

（二）數據標準的制訂

制訂數據標準是一個非常系統和復雜的工作，但它是開展數據治理工作的基礎。根據數據質量定義，制定數據度量規則，包括完整性、唯一性、一致性、精確性、合法性、及時性等，這是一個反復迭代的過程，度量規則需要進行實踐驗證并不斷補充和完善，這是開展數據質量度量的關鍵。

四、創建電力大數據治理體系

電力企業要使數據治理作為專門業務對待并且管理，以電力企業實際情況實現相應數據治理目標的制定，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。能夠在電力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、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，電力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。

五、構建電網安全防護體系

在電網安全防護體系構建過程中，需要建立終點安全防護體系、應用平臺安全防護體系，并對電網系統邊界安全提供防護措施。在重點安全防護體系構建過程中，電力企業需要在配電網終端內設置安全模塊，對系統內部執行命令和主站參數設置內容進行識別分析，防止電網系統內部出現木馬或者病毒等攻擊性數據，以提升系統數據安全性。電力企業在系統運行過程中必須貫徹國家規定要求，通過國家信息安全等級和分級管理制度保障系統運行穩定。針對數據治理過程中存在的系統漏洞與病毒軟件等問題，電力企業應盡快內部防護系統，通過漏洞補修技術與殺毒軟件等提高系統安全性。在應用平臺使用過程中，需要建立安全防護體系，使應用平臺具備安全防護功能。在應用平臺運行管理方面，電力企業可以通過第三方測評、自評方式提高安全測評能力，防止系統使用過程中出現漏洞問題。在系統平臺監控管理過程中，電網可以利用日志記錄平臺互動情況，及時發現系統異常操作與故障問題等。在電網系統邊界安全防護方面，電網可以安裝橫向安全隔離裝置，通過邊界防護技術隔離物理攻擊。尤其是在變電站、電力生產與發電站等單位，需要通過加密技術、隔離安裝等措施加強邊界安全防護。在電網內部邊界隔離防護過程中，需要在各區域內設置隔離防護體系與訪問權限，防止公司核心數據信息泄露。

六、創新電力企業數據治理方法

數據治理方法主要是構建EDM模型，即“評估-指導-監督”模型，并制定相應的戰略進行大數據治理。在此過程中，組織還需不斷規范和優化數據治理流程，根據治理主體的不同，實施不同的治理方法和手段，以增強組織的風險防控能力，充分發揮出電力企業數據的商業和社會價值。

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。

參考文獻

[1]李瑞新，孫琪.大數據時代的企業數據管理創新模式研究[J].2021（2016-17）：25-26.

[2]李方軍，宋曦，趙博，等.基于電力企業大數據環境下的數據治理[J].電子技術與軟件工程，2019，000（002）：P.141-141.

[3]黨芳芳，梅林，高峰，等.基于全生命周期管理的電力企業數據治理技術研究[J].電力大數據，2019，022（003）：66-70.