礦山智能化數據戰略研究

王 鵬，楊 林，張冬陽，王 斌，趙文豪

(1. 應急管理部信息研究院，北京市朝陽區，100029；2. 山東能源集團有限公司，山東省濟南市，250000；3. 云鼎科技股份有限公司，山東省濟南市，250000)

1 研究背景和意義

1.1 研究背景

1.1.1 礦山行業的數字化轉型趨勢

“十四五”以來，數字化轉型成為國家戰略，礦山行業正處在規模發展模式向高質量發展模式轉型的關鍵時期，數字化成為企業應對科技革命和產業變革的重要方式[1]。礦山企業紛紛開展數字化轉型頂層規劃，重點關注數字化場景建設。如國家能源集團提出建設智慧國家能源、推動企業智慧轉型的發展戰略，啟動了生產運營協同調度信息化系統(基石項目)建設，實現全產業鏈貫通、全集團生產覆蓋，形成生產環節在線化、運營決策科學化、經營分析智能化、管理能力體系化的生產運營協同調度體系，支撐集團一體化集中管控、智能化高效協同業務[2]；陜煤集團深入推進智能化、數字化改造，提出“生產智能化、運營精細化、管理標準化、決策科學化”的“智慧陜煤”目標，通過全方位數字化場景應用，加快信息系統集成和數據融合；山東能源集團提出“加快促進全業務、全產業、全要素數據資產化，實施‘數據+’行動，釋放數據要素價值，打造‘數智山能’戰略目標”。數據要素價值充分發揮，形成以數據驅動的精細化管理運營模式，各產業板塊數字化技術與產業技術深度融合，實現“安全、綠色、智能、高效”的智能化生產模式，大型能源集團實現全面數字化轉型和高質量發展。

針對智能化礦山建設，國家相繼出臺了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》《智能化煤礦驗收管理辦法(試行)》等文件，要求將人工智能、工業物聯網、云計算、大數據、機器人、智能裝備等與現代煤炭開發利用深度融合，形成全面感知、實時互聯、分析決策、自主學習、動態預測、協同控制的智能系統[3]。礦山智能化建設與技術創新相互推進，礦山高可靠融合通信系統、工業互聯網平臺、智能化綜合管控平臺等先進技術得到廣泛推廣應用，供配電系統、主煤流運輸系統、供排水系統等實現了常態化無人值守作業，智能采掘系統、智能輔助運輸系統、礦山機器人、露天礦用卡車無人駕駛系統等取得了積極進展，礦山智能化技術裝備國產化、成套化水平明顯提升，初步形成了適用于不同煤層賦存條件的智能化礦山建設模式，減人、增安、提效成果顯著。

1.1.2 行業數據利用存在的問題

礦山行業作為國民經濟基礎性行業，對數字中國建設起到關鍵基礎性支撐作用，在新一輪數字轉型浪潮中不可缺位。數據是推動礦山智能化技術開發、應用模式創新、市場競爭力提升的核心資源，礦山企業在智能化建設進程中形成了體量巨大、多源異構、冗余復雜的數據。目前礦山開采已經基本實現綜合自動化，借助通信、工業總線及工業以太網技術飛速發展的契機，企業推出專用網絡來實現礦山不同系統的集成系統，實現了各系統之間的網絡化集成，解決了部分信息孤島問題。但目前礦山智能化建設整體上處于初級階段，全行業在標準體系等方面還存在諸多亟需解決的難題[4]，同時由于各系統中的數據信息只能用于獨立系統，系統間協同管控能力弱，缺少相互聯動和信息融合，因此并未解決系統的信息孤島問題，導致數據無法流動、知識不能共享、礦山智能化和產業鏈數字化水平不高。因此，通過頂層設計，統籌并整合數據資源，建立開放共享機制，打破數據孤島、挖掘數據價值、構建產業鏈生態，對實現礦山行業數字領域科技創新、推進礦山行業數字化建設具有重要意義。

1.2 研究目的和意義

1.2.1 礦山行業數據戰略的必要性

國家“十四五”規劃提出推動數字經濟健康發展，數字經濟將轉向深化應用，部署了加快企業數字化轉型升級和全面深化重點產業數字化轉型兩項重點任務。《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中提出數據是新型生產要素，要求建立數據產權、數據要素流通和交易等制度，發揮數據要素作用，壓實企業數據治理責任[5]。《數字中國建設整體布局規劃》中明確要求加快提升數據資源規模和質量，有效釋放數據要素價值。行業方面，國家礦山安全監察局發布《智能化礦山數據融合共享規范》，以礦山數據治理為抓手加快礦山智能化建設。礦山企業尤其國有企業，經過多年信息化建設，普遍具有豐富的業務應用和數據，但未真正理解數據的價值，缺乏頂層數據戰略規劃，數據沒有作為資產進行管理，亟需成熟的數據治理理念、技術、產品和解決方案，來提升和創新現有的運營模式和管理能力。

1.2.2 行業數據戰略需求分析

(1)普及數據思維認知。由于礦山企業對數據認知水平不高，尚未形成從數據出發，掌握規律、分析形勢、形成決策、解決問題的數據思維，企業數據管理應用能力偏弱。在決策層和執行層都要建立全面的數據思維，是發揮數據價值、做好數字化轉型的基礎。如果各級人員沒有建立數據思維，就無法利用數據去提升業務、促進決策，建立數據思維是企業利用好數據的第一道門檻。

(2)建立數據戰略頂層設計。數據治理涉及業務梳理、標準制定、業務流程優化、數據監控、數據集成和應用，復雜性高，探索性強。目前各礦山企業開展的數據治理活動普遍是項目級和部門級，數據治理工作和資源無法協同推進。數據治理的頂層涉及戰略層面的策略，注重整體性和系統性。由于缺乏頂層設計的指導，在治理過程中存在偏差或錯誤，造成數據融合難、應用難。

(3)摸清礦山企業數據資產底數。由于以往數據系統建設規劃往往只針對特定業務需求設計，缺乏對全局的通盤考慮，隨著使用時間的增加，龐雜的數據無序地分散在不同系統中。礦山企業數據涉及的系統較多，隨著數據量的不斷增加，數據變得愈發雜亂無序，數據底數不清儼然成為企業和組織推動數據資產化的“攔路虎”。同時由于缺乏統一的數據統計和度量標準，無法準確評估數據資源的真實性、可用性以及質量水平[6]，使得數據資源價值的發揮面臨較大瓶頸，進而限制了數據價值的釋放。

(4)加強數據安全風險管控。礦山行業產生的數據存在著數據量大、涉及客戶規模大、覆蓋面廣、動態性強、結構化明顯等特點。礦山企業的數據形態日益豐富，面臨著數據資產分布不清、信息應用交付慢、核心數據防護薄弱等諸多的挑戰，數據資產梳理和分類分級難度加大，極易產生安全死角。在管理層面，跨業務、跨系統的大數據應用需求增加，數據安全問題日益凸顯，部分數據責任劃分不明確，存在著缺乏溯源機制，缺乏有效的數據共享和開放管理等問題。面向數據本身的數據安全防護與面向數據載體的網絡安全防護體系亟需形成有機融合，以及圍繞數據生命周期流轉過程的整體化防護管理能力。

1.3 礦山行業數據戰略發展思路

(1)頂層設計，系統發展。強化頂層設計，不斷健全完善數據治理體系建設，結合礦山企業戰略發展布局，系統謀劃、務實推進，構建業務主導、產業主責、全員參與、協同聯動的數據治理體制機制，著力增強數據治理工作的系統性、整體性和協調性。

(2)價值引領，協同發展。堅持以全面數字化轉型為導向，充分發揮礦山企業海量數據、主導產業規模和豐富應用場景優勢，釋放數據要素價值，激活數據要素潛能，以高質量數據流促進業務鏈、價值鏈各個環節高效貫通，推動數據技術、應用范式、商業模式和體制機制協同發展。

(3)融合創新，高效發展。把數據融合創新作為促進數字化轉型的動力，突出數據要素對戰略發展的基礎性支撐作用，強化數據與業務管控和產業發展各領域廣泛深入融合，推進數據技術、應用場景和商業模式融合創新，形成以“數實融合”促進全要素增值裂變、以領域應用帶動數據治理能力提升的高效發展格局。

(4)基礎先行，安全發展。強化標準引領、技術支撐，構建統一數據服務平臺，聚焦采、存、治、用等重要環節，采好數據、管好數據、用好數據。樹立科學的數據安全觀，堅持安全和發展并重，以安全保發展、以發展促安全，全面提升發展的持續性和穩定性，實現發展質量、規模、效益和安全相統一。

2 數據戰略體系構建

2.1 數據戰略基礎與依據

(1)礦山智能化標準體系框架。國家礦山安全監察局于2023年8月面向全社會發布《礦山智能化標準體系框架》，包括基礎通用、數據與模型、生產系統與技術裝備、決策與應用4部分，共265個具體標準研制方向，構建了我國乃至世界礦業歷史上首個系統性的礦山智能化標準體系框架。其中數據標準模塊構建了統一的礦山數據編碼體系，規范了通信接口和協議，統一了礦山智能化各環節的數據和模型標準化要求，為礦山企業數據戰略研究提供了重要指引。

(2)智能化礦山數據融合共享規范。《智能化礦山數據融合共享規范》涵蓋數據編碼、采集、治理、安全、應用在內的40項規范，主要包括基礎共性、數據編碼、數據采集、數據治理、數據安全和數據應用等內容，將有效解決礦山面臨的數據編碼不統一、通信接口不兼容、傳輸協議不開放、系統集成難度大、智能化建設成本高等突出問題，打通“數據孤島”、破除“信息煙囪”，推動智能化礦山各類數據互聯互通、集中集成，為實現過程可視可控、安全可防可測、要素可調可配的礦山高水平智能化奠定基礎[7]。統一的數據標準規范是智能化礦山建設全面發展的基本保障，《智能化礦山數據融合共享規范》為礦山行業數字化轉型與高質量發展提供了有力支撐，為礦山企業開展數據戰略研究、數據治理與應用實踐提供了重要參考。

(3)DCMM數據管理能力成熟度評估。《數據管理能力成熟度評估模型》整合了標準規范、管理方法論、數據管理模型、成熟度分級等多方面內容，包含8個過程域[8]，適用于信息系統的建設單位、應用單位進行數據管理時的規劃、設計和評估，也可以作為針對信息系統建設狀況的指導、監督和檢查的依據，幫助企業建立與企業發展戰略相匹配的數據管理能力體系，為企業進行數據管理的規劃、設計和評估提供實踐指導。礦山企業應結合企業戰略與數據實際情況以及行業標準，從八大能力域、29個能力子域開展成熟度評估，通過評估尋找企業數據管理和應用方面的不足，從而為企業的數據戰略研究提供依據。

2.2 礦山行業數據戰略與業務目標

(1)建立全方位、全業務、跨層級的數據治理組織架構，使數據管理制度體系健全完善，數據安全得到可靠保障，數據治理流程協同高效，數據關鍵環節實現精準治理。

(2)構建統一數據管理平臺，數據集中存儲、安全共享、靈活查詢。

(3)逐步形成全業務域、全產業的數據資源目錄；建立組織級、系統應用級數據架構；健全完善數據標準體系和數據質量管控體系，推進數據跨系統、跨部門、跨層級整合共享；建立數據模型，挖掘數據價值；開展數據資產質量和價值評估，逐步實現數據資源化向數據資產化、數據要素化邁進。

(4)全面盤活數據資產價值，建立數據、業務和技術融合的數據資產運營中心，探索持續集成、持續交付、持續部署、開放協同、迭代創新的數據運營模式，實現數據全生命周期的運營管理，持續提升以價值為導向的數據運營能力，實現面向全業務、全產業開放賦能。

(5)逐步推進全域數據資源合理適度開放共享，全面提升各業務領域人員的數據應用能力，推動數據與業務深度融合，打造生產管控、運銷管控、組織管控、物資管控、安全管控、智慧經營和資產管控等領域數據應用示范場景，帶動各業務領域開展數據增值和創新應用，充分釋放數據紅利，形成以數為謀的數據化文化，數字化轉型成效得到充分展現。

(6)探索數據與礦山傳統產業協同發展的新業態、新模式，產業智能化水平穩步提升，生產質量和生產效率顯著增強。通過數據打通業務鏈、產業鏈、價值鏈，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，激發產業高質量發展動能。

2.3 數據戰略體系架構

2.3.1 數據戰略規劃

(1)數據治理保障。一是組織保障體系。建立全方位、跨部門、跨層級的數據治理組織架構，實施組織級統一化、專業化數據管理，構建清晰完善的管理制度、認責到崗的管理流程，保障數據資產、架構、標準、質量等治理活動有效落地。二是安全保障體系。強化數據安全保障體系建設，建立健全數據安全監測預警、信息通報、應急處置和風險評估機制，基于數據全生命周期構建數據安全指標，加強數據在采、存、算、管、用等各環節的安全管控，在確保數據安全的前提下實現數據資產的合理開發利用，充分發揮數據要素的價值。

(2)數據標準體系建設。加強數據標準體系建設，滿足當前階段行業數據標準化要求，更好地促進數據資源匯聚、流通和應用。研究建立完整的數據標準體系，明確數據標準管理內容和管理流程，形成標準驗證的總體規則，有效提升數據質量，為數據治理體系建設工作打下堅實的基礎，為數據資產管理活動提供規范有效依據。

一是數據標準體系頂層設計。參照國家/國際數據標準體系，結合企業數據管理現狀，制定符合企業實際的數據標準體系框架，滿足企業業務及產業發展的數據標準需求，為數據治理工作打下堅實的基礎，為數據資產管理活動提供有效依據。

二是建立數據標準管理制度。建立數據標準管理組織，明確責任分工；建立標準立項、編制、審批、發布、修訂的管理流程；建立標準落地檢查及考核評價機制。

三是編制基礎類數據標準。結合國家標準、行業標準等，編制形成業務術語標準、代碼標準、參考數據標準等內容。

四是編制對象類數據標準。圍繞礦山企業經營管理、安全生產、產業發展等業務條線，識別主數據，編制形成相關主數據標準；定義企業元數據框架體系，編制形成相關元數據標準；明確指標業務屬性、技術屬性和管理屬性，編制形成指標數據標準。

五是建立架構類數據標準。以結構化的方式描述在業務運作和管理決策中所需要的各類信息及其關系的一套整體組件規范，包括數據資源目錄、數據模型、數據分布與流向、數據交換、數據服務等。

六是建立作業類數據標準。定義數據作業層面相關技術規范，開展數據作業時應遵循的技術和管理要求。依據國家和行業標準，制訂數據全生命周期作業規范，包含數據采集、數據安全管理、數據建模、數據服務、數據共享等數據作業環節。

(3)構建統一支撐平臺。一是統一數據資產管理平臺。構建數據資產管理體系，組建專業團隊，規范管理流程，組織開展全域數據資產盤點、評估、確權、流通和服務活動，實現數據資產化并持續增值。二是統一數據技術支撐平臺。構建統一數據技術平臺，為數據資產管理提供數據采集、存儲、治理、計算及應用的一體化技術支撐底座。三是統一數據資產運營平臺。構建業務與技術融合的數據運營團隊，圍繞規模化生產和使用數據開展需求分析、設計開發、運行維護等運營活動，為產業發展和業務數智化轉型提供支撐。

(4)促進產業數智化轉型。聚焦礦山企業主導產業，充分發揮數據要素對傳統產業的賦能、增值效應，加快推進“數據+產業”深度融合，創新生產運行、經營管理等數字化模式，實現各產業板塊全價值鏈業務的數字化和主要作業場景的智能化，促進產業數字化轉型和智能化發展。

(5)打造業務數智化場景。以業務價值為導向，以數據驅動為基礎，促進“數據+業務”深度融合，推進管控業務流程的數字化和智能化，打造業務數智化場景，提高管理決策效率和準確性，降低管理成本和風險，促進礦山企業數字化轉型和可持續發展。

2.3.2 數據資產目錄

根據企業的業務標準，各業務數據的種類、來源、數量、現狀、使用、共享、上下游關聯等，盤點各級單位的數據資產，確立數據確權與認責機制，構建完整、規范和一致的數據資產，促進數據在各產業板塊交叉融合和高效共享。數據資產目錄建設按照步驟劃分為數據資產梳理、框架設計、數據標簽設計、數據與資產目錄關聯。

(1)全面梳理數據資產。面向礦山企業運行中和準備上線的信息化系統，梳理與盤點各級單位數據資產，理清礦山企業數據管理現狀。

(2)數據資源框架設計。從業務視角、能源行業數據模型、實踐應用與業務標準角度分析數據架構，編制數據業務模型和邏輯模型。

(3)數據標簽設計。參照分類分級、認責體系、質量規則、業務流程和不同的業務實體標注數據業務對象標簽特征。

(4)數據資產與目錄關聯。數據標簽化后，數據已具備數據屬性和業務屬性，將數據資產信息項與物理表/字段間構建映射關系，并確定權威數據來源，實現數據資源到數據資產的轉換。

2.3.3 主數據標準編制

主數據是企業中需要跨系統、跨部門進行共享的核心業務數據。主數據管理的首要任務就是要制定主數據標準和規范，統一主數據的定義，定義主數據模型。主數據標準是全面提升主數據的質量、實現主數據規范化及信息共享的前提。

2.3.4 參考數據梳理

參考數據是對定義的數據值域進行控制，對標準化術語、代碼值、唯一標識符、每個取值的業務定義，數據域值列表內部、跨不同列表之間的業務關系進行控制，提供準確、及時、一致的參考數據值。參考數據的獲得來源需經過鑒別，并進行嚴格評價和準確性驗證，是礦山企業戰略決策的重要參考依據，但不同系統中參考數據區別較大，沒有統一標準，為了進行更有效率的數據整合、數據共享和數據分析應用，應對參考數據進行集團公司層面的整編和管理，為所有智能化系統中的數據庫提供統一的參考數據標準。

2.3.5 數據質量管理

數據質量管理堅持業務驅動、問題導向，遵循源頭治理、閉環管理的原則[9]，通過數據質量的規劃、實施與控制等一系列活動，提升數據資產價值，確保數據質量滿足業務運行、業務管理、決策分析的需要。數據質量管理是一個持續的過程，需建立覆蓋數據質量需求、問題發現、問題檢查、問題整改的良性閉環機制，對數據采集、流轉、加工、使用全流程進行質量校驗管控，根據業務部門數據質量需求持續優化質量管理方案、調整質量規則庫，建立數據質量和數據治理管理的考核評價體系[10]。

3 數據戰略實踐案例研究——以山東能源集團為例

3.1 智能化數據戰略規劃

山東能源集團礦山智能化數據戰略規劃以釋放數據要素價值、打造“數智山能”為目標，著力推進數據資源化、資產化、要素化發展，圍繞構建穩定高效的數據治理體系，著力提升數據供給能力和數據賦能效應，統籌發展和安全，建立協同高效的數據管理機制，主要包括以下幾個方面。

(1)健全數據治理組織架構。完善的組織架構是開展數據安全治理的基石，是滿足外部合規要求和內部發展需要的重要前提。因此，需要建立覆蓋山東能源集團全方位、跨部門、跨層級的數據治理組織架構。數據治理組織架構包括決策層、組織協調層、數據管理層、工作執行層、數據運營層，如圖1所示。

圖1 數據治理組織架構

(2)構建數據治理制度體系。為保障數據治理活動實施和組織架構正常運轉，需要建立一套覆蓋數據整個生產運營過程的數據管理規范，從制度上保障數據管理工作有據、可行、可控。數據治理制度體系采用分層次設計，依據管理的顆粒度，可劃分為組織級數據管理總體規定、管理辦法、實施細則和操作規范4個方面，如圖2所示。

(3)強化數據安全治理體系。建設安全組織體系和制度體系，加強人員配合和人才隊伍建設，明確數據全生命周期安全防護和管控要求，制定典型數據處理活動安全防護策略，對數據進行分級、分類，對數據資產進行安全敏感分級管理。

(4)建設數據資產管理平臺。構建集團統一的數據資產管理平臺，貫穿數據生產、分配、流通、應用等各環節，經過數據治理、數據資源庫建設與數據價值挖掘等，形成高價值的數據資源，經過數據資產確認與管理、數據資產目錄建設，推進數據由資源化向資產化、要素化發展，如圖3所示。

圖3 數據資產管理

(5)構建統一數據技術平臺。建設集團層面統一技術平臺，逐步豐富完善技術組件和整合數據服務能力，為全域數據資產管理提供數據存儲、治理、計算以及分析應用的一體化支撐底座，有利于發揮新技術變革帶來的全新影響力，激活企業新的生產潛能，將技術與業務實現真正的有效融合，助力業務創新和管理升級，助力企業數智化轉型和數智化業務的持續推進。山東能源集團數據技術平臺架構如圖4所示。

圖4 數據技術平臺架構

(6)培育數據資產運營平臺。提升數據資產服務的能力，構建數據資產管理的生態體系，促進數據資產的價值實現。推進數據資源確權，降低資產流通的合規風險，推動數據要素市場進程；評估數據資產價值，建立數據運營專業級團隊，開展專業化數據運營服務，優化數據資產運營效率，提升數據資產的價值；促進數據資產的共享與流通，提升資產服務效率；優化數據資產的使用體驗，監測數據資產使用，實現數據資產便捷查找和訂閱；激發業務用戶的積極性，引導業務用戶主動參與資產運營，促進創新數據應用場景的不斷涌現。

(7)推進業務數據融合應用。推進人力資源、財務管理、產品營銷、采購供應鏈、設備管理等業務領域數據的信息資源共享，打通信息孤島，以打破數據壁壘為出發點，以數據和業務的有機融合為重要抓手，通過業務數據化促進數據業務化，最終建成規范標準統一、資源目錄引導、共享平臺交換、管理運行有序的信息共享體系，促進“業務通、流程通、數據通”，實現能源集團業務管控強健、業務協同高效和輔助運營決策。

(8)推進實體產業數據融合。山東能源集團“十四五”規劃將“礦業、高端化工、電力新能源、新材料、高端裝備制造、現代物流貿易”作為未來六大主導產業，按照“數據+產業”深度融合要求，充分發揮數據在驅動產業鏈、價值鏈關鍵環節升級中的重要作用，各板塊要深挖數據需求，發揮數據價值，通過數據激發傳統生產要素活力，讓數據賦能產業，以數據為創新驅動要素建設智慧企業，迭代核心競爭力，進而推動產業升級。

3.2 礦山智能化數據戰略的實施路徑

圍繞數據體系建設、數據治理、數據深化應用3條主線，山東能源集團按照“數據強基”“專項提升”“全面深化”3個階段持續開展數據治理工作，到2025年實現山東能源集團整體治理水平的跨越提升。

(1)數據強基、試點先行。數據體系建設方面，規劃山東能源集團數據治理體系框架，明確組織架構、流程、管理制度及規范等；完成數據治理平臺建設，迭代優化數據資產、數據標準、主數據、數據安全功能模塊；儲備數據治理、數據運營人才隊伍，具備獨立完成數據采集、治理、服務能力；初步完成數據資產盤點和數據成熟度評估，摸清數據家底。數據治理方面，制定數據采集規范，完成煤炭板塊關鍵安全生產系統數據以及山東能源集團主要統建系統數據采集、治理工作，結合山東能源集團數據需求，完成數據治理平臺開發和功能完善。數據深化應用方面，通過數據服務，支撐山東能源集團“安全生產技術綜合管控平臺”數據應用；在煤炭產業安全生產以及集團經營管理方向選取適當場景開展數據應用試點，驗證數據質量，挖掘數據價值。

(2)深化管理、專項提升。數據體系建設方面，根據數據戰略規劃完成組織構建、人員招聘、制度完善工作；完成山東能源集團數據標準體系化建設，為業務系統建設和數據治理提供標準規范；探索數據運營管理模式，開展數據常態化運營，不斷提高數據服務能力。數據治理方面，完成化工、電力、新材料板塊數據采集、治理工作；煤炭板塊根據業務需求，持續深化數據治理；結合數據平臺使用情況收集數據治理平臺存在問題和新需求，做好平臺優化提升工作。數據深化應用方面，結合能源集團在安全生產、經營管理、人力資源、物流貿易方面的需求，開展數據應用專項提升工作，充分挖掘數據在各業務領域價值，形成集團層面數據應用典型場景。

(3)以數為謀，全面深化。數據體系建設方面，啟動數據安全體系建設，數據分類、定級，從源頭上解決數據安全問題；啟動數據標準體系深化建設，進一步整合優化系統資源，完善系統功能，提升系統性能，打造行業領先的湖倉一體化平臺。數據治理方面，全面完成山東能源集團全域數據采集、治理工作，實現集團產業板塊關鍵系統數據入湖，數據存儲、計算、服務能力得到極大提升，具備全產業、多層級數據融合分析和數據應用能力。數據深化應用方面，依托入湖的海量數據和強大的數據治理平臺，開展全產業、多層級的數據服務，支撐業務優化與創新，全局數據資產化，數據價值釋放，全面助力山東能源集團完成數字化轉型和數據運營體系建設，通過數據賦能支撐各業務領域擴展本領域的數據應用。

3.3 礦山智能化數據戰略的實施成果

山東能源集團數據戰略實施建設內容包括數據標準體系建設、湖倉一體化平臺建設、數據治理實施等內容，更好促進數據資源匯聚、流通和應用，滿足能源集團全域數據管理、數據治理、數據資產管理、數據服務、數據賦能決策的業務需求。

(1)建設數據標準體系。當前已圍繞人資、財務、銷售、物資供應鏈、安全(煤炭)、生產技術(煤炭)、設備(煤炭)、調度(煤炭)、數字信息化9個業務主題，開展架構類、基礎類、對象類、作業類和技術工具類數據標準編制。

(2)建設湖倉一體化平臺。已采用湖倉一體化技術架構構建湖倉一體化平臺，以多租戶的形式提供集團全域的數據存儲、數據計算、數據治理、數據服務等能力。湖倉一體化平臺具備結構化數據(含時序數據)、半結構化數據、非結構化數據接入、存儲、治理、管理、應用的能力。

(3)建設數據治理平臺。平臺具備數據標準管理、數據質量管理、數據模型管理、元數據管理、數據安全管理、數據服務等功能組件，為山東能源集團數據在獲取、清洗、轉換、關聯、存儲、使用等生命周期的每個階段提供平臺化的功能支撐。

(4)建設時序數據庫。建設時序數據庫，將山東能源集團下屬遍布在全國各個省市的76對生產礦山的海量時序數據進行存儲和計算，配合符合工業互聯網架構的智慧礦山數據綜合管控平臺，為智慧礦山建設提供時序數據集成、存儲、分析和決策的能力。

(5)全域數據治理實施。構建山東能源集團數據管理體系和數據治理標準體系，在山東能源集團全域開展數據采集、數據存儲、數據計算、數據分析挖掘、數據開發，實現山東能源集團數據全生命周期管理，構建山東能源集團煤炭產業數據服務平臺，提升煤炭產業運營數據洞察能力。

4 結語

從礦山行業的數字化轉型趨勢與數據在礦山智能化中的關鍵作用分析入手，梳理了數據戰略研究依據和數據戰略業務目標，初步規劃了行業數據戰略研究方向，并以山東能源集團為實踐案例，總結提煉了山東能源集團礦山智能化數據戰略規劃的8個方面和三大路徑。

當前，礦山智能化建設正從分散孤立向融合、全面、集成化方向發展，礦山企業應將數據戰略上升到企業戰略層面，加快數據戰略規劃、編制與落地應用，突破傳統思維桎梏，推動全員對數字化轉型、數據思維以及數據生產要素重要性等方面達成認知一致，實現礦山企業從傳統業務驅動到數據驅動的變革。