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某公司数据资产运营管理体系探索构建

2021-09-28

一、项目背景

从地市公司数据资产管理工作成效来看, 部分员工对数据资产价值认知不到位, 业务部门间存在“ 数据孤岛” 现象, 数字化业务协同效率仍有待提高, 探索数据资产运营管理体系建设, 推进数据汇集融合共享, 成为提升地市公司数据资产管理水平的迫切要求。

二、主要内容

梳理数据资产管理研究现状并分析地市公司数据资产的管理工作现状基于数据资产全寿命周期模型, 构建地市公司数据资产全寿命周期运营管理体系详细阐述了运营工作体系中各个模块的工作流程等从电网规划、 建设、 运行、 检修、 营销等领域出发, 梳理了电力大数据典型应用场景。

1.为什么要数据资产管理

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2.怎样开展数据资产管理

组织体系:职责清晰、 协同配合的组织机构符合实际、 规范完善的规章制度

运营体系:以地市公司数据资产全生命周期为主线涵盖地市公司数据资产管理核心职能活动

系统平台: 基于数据中台,提供统一IT支撑

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根据数据全寿命周期

计划→规范定义→采集创建→数据处理→存储维护→发布使用→数据归档→数据销毁

建立地市公司数据资产全寿命周期模型

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3.谁管理数据资产

组织架构 

决策层 数据资产管理委员会 由公司领导和各部门负责人组成负责领导、 审批、 决策数据资产管理相关事项 。

管理层 数据资产管理中心 设立在市互联网部负责组织开展数据资产管理相关工作

工作层 数据资产管理工作组 由各专业部门和技术支撑机构组成 负责执行数据资产管理中的具体工作

规章制度

以数据资产全寿命周期为主线 横向包含数据资产管理相关标准、 制度和配套材料三类文件纵向贯穿数据资产计划形成、 运营维护、 应用退出三个阶段贯通国家、 国网公司、 省市县公司内外五个层级 。

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4.如何做数据资产管理

盘点管理:成立数据资产盘点工作小组,制定数据资产盘点计划,编制数据资产盘点清单,完善数据资产盘点清单,构建数据资产目录,审核、 发布数据资产目录。

质量管理:制定数据资产质量管理标准、 要求 编制数据资产质量核查规则,制定年度数据资产质量核查治理计划,数据资产质量核查,数据资产质量分析、 整改 数据资产质量评。

安全管理:制定数据资产安全管理策略,制定年度数据资产安全核查计划,制定数据资产安全管理方案,数据资产安全隐患自查,数据资产安全通报。

共享管理:梳理数据资产共享需求,提交数据资产开放共享需求,审核数据资产共享需求,获取所需数据资产数据资产共享利用情况通报。

应用管理:征集数据资产应用需求,审核数据资产应用项目需求,执行数据资产应用项目,评估数据资产应用项目成效,推广、 发布数据资产应用成果,制定数据资产应用计划。

退役管理:制定数据资产退役策略方案,制定数据资产退役清单,提出数据资产退役申请,形成数据资产退役计划,执行数据资产退役,调研数据资产退役需求。

5.如何使用数据资产

电网治理: 配网重过载预警

基于大数据的配变重过载预警分析的系统架构可分为数据源、 数据接入、 数据存储计算、 挖掘算法、 可视化场景分析等5层; 基于配变自身属性、用电客户信息、 外部环境信息、 设备运维数据等, 构建配变重过载分析模型使用挖掘、 分类、 预测等算法, 构建配变重过载预警模型, 实现对设备重过载的提前预警。

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电网运检: 电网运检智能分析管控系统

全面整合雷电定位、 状态监测等专业平台多源数据;搭建基于“ 互联网+” 的电网运检智能分析管控系统实现数据接入有序融合、 批量处理自动分析、可视化方式多维展示;全面提升设备状态管控力和运检管理穿透力

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传统人工运检


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无人机智能运检

三、项目成效

有效完善数据资产管理机制:通过管理的手段明确权责, 保障数据资产管理的各项职能得到正确的履行, 确保公司数据资产管理体系顺畅运转。

可在同层级的兄弟单位进行推广:本项目所形成一整套完整方案,可作为案例在同层级的兄弟单位进行推广, 为其他兄弟单位在同类型项目上提供参考和借鉴。

显著提高数据资产管理水平:有助于打破公司内部“ 专业壁垒” ,提高各业务部门的协同统筹工作的效率, 实现公司经营提质增效, 提升客户优质服务水平。 

大力支撑数据资产应用:有利于实现跨专业数据融合应用、全公司信息共享, 充分将数据赋能于公司业务和对外增值变现,提升数据资产应用水平和商业价值。


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