【案例】构建发电企业数据治理体系 从“看到数据”到“看懂数据”

很多发电企业经过初期的信息化建设，出现了数据准确性差、多头数据源严重、数据冗余严重、计算方法不统一、数据不安全等问题，海量数据无法发挥有效作用。晨砻信息通过构建数据治理体系，对发电企业的数据进行数据钻取、标准化以及模型搭建等工作，将发电企业的数据变成宝贵的数据资产，并实现数据资产管理的可视化、智能分析化，成为辅助管理者进行生产经营决策分析的强大支持工具，实现从“看到数据”到“看懂数据”的质的飞跃。

做法一：统一标准体系

制定数据编码标准，确保数据编码唯一性、一致性；根据指标定义规范，梳理指标，解决数据血缘混乱、调用繁杂、数据源不统一等问题。

做法二：中台搭建

整体搭建一体化数据平台，部署中台库，利用数据治理工具、数据构建工具、数据收集工具，形成发电企业整体大数据平台的基础环境，为发电企业数据资产化提供基础平台支撑。

做法三：数据入湖

将发电公司在运系统的填报数据、准实时结果类数据、关键数据等汇聚至数据湖中，为数据标准化数据治理、数据服务提供数据来源。

做法四：数据治理整合

基于数据治理工具开展元数据管理，建立数据模型，对全业务域从数据的采集、标准化、转换、共享服务进行全过程的服务，为调度室、安全监察部、电力管理部、煤矿管理部等业务部门提供了口径一致、准确可靠的数据场景模型。

做法五：数据服务

基于数据服务总线为相关业务系统开放数据服务，共提供数据服务数百项，包含智能工作台、燃料智能化、统一填报、本质安全、智慧安监、节能、基石可视化、移动巡检、生产精益化等，为发电企业提升智能化和自动化的数据处理能力。

做法六：数据展示

通过直观的数据可视化技术，将复杂的数据分析结果以图表和仪表板的形式呈现，使管理者能够快速把握关键信息，做出科学的决策。

做法七：统一填报平台

基于数据采集工具，实现发电企业手工报送业务数据的统一采集，解决了重复填报、多头填报和指标编码不规范等问题，提高了数据填报的效率和准确性。