源头数据治理 优化数据质量

● 国网湖南供电服务中心（计量中心） 卿 曦

1 专业管理目标描述

1.1 专业管理的背景和策略

国网湖南省电力有限公司（下简称国网湖南电力）大数据建设包括业务体系梳理、数据采集与生成、数据治理、数据仓库、数据共享、大数据分析和应用、数据产品开发等7项建设内容。数据治理作为其中一个重要环节，承接业务体系梳理和数据采集与生成的成果，支撑全业务数据中心分析域数据仓库建设。以主数据和元数据管理为基础，以数据标准为核心，以提升数据质量为目的，以数据资产全寿命周期管理为主线，以机制建设为保障，实施数据治理，推进公司大数据建设。

1.2 专业管理的目标

提高数据的及时性、完整性、准确性和一致性，实现数据资源在各业务部门的共享，推进信息资源的整合和对接，提高公司数据资产的价值。

营销源头数据准确性、完整性达100%；营销源端系统与运监数据中心数据一致性达100%。

2 主要做法

2.1 管理措施

2.1.1 提高全员思想认识

数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。目前最大的问题就是各方人员对数据治理的认识还处于盲区，他们并没有意识到数据治理的重要性，因此数据治理首先要提高全员思想认识。

2.1.2 成立数据治理管控组

健全的数据治理管控组，是全面开展数据治理工作的基础。管控组负责制定数据治理的目标、制度、规范、流程、标准等，沟通协调，解决相关人员责、权、利问题。

2.1.3 制定数据质量管控规范

由于公司缺乏明确的数据质量管控规范、流程，导致数据治理相关人员职责划分不清，缺乏专职人员在不同阶段对数据质量负责。通过制定数据质量管控规范，使相关人员明确在数据产生、存储、应用整个生命周期中数据治理包含的工作内容和工作流程，提高了数据治理执行效率，建立数据治理绩效考核，检验数据治理各个环节的效果。

2.1.4 制定数据安全管理制度

保障数据安全是信息化的首要工作，制定贯穿于数据生命周期的数据安全管理制度，包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁4个方面。安全管理制度主要用来规范员工在日常工作中安全地使用数据，并且指导技术人员如何实施数据安全工作。

2.2 技术措施

2.2.1 构建企业级数据架构

企业构建的信息系统以满足功能应用为主，如果没有整体数据架构，应用系统就没有数据标准可参考，不可避免地会出现不同的应用系统使用不同的数据标准和数据库，导致数据交换、数据共享困难，数据冗余、数据完整性、数据一致性等问题突出。本次数据治理构建了数据标准、主数据、数据质量、数据安全、数据交换、数据仓库等标准，最终形成全局数据架构。

2.2.2 加强信息系统设计

产生数据质量问题的第一个环节就是生成数据的源系统，在数据源头解决数据质量问题是提高数据质量非常有效的措施。

2.2.3 搭建数据质量监控平台

通过搭建数据质量监控平台可以实现数据质量自动检查、监控，平台包括数据质量检查规则库、规则执行引擎、数据质量报告、报告推送功能。平台的核心是规则库，与业务无关的规则由技术人员独立开发，与业务相关的规则需要技术人员和业务人员共同确定检查规则，然后编写规则脚本。规则执行引擎可以定时批量执行检查规则，及时发现数据质量问题，将数据质量报告第一时间推送给业务人员，有助于及时纠正问题数据。

2.2.4 实施数据安全工作

数据安全实施工作在数据安全管理制度的指导下执行，由技术人员完成，主要包括数据备份、恢复、脱敏、监控、审计等。

3 管理成效

国网湖南电力开展源头数据治理以来，累计完成15.22万个专变台区、10.87万个高压客户、24.29万个公变台区、2566.85万个低压客户的现场核查工作，核查并修改295.94万公变客户数据和53.92万专变客户数据。现场核查完成率100%。累计完成6305个高压客户和7.01万低压客户远程核查工作，发现整改不到位问题3488条，已全部下发至市州公司整改，提升数据治理工作质量。