浅谈对CSG Ⅱ系统实用化和数据质量的理解

李晓敏 秦君 吴庆升 洪灿文 庞丁黎

[摘    要] 信息化是当今世界经济社会发展的大趋势。作为推动企业各项工作全面改进的重要突破口，它是企业长远发展的核心竞争力，而在现代企业的发展过程中，数据质量是电网信息系统有效运行的基石，是安全生产管理的基础，高质量的数据是提高企业精细管理水平的基础。企业推广管理是重要的支撑，数据质量已成为提高信息系统实际水平的关键因素。结合德宏南网CSGII的推广和企业信息化建设，对配电网生产区域的数据质量问题进行了探讨，包括数据质量问题的来源、数据质量管理策略、持续改进和数据质量管理。论述了电力企业信息化建设中技术实现的思路和管理平台的建设，希望进一步将管理与技术手段相结合，提高数据质量。

[关键词] CSGII;实用化;数据质量;信息系统实用化

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 03. 028

[中图分类号] F270.7;F426.61    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）03- 0069- 03

1      数据质量背景

2015年，作为企业管理信息系统综合网络，数据质量的关键因素已成为影响实际信息系统的水平。提高数据质量，有利于确保公司業务的安全、规范和稳定。为企业实施科学的决策、透明的管理和控制提供了重要的保障。为此，南方电网公司计划在改进数据质量管理的专项工作上投入两年时间，改进数据质量验证标准和验证工具，开展月度数据验证和纠正工作，开展年度评估工作等。实现了业务领域核心数据验证规则的通过率达到95%以上的目标。

要认真贯彻南方电网公司的工作要求，开展“数据质量管理专项推广”，明确公司的数据质量管理和公司的实际工作目标、工作组织和职责、工作内容，不断提高企业管理信息系统的数据质量和实用水平，以适应南网公司的要求。

2      数据质量概述

数据的质量是信息的质量，不良的数据会产生不准确的信息。判断数据质量的好坏首先需要考虑数据质量基本参数规范性、完整性、准确性、一致性、及时性是否满足，即对各系统中填报数据的规范性、完整性、准确性、一致性、及时性进行考核。

2.1   数据完整性

数据的记录和信息是否存在完整和缺失的情况。数据的缺乏主要包括记录的缺失和记录字段的缺失，这都会导致统计结果的不准确，因此完整性是数据质量的最基本保证，完整性的评价相对容易。

2.2   数据准确性

数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或错误信息。精度在书中现有数据记录错误，比如混乱的字符数据的现象也要跟踪的准确性评价范畴，另一种是异常值，不同寻常的大或小，不符合有效性的数值。

2.3   数据一致性

数据一致性主要包括数据记录规范和数据逻辑一致性。数据一致性审计是一项重要而复杂的数据质量审计。特定审计数据的记录是否与您一致，以及它是否与前后收集的数据一致。

2.4   数据规范性

数据的记录和信息是否合理、规范;记录中是否存在不符合校验规则的参数。数据的不规范会造成统计结果的不准确，在系统中规范性问题数据也比较多。

2.5   数据及时性

数据产生和查看之间的时间间隔也称为数据的时间延迟。

3      生产域数据质量现状

经过多年的信息化建设，并取得了一定的成功在数据质量管理，数据质量得到改善，但还有部分数据在规范性、完整性、准确性、一致性存在问题;另外由于新旧系统更换，在新旧系统的数据迁移过程中，存在一些子数据，现场迁移困难，进行迁移;原始系统库存数据不完整，导致系统中设备参数不完整，结构路径紊乱。设备丢失，数据无法提供，依此类推。

3.1   按照数据质量管理平台20181013生产域报告统计

校验数据量：6 599 567条;数据准确数量：6 592 548条;问题数据量：7 019条。

数据统计如表1所示。

4      协同系统应用于数据质量相互影响

通过上述生产域数据质量现状结合当前进行的数据质量整改和CSG Ⅱ系统实用化提升工作，数据质量严重制约了信息系统用户的提高，尤其对电子传输、停电维护、故障、可靠性模块影响较大：（1）生产领域问题数据。系统设备账单、功能定位参数不全。不是自己的数据，因为这个问题的一部分数据信息不符合实际的，沉闷的日常业务增加工作量和降低效率。（2）协同报告的问题数据。协同应用系统站线数据不一致，直接影响到配电网电子传输的质量，决定了今后配电网管理的工作效率。（3）不通电变压器。GIS系统中设备的问题数据，导致日常业务工作或服务效率低下，无法在系统流程中传输。（4）拓扑变压器断开变压器。GIS系统中设备拓扑连接的问题数据，这部分问题数据导致日常服务工作效率低或服务无法在系统流程中流动。（5）CSGⅡ系统中的数据不是静态的，它通过CSGⅡ系统的应用模块进行日常工作。

数据采集、数据整理、数据录入、数据查询与分析、数据统计与数据更新是通过一系列的过程来实现的。另一方面，要严格遵循云南电网的规范流程，开展日常业务工作。在系统中填报工单时注意填入数据的准确性和规范性，做到不乱填、不错填、不漏填，带“*”必填项必须填写，组织机构、所属供电所、所属区县局等参数必须填写，为以后的工作减少一些不必要的麻烦，避免新的问题数据产生。

加强信息系统的技术支持，实现信息系统的分类验收和实际问题，分析和推广信息系统应用管理控制系统的实用性，建立多维、规范的考核机制，深入了解系统的现场应用，加强信息部门与业务部门的沟通，指导和监督业务人员的数据质量纠正工作。提高整个CSGⅡ系统的数据质量，深化应用信息化。

按照南方电网公司数据质量的需求管理方法，结合云南电网公司和德宏供电局数据质量管理的实际情况，为了加强规范管理，达到标准化的数据的准确性、完整性，及时性、一致性的治理目标， 要做到数据质量整改工作认真，表单數据质量改进推广和实际应用系统，通过实际管理逆转传输数据质量改进，专注于健康水平的数据质量和数据质量管理水平的提升。

根据2016年生产领域数据质量改进的情况，总结经验，按照责任明确、分级控制、逐步分级管理的要求，建立各级质量改进进度监督控制机制。区分主设备与通用设备、核心参数和非核心参数，优化账户参数信息，按照“主网全面完成、配电网关键突破”的原则推进配电网相关工作，加强质量检查和进度检查。

5      总    结

数据是企业发展、决策支持、信息化建设和发展的核心资源。高质量的数据是提高信息系统实用性的催化剂。因此，在信息系统实用化过程中，必须加强数据质量整改，使数据质量和信息系统实用化形成良性循环，为今后的数据分析和应用提供质量保证，并为电力企业要提高信息化水平和竞争力。

主要参考文献

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[5]张晓冉，袁满.通用数据质量评估模型及本体实现[J].计算机研究与发展，2018（6）.

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