文/党倩 苏蕊 杨波
在经济水平不断发展的同时,电力企业的发展速度也明显增加,电力信息系统数据质量是电力系统信息化发展的重要内容,数据质量是数据处理过程的重要前提需求,直接影响到电力企业的生产经营质量。提升电力信息系统数据质量,在面对日益复杂的数据资源问题,采取相应的解决方案,避免影响到电力信息系统的推广,更好的满足人们对于电力资源的需求。
数据是电力信息系统的核心资源,数据简单来说就是按照特定柜子排列的符号,结合电力企业信息系统的实际情况,数据质量就是影响用户数据的指标。目前在电力企业中,电力信息系统的覆盖面较为全面,系统的功能进一步深化,不过由于还是存在一些问题,导致了系统中出现了大量的问题数据,并且这些问题数据在不断的累积,进而造成了更为严重的影响。
电力信息系统中的信息量明显增加,尤其是随着大数据技术的应用,电力信息数量大幅度上升,但是电力企业并没有完全找寻到数据中的价值理念。电力企业对于大数据技术应用的不断推进,数据分析工作愈加重要,不过由于问题数据的存在,数据分析工作的展开受到了较大的影响,数据中所蕴含的信息量较为琐碎,很难为电力企业的决策提供必要的支持。
现有的数据质量控制管理部门对于电力信息系统数据质量的控制方案还需要进一步完善,相关管理和考核内容的缺失,导致了无法及时发现电力信息系统中的问题数,也无法对数据进行有效的筛选,导致了问题数据仍然存在,识别的难度较大,是整体数据处理分析工作面临了较大的难度。
现有的电力信息系统并没有完善的数据录入和管理规范指引,相应的数据处理,还有一些弊端存在。工作人员并不了解建立信息系统数据的处理方向,在后续的数据录入和分析过程中,也出现了许多的问题数据。正是由于数据质量对于电力信息系统工作人员来说,属于一个全新的概念,没有认识到数据质量的重要性,也很南京电力信息系统与数据质量相融合,导致了问题数据的出现。
在现有的电力信息系统中引入数据价值理念这一概念,将数据资源作为电力企业的重要资产,将其实现从基本的代码到核心内容的转变,充分提高数据在店里企业中的重要性。借助大数据技术,展开电力信息系统数据分析,深入挖掘数据存在的价值,以便于更好的支持建立起的决策。
结合电力企业的发展需求,制定针对性较强的管理控制机制,不断的完善管理方案和考核分,并且重视数据评价结果。通过对数据的形式,及时的发现在电力信息系统中存在的问题,数据及时的进行问题数据定位。按照电力信息系统事的重要程度进行分类处理,完成数据的分类录入,形成数据库,做好数据库的维护升级,能更好地进行问题数据的定位。
针对电力信息系统的运行状况,重新梳理现有的管理规范,做好管理指导,严格按照管理规定去完成电力信息系统数据的录入和后续的维护,尽可能的减少问题数据的出现。对相关工作人员进行培训,加强对数据质量重要性的认知,制定完善的人员考核方案,让工作人员能够在日常的工作中做好数据的处理,认识到数据质量的重要性,合理的划分岗位职责,将责任落实到个人,真正的能够借助考核激励手段来提高工作人员的执行力。
电力企业在发展过程中涉及到得数据量明显增加,随着数据再分析储存压力上的提升,数据质量受到了极大的威胁,这也影响到了电力信息系统的应用。进一步完善数据质量保证体系,做好外部保障支持,能够全面管理数据质量,进行数据的整理分析。在数据分析处理时,做好数据质量的检查,避免出现大量的问题数据,对数据进行质量检查,评价其影响范围。在数据检查的过程中,需要通过多方面对于数据的完整性进行检查,针对数据检查接口来分析数据的完整性,确保电力信息系统数据在进入数据库之前并不存在质量问题。分析数据库中的海量数据是否完整,是否存在问题数据,电池的数据库进行检查,优化,及时的发现数据中的问题数据,进行相应的处理,避免问题数据的大量出现,造成更严重的损失,根据特定的检查指标,定期检查或者是抽查数据的准确性和全面性,有效地提高电力信息系统数据质量,更为有效地提升电力企业服务水平。建立信息系统数据质量问题不可避免,但是可以采取一些预防手段来制定应急预案,一些系统出现的问题,需要进入数据库加以处理,这样可以在问题出现之前进行一些处理,预防出现数据质量问题。建立信息系统的智能化的发展,使得数据更加庞大,数据和分析和处理工作需要完善的管理体系来完成,分析电力信息系统数据的构成,做好数据的规划,对电力信息系统数据进行统一的规范管理,充分发挥电力信息系统的功能。
综上所述,电力信息系统数据量明显增加,以及科学技术水平的发展,电力企业已经认识到了数据信息的重要性,电力信息系统数据是影响到电力企业发展的重要资源。从目前电力企业的实际情况来看,做好数据分析工作,在企业决策中提供必要的数据支持,保证数据质量,进一步提升电力企业的信息化水平,更为合理的进行决策。