浅谈电力数据资源盘点和数据资产管理的意义

杨允志 陈佳 胡志亮 万祥虎

摘要：随着三集五大和GS186等信息化建设的深入，企业数字化转型需求被提上日程，越来越多的信息系统集成和相互调用，导致了业务系统功能和数据库的耦合程度越来越高。当信息化系统间数据交互的频度和复杂度达到一定程度，数据资产管理成为电力企业所必须面对的问题。而数据资产管理则是基于企业数据资产和围绕涉及数据资产、公司业务、信息化系统间的一系列关系所开展的工作。因此良好的数据资产管理体系是企业建立完善的数据架构体系并进一步建设大数据应用体系的基础。

关键词：数据资源;数据资产;数据运营

1、数据资产盘点及其台账管理

电力企业数据资产是指电力企业所有的，能为企业带来经济利益的一切数据资源。数据资源盘点主要是针对电力系统中信息系统、功能清单、数据库、表、字段、描述等主要数据资产信息;在盘点完公司数据资产的情况下，建立公司级的数据资源台帐，方便企业自主开展数据资产管理工作。

2、电力数据资产管理的意义

从电力公司信息化实施的维度来看，整体架构可细分为业务架构、数据架构、系统架构、安全架构等，信息系统是对公司运营过程中产生的数据进行汇集和处理的过程，而随着信息系统的不断建设，数据间的血缘关系，数据、系统、业务间映射关系等信息越来越复杂，公司对自身所掌握的数据资产信息却模糊不清，随着企业数字化的不断变革，有必要对公司整体的数据资源现状进行统一管理，并不断进行数据治理，在实现数据资源目录后，逐步向数据应用进行转化，实现公司数据资产的增值变现。

3、数据资源盘点

数据资源盘点作为数据资产管理的基础，根据业务系统的建设情况选择从系统架构入手进行自上而下数据资源梳理，按照信息系统-系统功能-数据库-表-字段的方式，和从信息化系统中现有元数据着手进行自下而上的梳理，向上追溯系统功能和业务流程;两种方式互相结合使用，可以全面盘清公司数据资源情况。

3.1基于公司系统架构自上而下梳理

对于部分业务部门的信息化系统规模较小，通过手工梳理业务系统的功能、数据库、表和字段等信息，逐步实现系统和数据的映射管理梳理，该方式的优点在于紧贴业务流程，所梳理出来的数据对象更容易被业务部门认可，在后期以此梳理结果为基础为业务部门提供数据服务时用户体验更佳。

3.2基于信息系统内数据盘点自下而上梳理

目前多数业务部门的信息化建设已初具规模，各类业务系统已基本覆盖公司主营业务，信息系统较为复杂，数据资源庞大且耦合程度高，可以考虑选择此类梳理方式。通过JDBC等方式自动盘点并提取当前业务系统中各类元数据信息，结合业务流程和系统功能补全元数据的业务含义与信息，最终经业务部门审核确认后进行发布。该方式优点是数据资源可以动态采集和更新。缺点在于提取出来的数据对象与业务语言关联性不强，丢失部分业务含义与逻辑。

4、数据资产管理及运营

在前期完成数据资源盘点形成数据资源目录的前提下，需要对数据资产进行统一管理，保证数据资产的及时更新，通过建立数据责任清单、数据需求清单、数据负面清单，不断促进数据资源的全面共享和应用，进一步发掘数据资产价值。

4.1数据管理组织

完备的数据管理组织是公司数据管理的基石。在理清各部门、各单位在公司数据管理中的职责界面的基础上，建立跨域业务横向协同、省市两级纵向贯通、管理支撑多方联动，职、责、权、利清晰明确的数据管理组织。

4.2管理制度构建

完善的管理制度是数据管理体系建设的重要核心，是公司数据管理的行为准则和工作规范，可以从制度上保障数据资产管理工作有据、可行、可控。结合DAMA、DCMM等业界规范和公司数据管理实际，编制发布数据管理工作方案，进一步规范了公司数据管理体系运行，完善管理机制，明确工作分工，细化工作流程，为数据管理体系高效运转提供制度保障。

4.3数据资源管理

数据资源盘点是数据管理的切入点。开展数据盘点来理清公司数据资源，以系统、功能为编目结构，构建公司数据资源目录，全面掌握数据资产现状，为业务应用和数据获取夯实基础。公司数据资源盘点应以主营业务和核心系统为重点，分阶段、分步骤有序开展公司数据盘点工作。

4.4數据标准管理

数据标准是数据管理的依据。数据标准管理通过制定和发布统一的数据标准，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业数据的完整性、有效性、一致性、规范性，推动数据的共享开放，为数据管理活动提供参考依据。

4.5数据质量管理

数据质量是数据管理的重点内容，通过梳理业务需求提炼数据质量核查规则，评估数据质量水平、推进数据问题整改，制定积极的问题防控措施，从而获得数据质量持续提升。通过专项治理结合常态运行的方式开展，包括数据质量规则管理、数据质量核查、数据问题整改、数据质量评估。

4.6数据共享管理

数据共享共用是数据管理价值实现的关键环节。数据共享管理主要是指开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列活动。通过数据共享管理，打破数据壁垒，促进数据融通、业务融合，实现数据在线分级分类共享。

4.7数据应用管理

数据应用是数据增值的关键环节，是指对数据进行加工处理形成成果并对内共享的过程。涵盖应用需求、分析应用和成果管理三部分。数据应用成果在公司统一平台建设、应用和展示，避免新一轮自建系统和工具的无序建设。

4.8数据安全管理

数据安全管理是通过制定和实施相关安全策略和措施，确保数据生命周期各环节的安全与合规。公司数据安全管理，按照“谁主管谁负责，谁运行谁负责，谁使用谁负责” 的总体原则，建立责任矩阵，落实数据安全责任，强化安全措施，加强安全监管。

5、结束语

随着当前电力企业的业务越来越复杂，数据量指数级的快速递增，企业数字化转型要求企业对其所拥有的数据能够更加有效掌控和使用;高效数据资产管理体系已经成为企业管理所不可或缺的一部分。数据资产管理向下立足于信息系统架构和各业务域，向上支撑公司各级的运营管理，其重要性自然不言而喻。本文通过对数据资源盘点和数据资产管理的意义与关键要素的讨论为电力企业数据资产管理的实施提供参考。

参考文献：

[1] International D.DAMA数据管理知识体系指南[M].北京：清华大学出版社，2012：201