绿色数智供应链建设背景下的供应链运营管理平台及数据治理

金 钢，田浩原，宫文涛，丁 枫，刘 静

（国网吉林省电力有限公司，吉林 长春 130000）

1 数字治理的具体含义

所谓数据治理是指通过数据对各种问题进行有效分析和展示，并对各类数据设计过程中的相应因素和分析进行处理。这需要加强对数据的有效研究和分析，尤其是行业内数字化转型步伐的进一步加快，数据治理也成为一个重要的研究方向。一般而言，在数据治理方面并没有完全的定义，其范畴包含了各项业务技术和管理活动，其最终目的是保证数据的质量，从而真实反映各种问题。

数据治理是将各种信息进行有效处理，并为决策的科学性提供相应依据，实现合理的职责分工，并严格按照相应程序达成有效共识，通过积极构建相应模型来有效执行，在此模型中针对具体信息、时间、地点、方法、行动等方面进行了说明，数据治理内部拥有一套完整的改善管理机制和体系，它涵盖了技术与数据管理的整个过程，不但包括政策制度、数据标准方面，同时还对于组织的架构、技术工具等方面进行了分析，对于数据治理注重将各种数据管理职能充分发挥，协同串联发展，从而真正实现数据管理的完整性和系统性。

2 数据治理的具体思路

其一，要坚持问题导向与目标导向相结合，对待此问题时，要制定科学合理管理目标，尤其是在业务系统典型数据质量方面，做好相应工作，要真正实现横向协同、上下联动的有效机制，积极构建两级数据质量规则库，要加强对此方面的重点研究和分析，保证数据质量的有效性。同时要针对质量方面进行有效把控，通过对专项问题进行有效核查，实现各种方法和手段的有效整治，加强内部管理工作，保证数据质量管控，逐步向业务前端发展，只有这样才能真正实现数据质量的全面提升。

其二，要实现协同配合，分级处理。要从公司出发，注重整体全局意识，要求联合公司的各专业各单位相关专业人员共同探讨，建立明确的质量管理体系，保证数据的有效治理，在此过程中还要加强相关人员之间的有效配合，注重各部门之间的有效沟通，为更好地实现此项工作的落地奠定重要基础。

其三，应用驱动，注重服务。从企业内部出发，要打造服务型公司作为整个业务发展的经营理念和目标，对于业务应用检测数据质量问题，尤其是对实际过程中存在的各种重难点问题进行有效分析，要求通过专业人员加强探讨，来打造专业化的技术支撑力量。

3 供应链数字化转型时不我待

当前，绿色数字正在实现积极转变，并由传统的信息化管理逐步向数字化转变，实现了数字供应链建设工作的有效推广，提高了自身实用性，这需要发挥数据在此方面的重要作用。传统系统信息化是注重业务流程，认为信息是简单的一种信息化手段，但因为存在不同的信息系统，导致在其结构上出现了差异，使得在整个信息系统内部开展操作变得更加困难，极易产生各种信息壁垒情况，在信息方面因为出现资料不完整和效率不高的情况，导致对整个业务的有效分析造成一定阻碍，无法保证决策的科学性和有效性，也对业务问题的相应解决办法分析增添困难，因此在整个企业信息化建设过程中，要强调业务流，同时也要对整体的数据体系充分考虑，并结合现实需求实现业务流向数据流的有效转变，来更好地推动整个企业的数字化转型升级。

4 数据治理应用流程

4.1 前期准备工作

为更好推进公司物资数据的有效治理，公司发布了物资数据治理标准规范。要严格按照相应要求推动此项工作的积极开展，尤其是要按照业务驱动问题导向原则实现数据治理，并坚持以点带面原则达成数据治理共识，成立数据治理组织，不但包括业务管理部门，同时还包含信息化管理部门，真正实现内部的信息化管理。两级供应链运营用户方面以及开发团队方面都要明确分工，尽职尽责，做好自身分内工作，要将各项工作落实到位，落实致人，由个人承担相应责任，来真正实现供链数据管理体系的不断完善。对此方面要严格按照谁的环节谁负责的原则，对各项工作进行有效检查和落实，为达到理想治理效果，还需要不断完善内部的考核机制，要真正强调奖罚手段来实现治理方式的优化以及治理水平的提高，还要结合内部实际现状，按照相应实际需求来制定最终治理目标，要实现常态化管理，同时又强调专项化治理，实现二者有效结合，更好推动工作开展，实践工作任务的有效完成，在沟通机制方面要求加强有效沟通，促进相互联系，真正对物资数据管理流程方面进行有效设置，来实现整个落实问题的闭环管理。

4.2 数据治理过程

供应链数据治理方面贯穿于数据全生命周期，对此公司要严格按照相应要求，保证各项工作开展，首先要求对质量方面进行有效保证，要提升整体质量以及工作范围，要实现核查规则的有效梳理，并结合当前实际应用需求，积极开展相应问题，反馈实际情况，完善数据质量标准。其次，要通过资源目录实现数据的有效整理，保证数据质量监控工作，要求相应数据保持一致性，要基于数据平台对各种信息进行统一管理，保证各种数据的有效分析和处理，及时做好相应整合工作，减少因系统源头问题而造成数据的不稳定性和不准确性问题，要保证数据在传输过程中发挥重要作用。再次，要求以实用化导向有序检验应用数据对数据源头方面进行精准判断，提升智力水平，真正保证数据的可靠性和标准性，实现供应链数据生产要素质量的进一步优化。最后，应当结合核检工具及其相应规则，对整个数据质量积极开展检测工作，实现问题有效整合，按月形成相应清单和报告，针对问题及时处理，要统筹开展二级业务系务数据质量核查工作，形成相应问题清单，并结合问题提出相应策略，另外，还要结合总部发布的一级业务系统问题清单进行分析，实现问题的有效核实和整治。

为了更加有效的提升物资数据的质量问题，保证数据治理工作的开展，并实行分项问题处理，要严格按照相应要求， 包含分项问题治理、全面问题治理，以及长效治理提升三个阶段，同时每个阶段中都要严格按照PDCA模式进行循环，推进数据质量的全面提升。在第1轮期间，对于数据治理方面强调专项问题整治，这就要求围绕整个典型问题并组织原系统数据平台，以及构建与各大厂商之间的联系，对实际问题的台账进行有效处理，并在此过程中不断发现问题及时跟进并确认。第2轮数据治理为全面的数据治理。要求从数据接入及时性完整性出发，对问题台账要进行有效处理并及时进行跟踪确认，同时要结合往省数据实际核查治理结果作出相应判断，对各单位存在的各种普遍问题有效排查，要在解决相应数据技术问题基础之上，深度挖掘各种数据质量问题。第3轮为长效治理提升。此方面注重对数据质量长效提升的有效方法，通过建设一致性对比工具，编制自动核查脚本等各种工作，实现数据质量的可视化和自动化。

5 现代智慧供应链数据管理体系建设思路

5.1 健全两级数据管理机制

在整个现代智慧供应链数据应用方面，由于内容更为复杂，业务链较长，因此要涉及多个环节，要求各部门之间加强联系，强调实际团队发展的关键作用，同时在职能方面不清楚，无法做出有效界定，使得项目工作的顺利进行更加困难，因此，这更要求各部门协调配合。再有数据在整个链路传输中会也出现各种问题，且涵盖面较广，其中不但存在技术方面的问题，同时在其业务方面依然会存在各种困难，这就需要建立一套横向协同、纵向贯通的有效管理方式，确保两级数据管理工作的及时沟通，保证资源共享，共同解决各种问题。

5.2 建立供应链业务数据标准

数据标准是为了保证各种数据库与各功能之间的有效统一，并保证各种数据的系统性和唯一性，对此方面要满足系统正常运行的具体需要，并实现与其他相关系统之间的有效协同，为保证各系统之间信息共享，有效融合，急需要对实际数据进行统一设置，确定相应关系实现规范管理，数据标准适用于业务数据描述、信息处理方面，而在整个经营过程中即要保证数据的规范性，同时对于数据方面也要具有统一解释，这将成为整个信息管理的基础工作，以及成为实际应用开发过程中的重要工作。

目前，不同业务环节数据具体标准不一致，导致内部数据标准矛盾方面依然存在，要结合具体情况进行有效分析，尤其是对供应链内部与外部之间的数据交换方面进行重点把握，保证数据共享，建立统一完善体系，有助于对数据的统一管理，这也将对整个业务的流程发展提供有效基础，它可以实现流程的规范性、科学性，因此急需内部智能供应链业务数据标准方面的有效完善，来更好地为相应的业务管理需求提供支持，为保证数据质量的提升产生重要意义。

5.3 建设支撑功能

以绿色数智供应链为载体，严格按照总体规划、分步操作的重要原则，实现整个数据管理流程的有效执行，并在整个绿色数智供应链方面进行有效固化，来保证数据需求、资产管理、质量保障、数据共享等各角度的有效完善，充分发挥数据管理信息化的重要功能，来提升整个数据管理工作的水平，并以数据供给有效管控为主线，实现各项功能的重要发挥，做好整体规划工作，并积极构建数据管理业务架构，来实现整个供应链建设的有效运转。

其中，对数据需求管理方面，包含对各种数据的需求进行申报以及后期的审核验证等工作，要满足当前数据整合的实际需要，并结合数据资产管理方面进行有效分析，实现规范化管理，对每一个数据表数据项进行整理，积极建立其内部的关系，认定相应管理职责，实现供应链数据资产的有效整合，数据安全管理工作方面要保证数据的安全，同时要针对安全级别进行有效管理，数据方面在于共享，而对于数据方面极容易存在泄密现象，因此要做好安全管理工作，充分发挥安全审计功能，要结合当前的数据资源清单做出相应优化，在提供数据共享目录时，要对此方面进行分析。同时，数据应用管理方面更加强调一站式有效服务，来真正实现数据的有效监控，还要对二级数据的规模质量方面进行掌握。另外在工作评价管理方面实行自动化收集各种数据，来保证整个现代智慧供应链总部与其省公司之间数据的有效传输，加强二者之间的有效链接，真正实现高效互动，对两级数据管理信息支撑功能进行充分发挥，并设置相应方案，结合多种因素，从总体技术线路基本功能、数据集成等各个角度，实现此项功能的有效规范和应用。

6 结论

在现代智慧供应链核心资产中，数据发挥了重要作用，它可以保障高质量高效率的有效运作，尤其以绿色数智供应链建设为载体，实现数据的有效驱动，保证整个供应链内部各要素之间的协同进行。为实现绿色数智供应链数据管理工作的有效推进，需要提升自身供应链的业务感知能力、实际运用能力以及科学决策能力，通过不断建设内部机制、实现标准的有效设置、功能的进一步建设以及文化建设四个方面，来真正实现内部的统一管理，坚持职责分明，实现业务协同共同推进和发展，并运用一个完善的供应链数据管理体系，这将更好地推动整个数据在此方面发挥的重要核心作用，这也将为实现供应链有效转型以及创造出更大的价值奠定基础。