数字化转型背景下，能源企业如何做好数据治理？
数字经济时代，数据是具有重要价值的生产要素，其中的能源数据既是推动行业发展的关键要素，也是国家、社会以及能源企业的重要资产。面对“十四五”时期的新阶段、新要求，能源数据的治理问题已经成为能源治理绕不开的议题。
今天小亿就来为大家说说能源行业数字化转型的背景，以及能源企业该如何做好数据治理？
一、我国能源产业数字化升级正在加速
3月22日，国家发展改革委、国家能源局印发《“十四五”现代能源体系规划》，文件表示，我国步入构建现代能源体系的新阶段。现代能源产业进入创新升级期。围绕做好碳达峰、碳中和工作，能源系统面临全新变革需要，迫切要求进一步增强科技创新引领和战略支撑作用，全面提高能源产业基础高级化和产业链现代化水平。
除此以外，文件还表示，要加快能源产业数字化智能化升级。推动能源基础设施数字化。加快信息技术和能源产业融合发展，推动能源产业数字化升级，加强新一代信息技术、人工智能、云计算、区块链、物联网、大数据等新技术在能源领域的推广应用。
积极开展电厂、电网、油气田、油气管网、油气储备库、煤矿、终端用能等领域设备设施、工艺流程的智能化升级、提高能源系统灵活感知和高效生产运行能力。适应数字化、自动化、网络化能源基础发展要求，建设智能调度体系，实现源网荷储互动、多能协同互补及用能需求智能调控。
二、能源企业数据治理实践的3个方面
目前，能源行业企业也顺应数字经济形势，如火如荼地进行着数字化转型，强调“数据驱动价值”，或者希望通过对数据的深入探究和有效治理，重塑差异化竞争力。
能源行业对于国民经济具有独特属性。随着企业数字化转型的深入，业务系统更多，数据量更大，数据整合也更困难。面对数据打架、数据标准不统一、缺乏管理机制、数据共享、使用效率低等挑战，数据治理的重要性和必要性进一步凸显。当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下3个方面：
1.分析域数据治理（元数据管理）
以元数据为核心，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即，我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？
2.事务域数据治理（主数据管理）
以主数据为核心，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。
3.数据质量驱动的数据治理（数据标准管理）
对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术上的唯一性、一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、全面性等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。
从能源行业现状看，这三个方面在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三个方面的数据治理实践，也没有出现对非结构化数据尤其是以时序数据为代表的能源大数据进行治理的典型案例。
三、能源企业数据治理存在的问题
疫情之下，很多企业备受影响，在此情境下，能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础，责任愈发重大。越来越多企业意识到，依托大数据技术加速企业数字化转型，可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识，企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。
尽管有很多企业意识到数据是企业的核心资产，但是没有完备的数据资产管理体系，数据要素的生产力就很难发挥出来。能源企业的数据体量大、数据类型多、数据产生快，这就要求企业在实际生产的过程中，对数据的产生、存储、加工、应用、归档等数据全生命周期进行管理。
当前，大型央企从数据湖建设、数据资产目录建设、数据指标体系建设、数字化运营平台建设等方面采取了一系列开发利用数据的措施。
然而，部分企业发现数据资产体系构建后，并没有像预期那样实现数据资产化和数据价值化，数据产生的洞察和报表也没有完全收到业务和管理部门的认可。主要原因包括数据质量不高、数据标准不一、数据安全缺位、应用场景匮乏等。
四、亿信华辰大数据资产管理方案为能源企业数字化转型赋能
亿信华辰大数据资产管理方案可以帮助能源企业全面整合多源、异构的数据和信息资源，通过一站式的数据治理和智能的数据资产规划开放能力，将有价值的数据合理、合规、安全、高效的提供给各业务条线的数据需求方，全方面监控数据资产在全业务流程中赋能程度和成效，激活数据要素潜能，驱动治理方式、生产方式的变革。
如图所示，遵循“全局意识、业务为本、数据为核、分步演进、局部执行”为原则，围绕“1+4+N”模式来建设和开展，助力数据资产管理项目敏捷建设和迭代升级。1个策略：保障数据资产管理职能落地实施；4大职能体系：以数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营四大管理职能为支撑；N项服务：服务N个数据增值应用和数字化应用场景。
1.数据集成
实现企业中多源异构数据的采集，并进行有效的整合和开发，让数据实现更多的关联和碰撞，打破企业数据孤岛，产生更多有利于业务开展和创新的价值数据，确保数据资产的完整性。
2.数据治理
构建统一可执行的标准，提升数据质量，发掘数据关系，建立数据认责和问责机制，治理后的标准化数据，才能融会贯通到不同的业务领域。
3.资产规划开发
构建统一、规范的数据资产视角，合适的服务方式，是将数据向全业务条线推广的重要步骤，充分释放数据的巨大价值，使数据能够更好地反哺企业业务的发展。
4.资产运营
推广高价值的数据，收集数据资产需求，不断完善、拓展整个数据资产体系，通过运营才能让数据精准有效、安全合规地被数据消费者使用，并充分体现数据资产价值。
五、案例展示
1.项目背景
工业互联网激起能源领域一池春水，新一代信息技术则是其不断发展的加速器。山东能源集团某下属集团率先在煤炭行业实践大数据建设，响应山东省号召积极开展新旧动能转换，将大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术与企业融合创新，促进企业的精细管理、精准决策、精益运营。
2.痛点问题
在具体推进中，集团很快遇到了瓶颈——发现内部虽有海量数据，却无法发挥出数据价值，想做数据分析挖掘，却没有高质量的数据支撑，只能做一些浅层的数据分析应用。在多方考察和比较下，该集团最终选择亿信睿治智能数据治理平台，希望能携手实现新旧动能转换，管理升级，数据化运营，在多个场景实现经营管理效率的提升。经多方考察分析，当前集团要实现此次项目目标面临着诸多问题：
（1）历史原因：遗留数据孤岛
集团大量的信息化自动化系统，产生了海量多源异构数据，这些系统数据的数据标准不一，形成了一个个数据烟囱，无法实现数据融合、关联分析。
（2）客观存在：信息海量脏数据多
该集团整体信息化能力较强，业务部门对信息系统的使用率较高，但由于数据质量管理体系没有来得及建立，容易出现数据录入错误，录入数据格式不规范、多头报数等数据质量问题。
（3）部门独立：无数据资产编目
每个部门业务人员只知道自己工作中接触到的数据，不知道全集团有些什么数据，有哪些和自己工作相关的数据可以利用，使大量数据变成沉睡数据。集团数据治理体系尚在建设中，发现问题但也无法及时纠正过来。
3.建设内容
针对该集团的实际数据问题，充分考虑到国家大数据战略规划的前提下，亿信华辰实行数据治理、建设数据仓库、逐步按需推进数据应用落地。通过数据治理、数据赋能、数据化运营核心要素建设集团数据治理平台。最终采用标本兼治、持续发展的设计理念，制定“三步走”计划。
（1）治本：自上而下建立数据治理体系
首先从管理层面帮助集团建设数据治理体系，制定数据质量管理办法，确定数据质量主体责任在业务部门，建立数据质量绩效考核制度，从源头上解决数据质量问题。
同时在技术层面对集团进行涵盖数据全生命周期数据治理，通过元数据管理，掌握数据来龙去脉；通过数据标准管理，统一数据标准；通过数据质量管理，发现数据质量原因，从源头循序渐进提升数据质量；通过数据资产编目，让各业务部门了解集团数据及其含义，申请取数加工分析，最终实现人力、财务、安全生产、设备、ERP、OA、党建、档案八大系统的数据治理。
（2）治标：建设集团级大数据资产平台
在集团搭建基于hadoop架构的大数据平台，通过Kafka，Flume等技术手段，实现矿端安全监测、人员定位、设备、应力、水文等感知数据的实时采集、清洗和存储。并结合各系统治理之后的数据，进行数据整合，建立人力、财务、安全生产、设备、办公五大主题域的数据仓库。最终针对各类数据资产进行编目，形成整个集团的大数据资产平台，同时通过权限管理、流程审批、数据加密脱敏等一系列手段保障数据安全，实现数据共享。
（3）治岗：业务人员快速实现数据赋能
该集团意识到数据化运营，最终必须让一线业务人员具有数据思维，掌握数据分析能力。所以本期项目由实施工程师抛砖引玉，制作了一批数据自助式分析模板，业务人员不但可以利用模板现有的分析模型分析取数，更可通过简单的拖拽方式做探索性分析，尝试新的数据分析模型，学习数据分析思路，逐渐掌握数据分析能力，实现数据赋能。
4.项目价值
通过一期项目的数据治理，亿信华辰为客户建立了集团级大数据资产平台，运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模，实现了集团全量多源异构数据采集，并对核心的人力、财务、设备、煤质、生产安全数据进行数据治理，形成高质量的数据资产。
通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员寻找自己所需的数据。业务人员可以对自己所需数据提出申请，数据管理员审批通过后，业务人员可以利用零代码敏捷分析工具自助分析取数，实现数据赋能，支持日常生产经营管理。
由于采用标本兼治，数据赋能的建设策略，解决数据质量，数据融合等企业痛点难题，也通过数据赋能让客户看到了数据治理的成果，建立了信心，集团领导表示：“未来我们会积极拥抱工业互联网，推行5+N平台化管理模式，把数据作为企业创新发展的核心资产。希望在现有成果基础上，我们能通过后续项目实现集团所有核心数据的数据治理，并针对集团核心的人、财、物、产、供、销、环，生产安全全要素业务场景，利用数据分析挖掘技术建设分析模型，从而实现全集团数据化运营智慧管控。”
六、小结
至今为止，很多企业已完成信息化建设，随着企业逐渐向智能化转型，企业内部开始形成一定的数字化战略蓝图与规划，他们深知数据资产对于企业的价值与意义。
但只有搭建企业数据资产管理体系，推进企业数据资产管理规范和创新，提升数据应用价值，才能解决企业数据资产查找难、应用难、管理难等问题，最终实现企业数据价值挖掘及数据资产变现升值和数据资产的“应用和管理”的稳步前进。