一、大数据治理概述

在当今数字化时代，数据已经成为企业的重要资产。然而，随着数据量的爆炸式增长，数据治理问题也日益凸显。数据冗余、不一致、分类命名混乱、确权定价机制缺失以及跨系统整合不足等问题，严重影响了企业对数据的有效利用。例如，在电网设备管理中，同一台变压器的台账信息在多个系统中重复录入，不仅增加了存储成本，还可能导致数据更新不同步，影响业务场景的准确性。

二、大数据治理的行业痛点与解决方案

电力行业

电力行业是大数据应用的重要领域，同时也面临着诸多数据治理难题。

• 数据冗余与不一致：同一台变压器的台账信息在ERP、设备管理系统、巡检系统中重复录入，存储成本增加，数据更新不同步引发版本冲突。
• 主数据分类与命名混乱：同一电压等级的断路器在不同部门存在多种命名规则，设备全生命周期追溯困难，新能源并网设备分类标准缺失。
• 数据确权与定价机制缺失：用户侧用电数据涉及多方权益，缺乏明确权属划分规则，数据共享率不足，高价值资源因定价标准缺失难以进入要素交易市场流通。
• 跨系统整合不足：EMS、营销系统、新能源监控平台数据标准不统一，人工开发多个数据转换接口，维护耗时高，输电线路台账与GIS坐标数据无法对齐，无人机巡检路径规划误差率高。

针对这些问题，亿信华辰提供了电力大数据治理解决方案。该方案围绕政策合规、数据质量提升、预测性分析优化、电力数据产品等场景，打造数据汇聚、治理、服务等能力，促进数据价值释放，赋能电网企业高质量发展。

应急与能源行业

应急与能源行业同样存在数据治理问题，如数据感知不全面、信息化规划不统一、业务系统不协同、数据不共享等。

• 数据标准不统一：不同系统的数据分类编码、接口与交互、数据库管理等标准不一致。
• 信息孤岛现象严重：各业务系统之间缺乏有效的数据共享和协同机制。

亿信华辰针对应急与能源行业提供了相应的解决方案。

• 统一数据标准：制定统一规范的数据标准，包括数据分类编码、数据接口与交互、数据库管理、标准管理规章制度等标准体系的建设。
• 统一数据治理体系：以“数用分离，智能驱动”为治理思路，通过提取、清洗、关联、比对、标识等数据处理模型，构建符合大数据发展的数据全生命周期治理体系。
• 统一应用中心：建设统一门户、统一认证、统一管理的综合应用平台，实现多源信息实时共享，安全生产状态精确感知。

三、大数据治理的应用与展望

大数据治理的有效实施，能够为企业带来诸多应用价值。通过数据治理，企业可以实现数据的精准分析和预测，优化业务流程，提高决策效率。例如，在电力行业，通过对用电数据的治理和分析，可以实现精准的负荷预测，优化电力调度，提高能源利用效率。

展望未来，随着技术的不断发展，大数据治理将更加智能化、自动化。人工智能、机器学习等技术将被广泛应用于数据治理领域，帮助企业更加高效地解决数据治理问题。同时，数据治理的标准和规范也将不断完善，为企业的数据治理提供更加有力的支持。

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