智慧水务—水务行业数据治理方案

将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化形成水务集团内的数据治理体系,并结合企业组织结构,形成数据管控执行体系,在内部持续运行提升、挖掘主数据的应用价值。

方案导航

水务行业面临的挑战

  • 数据多头管理

    缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织,各部门关注数据的角度不一样,缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理,导致无法建立统一的数据管理规程、标准等。

  • 多系统分散建设

    没有规范统一的数据标准和数据模型,各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据,使得数据分散在不同的部门和信息系统中,缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准。

  • 数据质量不高

    缺乏清晰的数据质量管控规范与标准;数据的自动采集尚未全面实现,处理过程存在人为干预问题,导致水务企业数据中存在大量的错误、遗漏和重复数据,影响数据的分析和应用。

  • 数据全生命周期管理不完整

    数据的产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期管理规范和流程不完善;无信息化工具支撑数据生命周期状态的查询,未有效利用元数据管理。

我们的方案蓝图

数据安全管理

数据源

本地文件

营业数据

水厂生产数据

管网scada数据

工程抢修数据

远传小表数据

......

数据治理平台

  • 数据集成交换

    数据采集

    数据清洗

    数据加工

    数据探索

    处理分发

  • 主数据

    客户主数据

    大表主数据

    小表主数据

    流量计主数据

    压力计主数据

    水质仪主数据

    高层泵站主数据

    用水性质主数据

    ......

  • 数据质量

    质量评估

    规则配置

    风险预警

    质量整改

    质量报告

  • 数据计算存储

    多源实例处理

    高效存储

    敏捷计算

  • 元数据

    数据全景

    治理模型

    链路模型

    存储模型

    计算模型

  • 数据标准

    标准制定

    标准评估

    标准实施

数据发布

数据资产管理

资产编目

资产查询

资产服务

资产运营

数据共享

软硬件基础设施、私有云
方案蓝图

方案内容

  • 元数据管理

    对水务企业所有的信息系统数据资源进行清点盘查,并进行元数据的制作和完善,实现集中化管理;识别主数据、并制定接口规范。对识别的数据资源进行大数据平台数据接入和标准化处理。并进行大数据平台盘点后指定范围的数据全程管控和治理。

  • 核心业务流程梳理

    水务企业数字化转型的核心是实现业务流程数字化和超自动化,通过对水务企业现有业务流程、表单、数据进行调研和梳理,明确动作流、角色流、实物和信息流,设计部门内部关键业务流程和跨部门核心业务流程,识别关键数据资产,明确数据资产归属部门和使用部门。

  • 搭建数据标准体系

    数据标准是水务企业数据治理的基础,在构建数据模型时需要明确数据分类规则、主数据、元数据等标准,在构建数据分析指标体系时需要明确计算公式、统计口径、维度属性等标准,在构建报表体系时需要明确报表名称、字段定义、填报时间等标准。

  • 数据质量管理实施

    对纳入数据治理管理范围的数据,结合业务要求进行质量检查的规则设置、定期检查、质量问题分析和排查、质量报告汇报等实施工作,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。

  • 数据资产目录编制

    基于数据模型,结合水务企业组织机构,从业务视角构建数据资产目录,明确数据的分布和所有权,给出业务场景和数据资源的关联关系,让业务部门明确各自的数据资产情况,降低数据查看、管理和利用的门槛。

  • 数据管理应用

    结合水务企业运营管理要求,提出典型数据分析应用场景,设计管理层经营分析管理驾驶舱,实现数据可视化展示和查询,满足管理层对数据的获取和分析需求。由数据资产编目提供对数据共享(数据超市)的支持,并定期进行数据资产使用情况分析。

助力水务企业降本提效

  • 消除数据冗余和孤岛

    采用平台标准化、接口服务化、数据规范化、功能组件化的原则实现信息互联互通,通过数据治理打通各个业务链条,统一数据语言和数据标准,实现数据共享以及数据资产最大化。

  • 构建完善的数据治理体系

    建立和制定企业统一的基础代码、标准的统计指标,将企业的数据有机地关联起来,有效地解决各管理层之间、各业务部门之间、各应用系统之间数据独立和相互隔离的问题,实现信息共享。

  • 促进水务企业大数据融合

    通过信息整合形成各种主题的数据服务,实现对生产类、经营服务类等综合指标的展现和专题分析,建立企业分析模型,构建大数据决策分析平台,发掘更多功能和信息效应。

相关产品

  • 睿治数据治理平台

    一站式提供数据全生命周期治理能力,融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节。

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  • 主数据管理平台

    一站式主数据管理平台产品,覆盖主数据标准、主数据质量、主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码,帮助用户高效完成主数据管理流程制定;丰富的可视化报表,完成主数据全生命周期监控。

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