广州供电局大数据应用:用数据为企业精准“画像”
提高数据质量,推动信息系统实用化是广州供电局今年的重点工作。
在大数据时代,数据成为企业的基础性战略资源。数据就是企业管理者的眼睛。数据质量不高,就像人蒙上眼睛或看错信号灯过马路,危险不言而喻。因此,不断提升数据质量,让数据准确实时地反映出企业状态,成为当前刻不容缓的重点工作内容。广州供电局制定规范、明确责任、建立机制,推动数据质量提升。
系统实用与数据质量密不可分
“数据一旦产生错误,就有可能立即造成调度监视、分析、控制的问题。”广州供电局系统运行部继保自动化科负责人介绍,自动化数据质量问题对电网安全调度运行至关重要。
在南方电网公司统一部署下,广州供电局2015年全面推广企业级管理信息系统,并于今年4月30日前全面实现系统单轨运行。影响企业生存发展的数据资源终于在同一平台汇集、流转,进而形成企业“画像”。
以往,数据分散在各专业领域系统之中,交互较少,除营销和营配等关键系统外,其它系统数据质量不高不容易引起“连锁反应”。现在,各系统间横向协同,一个系统数据质量不好就可能导致另一系统用不起来或者不好用,甚至可能导致决策失误。
“数据质量好了,信息系统应用就会更好;反之,系统就没法用。”广州供电局信息部有关专责说,信息系统和数据质量就像硬币的两面,密不可分。数据质量已成为影响信息系统实用化水平提升的关键因素。
提升数据质量一方面有利于保障各项业务安全、规范、稳定运行;另一方面,为落实企业科学决策和透明化管控提供重要保障。
细化分解落实治理责任
今年,广州供电局信息工作的重点是整顿、提升数据质量。按照南方电网公司2016年数据治理工作要求,广州供电局出台了治理工作方案。
数据迁移到企业级管理信息系统后,数据一致性、完整性差等数据质量问题逐步显现出来。按照南方电网公司下发的数据校验规则,发现了4600万条数据问题。另外,协同数据一致率偏低,在85%左右,问题数据量有680万条。
这只是冰山一角,潜在的存量数据问题体量更为庞大。问题的发现与解决,需要数据校验规则的不断完善。目前,一致性校验规则覆盖不全,协同数据对象138个,一致性校验规则只覆盖了41个,总体覆盖率仅30%。
“数据质量治理是一个长期持续的过程。”广州供电局信息部负责人表示。该局一方面补充完善数据校验规则,全面进行数据校验,完善数据质量管理系统功能,不断发现存在的数据质量问题;另一方面按照“谁受益、谁负责;谁使用、谁负责”的原则,通过责任划分矩阵明确责任,将数据质量等同于设备责任、营销责任、经营责任,将责任层层分解落实。
责任进一步明确了,纳入了组织绩效考核。这样,才能调动更多资源,促使数据质量提升。
长效机制助数据质量提升
治理数据质量重点是要形成长效机制,促使各方沉下心来持续改进。
目前,广州供电局初步建立了工作机制——定期发布数据质量分析报告和定期召开数据质量治理工作例会,协调解决问题,常态化开展治理工作。
既然数据缺陷情况复杂,无法面面俱到分析所有数据问题,那么各领域就要明确本领域的核心数据、非核心数据、协同数据,以点带面,将核心数据作为关键数据重点突破,以“钉钉子”的精神,不断推动整体数据治理工作的开展。
与此同时,该局逐步建立问责机制。数据质量治理工作进度较慢、工作主动性不够、问题较多的部门单位要分层分级向上“说清楚”。
对于增量数据,首先制定规范与落实制度,在数据录入与传输环节有效控制质量,采用双审核的管理机制。
一个理想数据进入系统应经过以下过程:数据记录人如实纪录,验收人认真核对,录入人复核无误。确保每一环节的质量,有赖于干部员工数据质量意识的建立。但更为重要的是建立一套数据复核的机制,从源头上保证数据准确。 (王志明)
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