大型供热企业数据治理体系建设与实践

陈立明

摘要：随着我国经济的持续发展和城市化进程的加快，供热企业作为公共服务的重要组成部分，其规模和复杂性也在不断增加。在这个过程中，数据治理体系建设成为了供热企业提高运营效率、降低成本、增强竞争力的关键。然而，目前大型供热企业在数据治理方面还存在诸多问题，如数据质量不高、数据孤岛现象严重、数据安全问题等。因此，研究大型供热企业数据治理体系建设与实践具有重要的现实意义。

关键词：大型供热企业；数据治理；体系建设

引言

近年来，国内外对于数据治理的研究取得了显著的成果。在国外，成熟的数据治理框架和工具已经被广泛应用于各种行业。在国内，虽然数据治理的研究和实践起步较晚，但已经取得了一定的进展。许多企业和研究机构开始关注数据治理，并尝试建立适合自己的数据治理体系。然而，针对大型供热企业的数据治理研究还相对较少，现有研究主要集中在理论探讨和框架设计方面，缺乏实证分析和实际应用。本研究旨在针对大型供热企业数据治理体系建设与实践的问题，通过理论分析和实证研究，探讨适合供热企业的数据治理体系构建方法和管理策略，为供热企业提供有益的参考和借鉴。

1、大型供热企业数据治理体系的建设过程

1.1、组织架构搭建

在大型供热企业数据治理体系的建设过程中，首先需要建立一个组织架构，以确保数据治理工作的顺利进行。在这个组织架构中，成立数据治理领导小组和工作小组是至关重要的。数据治理领导小组由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略目标、政策方针以及重大决策。该小组的主要职责是确保数据治理工作与企业战略发展相结合，对数据治理工作进行全面指导和监督。工作小组则由各部门相关人员组成，负责具体的数据治理工作。工作小组成员应具备一定的数据管理和技术能力，以确保数据治理工作的实施和落地。工作小组的主要职责包括：制定和实施数据治理制度、标准和流程；组织数据治理培训和宣传；协调各部门开展数据治理工作；监控和评估数据治理工作的效果等。在组织架构中，明确各部门的职责和协作机制是保证数据治理工作高效运行的关键。首先，明确各部门的数据治理职责。企业各部门应根据自身的业务特点和数据治理工作需求，明确各自在数据治理中的职责和任务。其次，建立协作机制。企业各部门在数据治理工作中应保持密切沟通和协作，确保数据治理工作的顺利进行。例如，各部门应定期召开数据治理工作会议，分享数据治理经验和成果；在数据治理项目中，各部门应共同参与，确保项目的顺利推进；对数据治理工作中的问题和困难，各部门应共同研究和解决。

1.2、流程制度设计

制定数据治理相关规章制度是确保数据治理工作得以有效执行的基础。企业需要根据国家相关法律法规和行业标准，结合自身的实际情况，制定一套完整的数据治理规章制度。这套制度应涵盖数据治理的组织架构、职责分工、数据质量控制、数据安全与隐私保护、数据共享与开放等方面的内容。通过明确规章制度，可以规范企业内部的数据管理行为，提高数据治理工作的执行力和效率。建立数据治理流程与操作规范是为了确保数据治理工作在实际操作中能够得到正确的执行。企业需要根据数据治理规章制度，设计一套完整的数据治理流程，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。同时，还需要制定相应的操作规范，明确各个环节的操作步骤、操作要求和操作人员职责。通过建立数据治理流程与操作规范，可以确保企业内部的数据管理活动有序进行，提高数据治理工作的质量和效果。

1.3、技术平台选择与实施

企业在选择数据治理技术平台时，需要充分考虑企业的实际情况，包括企业的规模、业务需求、数据量、数据类型等因素。企业需要选择一个具备良好的扩展性、稳定性和安全性的数据治理技术平台，以确保数据治理工作的顺利进行。此外，企业还需要考虑技术平台的成本效益比，选择性价比高的技术平台。在选择合适的数据治理技术平台后，企业需要进行数据治理平台的实施工作。实施过程中，企业需要充分运用数据治理规章制度和数据治理流程与操作规范，确保数据治理平台的顺利实施。同时，企业还需要对内部的数据资源进行整合，将分散的数据集中起来，形成统一的数据管理体系。通过实施数据治理平台，企业可以实现数据资源的整合，提高数据的利用效率，为企业的决策提供有力支持。

2、数据治理体系建设与实践的挑战与对策

2.1、数据治理体系建设与实践的挑战

（1）组织协同困难：组织协同是数据治理体系建设与实践过程中的一个重要环节。由于各个业务部门之间的独立性较强，导致在数据治理过程中，组织内部的协同工作面临很大的困难。为了解决这一问题，企业需要建立一套完善的组织协同机制，明确各个业务部门在数据治理过程中的职责和任务，加强部门之间的沟通与协作，确保数据治理工作的顺利进行。

（2）数据质量问题：数据质量是数据治理的基石，但现实中数据质量问题严重影响了数据治理的效果。数据质量问题主要包括数据准确性、完整性、一致性和时效性等方面。为了解决数据质量问题，企业需要建立数据质量管理体系，从数据采集、存储、处理和分析等环节入手，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。

（3）技术选型与实施难度：在数据治理体系建设与实践过程中，技术选型与实施难度也是一个重要的挑战。由于数据治理涉及到多种技术，如数据仓库、大数据平台、数据挖掘等，企业在技术选型过程中需要充分考虑自身的业务需求、技术实力和成本等因素。此外，在技术实施过程中，如何确保技术的稳定性、可扩展性和易用性也是一大挑战。

2.2、应对挑战的对策

（1）建立有效的组织协同机制：面对数据治理体系构建的挑战，首先需要建立有效的组织协同机制。这意味着要打破部门之间的壁垒，促进跨部门的沟通与协作。组织需要设立一个专门的数据治理委员会或者小组，由高层领导、业务部门代表、IT专家等组成，共同制定数据治理的策略和方向。此外，还需要明确数据治理的职责和权限，确保各个部门和人员在数据治理过程中的责任和任务清晰明确。为了提高组织内部的协同效率，可以采用项目管理工具和协作平台，如Slack、Trello等，帮助团队成员保持沟通、共享信息、协调任务。同时，定期组织数据治理相关的培训和研讨会，提高员工对数据治理的认识和重视程度，增强组织文化中数据治理的重要性。

（2）数据质量管理策略：数据质量是数据治理的关键，因此需要制定数据质量管理策略。这包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性等方面的管理。首先，需要建立数据质量标准和评估体系，定期对数据进行质量检查和评估。对于发现的数据质量问题，需要追踪其根源，并采取相应的措施进行修正和优化。此外，还需要建立数据质量改进机制，鼓励业务人员和IT人员积极参与数据质量的改进工作。可以通过设立数据质量改进项目、激励措施等方式，鼓励员工主动发现和解决数据质量问题。同时，采用先进的数据质量管理工具，如DataRobot、Alibaba DataWorks等，辅助进行数据质量的管理和提升。

（3）技术选型与实施策略：在数据治理体系建设中，技术选型与实施策略同样重要。首先，需要根据组织的业务需求和数据规模，选择合适的数据治理工具和技术平台。在选型过程中，要充分考虑工具的扩展性、灵活性、安全性和可维护性等因素。在技术实施过程中，需要制定详细的实施计划和时间表，确保各个阶段的任务和目标明确。同时，要注重数据治理技术的集成和兼容性，确保新系统能够与现有的IT基础设施和应用系统无缝对接。此外，还需要建立技术支持团队，负责数据治理工具的维护和升级工作，确保系统的稳定运行。

3、数据治理体系在大型供热企业中的应用实践

泰山城区热力公司根据内部信息化建设情况及现阶段存在的问题，借鉴行业经验和主流技术应用情况，通过建设主数据管理系统作为技术支撑，成立专职部门作为组织保障，对企业内部业务、流程、制度、标准等进行全面梳理，建立起一套符合企业特点的数据资产管理体系。在技术支撑上，建设主数据管理系统实现公司对主数据的统一规划、统一编码和统一管理，并固化主数据管理流程和管理规范，改变公司数据管理和利用的现状，从而更好地实现信息资源共享和最大地利用。企业服务总线系统实现多个管理和业务系统的功能服务化，通过提供统一的服务注册管理、完善的总线功能等手段，实现系统之间的服务集成，从而提升系统整体集成能力。

图1主数据及企业服务总线系统整体逻辑图

3.1、规划设计，明确核心业务主数据

结合公司管理要求和信息化建设现状，全面对企业核心基础业务数据进行梳理，将企业中在各系统中广泛存在，并具有高业务价值属性、各业务部门重复使用的数据进行标准化，确定组织架构、岗位、员工、系统用户、热源、热力站、热用户、小区、楼座、项目、合同、供应商、设备十三项内容作为主数据的建设范围，如图2所示。

图2主数据建设范围

3.2、数据标准化和建模

主数据标准化和建模管理从模块化、功能化、标准化角度考虑主数据模型和主数据结构，实现对元属性、数据约束条件、校验规则、编码规则等方面的定义与管理。数据模型建立后将其固化至主数据管理系统中。数据标准化和建模管理主要包括创建主数据结构、明确属主关系、制定编码规则、规则权限配置几个方面的工作。如热用户、小区、楼座主数据的数据源来源比较单一，主要来源于公司的收费管理系统，该部分数据将作为企业运营管理的基础核心业务数据，作为该主数据项的属主系统。热源和热力站数据自于多个热网监控系统，根据管理需求制定数据内容和标准进行统一数据整合。

3.3、数据治理

在数据建模之后把所有相关的主数据进行数据整合处理，将系统中所有主数据都按照模型治理并形成标准化的数据，保证主数据的标准化和唯一化。对各主数据项确定的属主系统，以职责部门为主，对系统中数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等数据，按照制定的标准规范进行统一数据定义、名称规范、格式标准等，形成标准化的数据。收费管理系统作为供热企业的核心基础数据，是最重要的数据资产，在与其他业务系统进行集成或整合时，各业务系统因功能定位的不同，在录入和维护基础核心数据时普遍存在数据不完善、不准确、名称不统一等问题。

图3数据治理总体框架

3.4、数据共享

主数据管理系统作为数据共享和分发的唯一平台，制定分发策略，包括分发目标系统、分发数据对象范围、分发频次和时间，由主数据管理系统通过ESB系统MQ通道等方式，向目标系统主动发送清洗后的主数据，如图4所示。通过主数据管理系统中的“热源”“热力站”“热用户”“分公司”“小区”“楼座”“用户热计量数据”等主数据，实现将企业用户侧和热源侧的数据整合，数据实时分发到在线仿真系统，为热网调控提供数据支撑，达到节能降耗的目标。

图4用户侧和热源侧数据集成

3.5、数据治理成果

结合公司管理要求，经过流程规范的建立和数据治理工作，取得以下成果：（1）梳理公司业务特点，制定了一套符合企业特点的编码规范体系。（2）建立起一套符合公司现状的内部数据集成标准和流程，确立了收费管理系统作为公司业务核心基础数据的基础。（3）实现对各热计量厂家系统数据的统一归集，对各系统中数据的命名标准、数据格式等进行规范，实现系统数据与收费管理系统数据的一致性。（4）统一自控系统中热力站名称的命名，并制定入网面积、收费面积、实供面积等数据定义标准，明确了数据维护流程。（5）整合打通了用户侧和热源侧业务数据，对公司各类生产报表提供了精准的基础数据。

结束语

总而言之，大型供热企业数据治理体系的建设与实践是一项系统工程，需要企业在战略规划、组织架构、流程制度、技术平台等多个方面进行全面考虑和布局。通过构建完善的数据治理体系，提升数据资产的价值和利用率。同时，数据治理体系的建设还有助于推动企业的数字化转型和智能化升级，为企业的可持续发展提供有力支撑。然而，数据治理并非一蹴而就的过程，需要企业在实践中不断探索和完善。未来，随着技术的不断进步和业务需求的不断变化，大型供热企业数据治理体系将面临新的挑战和机遇。因此，企业需要保持敏锐的洞察力和创新精神，持续优化和提升数据治理水平，以适应时代的发展和企业的需求。

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