在企业数字化转型过程中，数据是关键。 数据质量是企业数字转型成功的前提，而数据治理则是其重要手段。 数据质量管理和数据治理的本质都是利用科学的方法对大量分散且没有组织结构、没有明确标准及价值的数据进行高效的分析、加工和利用，从而为企业发展创造更大价值。 电力企业作为能源互联网体系中一个重要组成，如何通过完善的数据治理方案助力其完成好数字化转型这一艰巨任务成为当下业界关注热点。 电力数字化已经发展了近10年，目前主要应用于生产环节，在技术、业务、管理方面都取得了一定程度成效，但随着大数据、云计算等新技术不断发展和完善，如何在保证电网安全可靠运行基础上实现更多价值成为了电力行业亟需解决的难题。 因此，本文将以电网企业为例，通过对其电力生产、业务流程等环节进行梳理和分析，探讨如何在提升电网生产水平过程中利用数据分析成果支撑电网运营管理的实践。

一、数据治理目标

电力行业对数据的质量有着严格的要求，电力行业中的主要数据包括电压、电流、电能、功率、谐波等参数。电力系统安全稳定运行涉及很多物理因素，如电压，电流，功率等。在电网建设和运营过程中，为了保证电网的安全稳定运行，需要大量的电能参数数据进行采集和处理。在生产环节方面，电力数据包括发电和售电两个方面的电能以及电网的基础设施、生产设施等数据。 通过对电力生产相关业务数据进行收集，再对这些采集过来的数据进行分析加工处理形成新能源接入、功率预测、负荷预测等成果。

二、方案核心步骤

以数据治理方案的核心步骤为例，其包括了数据准备、数据分析、业务创新等多个步骤，其中每个步骤都是为了实现上述目的而开展的工作，因此各部分之间也是相互关联的。 例如，对于企业业务部门而言，通常会对其所负责的某项业务或某个场景进行分析和挖掘工作。 那么在这些分析和挖掘工作完成之后，企业业务部门需要按照分析结果提出优化建议，并且最终对决策支持起到重要作用；而对于企业 IT/信息部门而言，则需要把相关信息和流程固化，形成系统。 具体到电网公司的核心业务板块——主网生产方面，可以将上述分析和挖掘后的结果固化成可操作、具有指导意义的报表或报告等形式。 而对于信息部而言则需要将所有生产过程中所产生的数据通过统一接口归集到集中存储库中，形成生产过程管理数据库。 另外还需要对其所负责的业务板块中所产生数据进行统一分类归集、汇总整理并最终形成完整准确的业务数据集。 而对于各信息部门而言，则会按照这些步骤分别开展相应工作，从而实现各部门对企业业务及经营状况全方位多维度信息的获取与整合应用。

三、总结

本文以电网企业为例，结合目前国网的数字化转型工作，介绍了如何利用数据分析成果开展电网生产管理优化、风险管控与运营管理提升等方面实践成果。文章通过对目前电网企业数字化转型情况进行梳理分析，发现在数据治理工作中主要存在以下问题： 现有数据系统在功能、业务层面都较为简单且不统一、相互独立，无法实现信息共享； 数据质量水平较低，数据资产价值难以体现；没有对所有业务进行统一建模，无法为各系统提供一体化服务以及实现数据共享与价值挖掘应用；电力大数据平台建设不够完善，难以为电网生产运行提供支持。

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