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文档简介

某著名企业企业数据中台建设与运营方案

某著名企业企业数据中台建设背景 某著名企业企业数据中台建设思路3

某著名企业企业数据中台应用场景目

录更加可靠、更加坚强深度感知、全面智能电力市场放开,输配电价降低,直接影响企业效益互联网思维、数字化转型发挥数据价值、推动数据创新社会对电依赖程度越来越高,供电可靠性要求更高了某著名企业企业面临的形势新业态、新模式、新的营业增长点简约思维(快速)

选代胆维(n

速开发选代中完槽产品流量思维《目光群集之处,金追随)大数据思维(大量数据用于数据控掘

摘平台思维(开发、共享、共

平台模式成就产业巨头)极致思维

服务做到极致

)社会化思维(众包协作模式)跨界思维(产业界限变得模糊)工业互联网工业4.0提出泛在电力物联网建设某著名企业STATE

GRD某著名企业公司泛在电力物联网建设工作部署电视电话会议2019.3.8北京3月8日,公司召开泛在电力物联网建设工作部署电视电话会议,全面启动泛在电力物联

网建设。大力发展新兴业务迭代打造企业中台协同推进智慧物联泛在电力物联网中企业中台建设的提出同步推进管理优化建设主线·

以客户为中心、应用价值

为导向,突出系统核心功

能,满足基层单位个性化

应用需求,提高数据分析

应用实用价值。系统好用、、用户体

验佳。·

提升系统中业务和数据的

服务化和复用化。·

提升系统灵活性、缩短建

设周期、降低成本,快速

支撑新型业务构建,不再

从原始数据开始构建系统。·

加强某著名企业各类数据的数据接入时效性,提升数据存

储以及计算能力、数据资

产管理的质量,充分发挥

数据价值,良好支撑数据应用。某著名企业企业构建数据中台意义·

拉通各业务系统的烟囱式

单体应用,降低业务断点,

减少数据壁垒。52

某著名企业企业数据中台建设思路某著名企业企业数据中台建设背景某著名企业企业数据中台应用场景3目

录「企业级」定义了数据中台的范

围,区分开了单系统的服务化与微服务;是跳出单条业务线站在企业整体视角来

审视业务全景,识别可复用的能力进行沉淀「数据能力」定义了中台的主要承载对象,能力的抽象解释了各种各样中台的存在,如AI中台、某著名企业中台等;「复用」定义了中台的核心价值,传统的平台化对于性并没有给予足够的关注,中台的提出和兴起,让人们通过可复用性将目光更多的从平台转换到平台对于前台业务的支撑上;「平台」定义了中台的主要形式,区别于传统的应用系统拼凑的方式,通过对于更细力度能力的识别与平台化沉

淀,实现企业能力的柔性复用,对于前台业务更好的支撑。6b数据中台是企业级数据能力复用平台数据中台是什么?9)7数据仓库和数据平台是提供数据的系统,而数据中台是提供业务服务的系统,数据中台是能够直接

为业务提供数据服务的。但是数据中台是需要构建在数据之上的,所以,数据中台是可以构建在数

据仓库、数据平台之上的。数据中台能够以提供数据服务的方式直接驱动和改变业务行为本身,而不需要人的介入,数据中台

距离业务更近,为业务产生价值的速度更快。数据中台与数据平台、数据仓库的区别企业不仅有了结构化数据,

还出现了非结构化数据,并

且运营对于数据的需求越来越多,数据量也越来越大。企业不仅希望事后的运营

能够靠数据支撑,更希望

构建数据驱动的业务本身。企业数据是少量的,利用

Excel等数据文件处理工具来进行统计和手工分析。企业希望能够更快的处理

比较多的数据,就有了数

据仓库的出现。较多数据数据支撑计算与存储少量数据Excel手工计算运营分析数据平台数据驱动的业务数据中台统计需求数据仓库异构数据业务数据化数据文件

/Excel数据业务化2003年,美军在对伊拉克的作战中,提出“中台”策略,通过打破部门壁垒,赋能一线,提升每个成员的信息处理能力和决策能力,提升整体战斗力。互联网浪潮加剧了市场竞争,阿里等领先企业针对性地提出了企业中

台战略,主要是为了快速响应客户需求,抢占市场机会,提升企业竞争力。当前关于企业中台的概念,除较为成

熟的业务中台、数据中台外,还有某著名企业中台、研发中台、AI中台等。Al中台是数据中台的进一步延伸,让构建算法模型服务更加快速高效,使业务持续智能。某著名企业中台建立在业务中台和数据中台上,更靠

近某著名企业前端,帮助快速迭代某著名企业端产品,近距

离支撑一线市场业务。数据中台从后台及业务中台获取数据,完成海

量数据的存储、计算、产品化包装,为前台基

于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈

的持续演进提供支撑。研发中台关注开发效能,将企业开发流程的最佳实践沉淀为可重用的

“能力”,为前台应用提供流程、质量管控等,提升持续交付的能力。业务中台将后台资源进行抽象包装,

转化为前台友好的可重用共享的核

心能力。AI中研发

台中台某著名企业中

台业务中台数据中台中台的起源敏捷前台>一线作业单元,强调敏捷交互及稳

定交付的组织能力建设业务中台,能力固化与赋能固化通用能力,赋能前端应用

提升配置效率,加快业务响应

产品业务化,支撑生态发展数据中台,资产整合与共享整合多维数据,统一资产管理

连通数据孤岛,共享数据资源

深入挖掘数据,盘活资产价值稳定后台以共享中心建设为核心,为前中台

提供专业的服务支撑数据中台——企业核心数据资产的整合与共享业务中台——企业核心竞争能力的固化与赋能后台支撑职能的共享化、服务化建设(如财务、人资等)前台

事业群

事业群

事业群

事业群

事业群中台与前台、后台的关系中台后台总部10管理视角:以客户为中心、以应用价值为

导向的

。系

份较重、大而全、核心功能不突出,不能

满足基层单位个性化应用需求破除系统建设的“部门级”壁垒,将资源、系统和数据上升为“企业级

”,并

同步推动了企业组织架构

的变革。将企业共性的数据进行服务化处理,沉淀至相应的数据中台,形成灵活、强大的数据共享服务能力,供数据分

析直接调用。将企业共性的业务进行服务化处理,沉淀至相应的业务

中台,形成灵活、强大的业

务共享服务能力,供前端业务应用构建。技术视角:信息化资产和能力未

有效积累,系统中业务和数据的服务化和复用化程度低企业信息化建设中存在的问题及提升方向业务视角:业务一定程度上仍是专业级,信息系统很大程度上仍是“部

级”为各类型业务应用提供统

一的技术支撑和平台化服务,形成技术的有效共享。提升方向:存在的问题:提升企业资源整合能力提升业务共享能力提升技术共享能力提升数据共享能力11智慧供应链

多维频道化管理反窃电分析

设备状态评价数

台统

数据服务管理某著名企业资源中台分析层客户画像

设备西像SG-CIM模型整合数据物客户域

资产域源业务系统汇集数据基

规划

销后

“国网云”平台(计算+存储+网络+安全+数据库+中间件+新技术支持组件)统一数据服务:数据中台统一对外服务窗口。分析层:加工形成面向业务的客户画像及标签等分析服务。共享层:包括明细数据与汇总数据,实现对汇聚后的数据进行整合与共享。贴源层:实现企业业务数据的汇聚。数据中台是以企业多类型大数据量的汇聚为基础,以统一数据模型为标准,通过丰富的数据标签,为前端应

用提

供敏捷的统一数据服务。数据中台和业务中台均以国网云平台为基础支撑,共同形成企业坚实的中台服务框

架,为前端应用提供高效数据服务支持。国网数据中台的定位业务中台应用服务层供电服务指挥

95598客户服务客户服务中台数据资产应

用PMS12数据可见口重点打造数据分析共享服务化和数据应用工具化能力。口转变原有面向开发人员为主的传统思路,构建面向普通用户的开放性功能(如:数据资产和数据服务目录、自助式报表工具、数据探索区等),吸引用户看数据、用数据。组件成熟口基于全业务统一数据中心建设成果,以实用易

用为出发点,打造简单成体系的技术支撑组件。以应用需求为导向,沉淀共性数据服务能力,打造“数据可见、组件成熟、体系规范”的数据中台,面向电

网企业和外部合作伙伴提供敏捷开放的数据分析和共享服务,提升某著名企业企业智慧运营和新业务创新能力,全面支

撑泛在电力物联网建设。体系规范口

合SG-CIM4.0模型成果,构建统一的元数据管理能力,形成

一级管理、两级应用的元数据

管理模式。口重点推进主数据相关的标准物

理模型强管控,打通数据接入

工具、数据应用工具、数据管理平台,构建数据模型在线匹配、数据规则实时校验等数据

质量管理功能,提升数据质量。国网数据中台建设目标13第三方接口服务数据服务WS服务数据接入数据可视化消息队列

数据分析报表分析数据复制云基础平台(计算+存储+网络+数据库+中间件+新技术支持组件+安全)服务目录数据资产管理数据资产目录标签管理运营管理安全管理数据开发数据脱敏服务管理计量管理Restful服务自助式分析国网数据中台技术框架数据模型管理数据质量管理链路监测监控告警任务调度业务中台为业务应用提供共性业务

的处理能力,同时将产生的日志型

操作型等业务数据同步至数据中台。物管平台实现采集数据的集中校验

与汇聚转发,提供标准化数据接入

数据中台。根据业务应用需求,数据中台从其

他基础性平台

(GIS

平台等)汇

数据;数据中台为各业务应用、平

台提供数据共享和分析服务。业务

业务应用产生的业务数据同步至

应用;数据中台。云平台外部业务应用数据数握汇聚数据中台数据数据

安数据中台与其他平台交互关系微应用数据汇爽物管平台业务应用数据业务中台数据数据汇聚

服务提供传统业务应用业务

中台物管

平台其他

平台应用层平台层业务应用数据外部业务应用数据某著名企业平台数据AI平台数据其他基础性平台数据汇来15根据国网公司多层级管理及业务运行需求,数据中台建设采

用内外网分别部署模式。·内

网按照总体集中、兼顾个性

的原则,采用“1+27”两级部

署,各省(市)公司在本地部

署,直属单位原则上使用总部

数据中台。·

外网在三地数据中心统一部署数据中台,各单位按需使用。①

内外网数据交换②

内外网服务调用③总部、省(市)两级数据交换④总部、省(市)两级服务调用(协同

计算)⑤

总部、省(市)两级元数据管理协同西安(例)省(市)公司与总部实

现数据交换,协同计算,

及元数据、模型、资产

目录等同步国网数据中台部署模式上海(例)①内外网中台间实现数据交换和服务调用统一数据服务数薪挖理分析数据资产管理分布式存谈与计算统一数据服务数据挖理分析操资产管理分布式存储与计真总部数据中台(北京)总部数据中台(北京)外网内网安全与标准体系运维运营体系运车运言体系上海(例)西安(例)安全与标在体系16以需求为导向,重点提升数据资产管理能力、数据接入整合能力、数据共享分析能力、基础组件支撑能力四

个方面能力,有效支撑营配贯通、多维精益管理、数字化审计、智慧供应链、供电服务指挥等业务开展。开展数据资产管理能力提升,逐步完善公司数据标准规范,增强企业数据资产的

和对外服务能力,提升企业数据资

产管控能力。数据共享分析能力开展数据共享分析能力提升,实现跨专业数据共享分析服务统一构建,支撑跨部门、

跨层级数据共享分析应用,逐步积累沉淀

形成共享数据分析服务。开展基础组件支撑能力提升,优化完善数据中台支撑平台技术架构,提升基础平台

技术支撑能力。开展数据接入整合能力提升工作,实现多维度、多类型数据的高效汇集,支撑公司

数据融通共享、分析挖掘和数据运营。国网数据中台建设基

件支

力数据资产管理能力数据接入整合能力1以沉淀企业共性服务、提供最大化的企业复用能力为出发点,充分发挥出数据中台的应用价值,围绕重点业

务应用建设需求,从需求统筹、数据接入、数据清洗转换、数据服务构建发布等环节稳步开展基于数据中台的数

据共享分析服务构建,通过数据服务实现对前端业务需求的快速响应。数据服务

构建发布基于需求统筹设计及数据

清洗转换结果,利用数据中台

数据服务支撑组件,按标准化

服务接口方式进行封装并发布,

提供给前端业务应用可直接调

用的数据服务,实现应用的快

速构建。需求统筹站在企业级全局视角,针对各专业领域的数据应用需

求,进行统筹分析,识别共性需求,为数据中台的数据服务

沉淀提供输入,逐步减少“部门级”的壁垒产生。清洗转换严格按某著名企业企业统一的数

据模型标准(SG-CIM),

合实际业务需求,按需开展数

据中台的数据清洗转换,实现对各领域的数据融合共享,为

某著名企业企业跨专业应用分析提

供数据基础。数据接入以业务应用需求为导向,按需开展数据中台数据接入,并充分基于全业务统一数据中

心分析域数据建设成果,通过

迁移等方式实现数据成果的利

旧,减少数据接入过程中的重复投资。国网数据中台建设

——数据共享及分析服务构建18为解决当前数据难以查找、难以理解和难以信任的问题,需要同步开展数据资源目录体系设计、数据资源盘

点工作,并依托工具对资源进行灵活的目录配置,形成数据中台数据资源目录,提供数据高效检索、理解和应用服务。(2)数据资源盘点全面盘点某著名企业企业数据资源,包括

数据库、表、字段,做

到“心中有

数”,通过补充完善数据表、字段

等的业务内涵描述,实现数据“所

见即所得”。(3)资源目录配置&发布基于资源盘点成果和标准目录体

系,通过资源目录工具,配置并

发布数据资源目录。(1)数据资源目录体系设计借鉴国际标准和业界实践,以公司统一数据模型SG-CIM4.0

为核心,研究制定某著名企业企业数据资源分类标准。国网数据中台建设

一数据资源目录构建目

DAMA2.0

IEC标准CWM规范SG-CIM参考W数据资源分

类标准.

docx字段盘点.

xlsx数据库盘

.xlsx19以业务需求驱动为主,先期围绕国网公司客户、设备两大核心资源开展数据标签建设,利用数据标签生成工具,完成数据标签生成,如下为客户标签库构建示例:电费记录数据统计分析尖峰平谷时用电用电需求变化欠费信息算法建模服务成本线路损耗活跃度综合分析社会价值用电采集数据停某著名企业息服务渠道其他信息移峰填谷潜力风险原因客户情绪用电风险业务工单信息用某著名企业息行业用电违约信息发展潜力用电模式电费回收某著名企业运行价值客户基础数据基础属性功率因数缴费信息贡献度用电规律用电服务诉求经济价值国网数据中台建设

一标签库构建事实标签模型标签复合标签原

据渠道接入数据20围绕促进全面数据共享、支撑快速应用构建、确保数据安全可控、打造稳定运行平台的运营目标,开展平台运营、数据运营、产品运营、用户运营等工作,全面赋能业务。√推进数据“

全量授权”,实现数据全量汇集;建立数据共享“负

面清单”,完善数据模型,构建数据资源目录,打破数据壁垒,实现

数据共享融通。√建立数据中台安全全过程管控机制,实行数据分类分级防护,对内落实加密存储、数据访问授权等措施,保障

数据中台安全合规使用;√敏捷开展数据接入、整合等,快速构建好用、数据服务,持续输出高效可靠的数据服务生产能力,敏捷响应业务应用的数据需求,驱动业务更智能√从组织上、技术上,构建建运一体化机制,持

续开展平台监测、运维及优化提升工作,实现平台

7×24小时无间断稳定可靠运行国网数据中台运营

—运营目标平台运营

数据运营

产品运营

用户运营促进数据全面共享支撑应用快速构建打

造平台稳定运行赋能业务21采用建设运营一体化模式,运用交

合、螺旋上升的演进策略开展工作,促使平台安全稳定、数据汇聚融通、产品成熟、用户满意活跃,通过数据驱动业务创造价值。用户满意活跃产品成熟…

产品商业化

产品运营用户运营数据中数据运营平台运营平台服务化国网数据中台运营

——运营思路…平台安全稳定数据

价值化用户生态化22—

—运营内容数据中台是数据获取、数据治理、数据分析、挖掘业务价值、输出数据服务的数据加工全过程,是业

务、数

据、技术的融合。围绕数据中台构建,以

数据资源目录、数据服务目录为抓

,以数据模

型管理、数据质量管理为保障,实现数

据的可见、可血缘、可管理,沉淀共享

数据服务,快速响应业务需求。以快速响应业务应用需求、产品

迭代优化为目标,打造7*24小时安全、

稳定运行平台,实现数据安全管理、组

件实用,支撑服务与产品快速构建。以客户需求为导向,以数据中台技术能力为依托,按照“小步快跑、快速

迭代”的思维不断完善内外部数字产品

体系,辅以计量计费手段,不断提升产品运营能力。以用户体验为中心、以用户满意为

宗旨

,站在用户视角思考问题,通过用

户画像、用户行为分析等数字化手段,

不断提高用户满意度与活跃度,进一步

提升用户黏性。数据运营平台运营产品

运营用户运营国网数据中台运营232

某著名企业企业数据中台建设思路某著名企业企业数据中台建设背景某著名企业企业数据中台应用场景3目

录以企业级数据中台为基础,开展数据增值变现,开发电力大数据产品,提供分析服务,推动数据运营。面

向公司:实现设备状态预警、售电量和负荷预测等应用,提升精益化管理水平;面向政府社会:实现宏观经济预测、住房空置率计算等服务,支撑政府高效精准决策;面向外部企业:实现企业信用评估、精准营销、商业选址规划等服务,帮助企业节支增效;面向用电客户:实现优化用能建议、优质服务提升等服务,提升电力用户获得感。内

用客户服务

企业经营

某著名企业运行新能源发电预设备状态预警物资库存分析售电量预客户用电优化客户全景画像某著名企业企业数据中台应用建设策略面向用户优质升外部数据工

据司

据其

据面向政府节能排优化宏观经济分析服务提家庭用能

化行业趋势研判能优化互联网企业高校研究机机构构内外部融合数据电力脱敏数据面向企业合作伙伴外

务权

布企业用25基于数据中台完成所需数据接入、整合、计算

分析等加工处理,将

享层或分析层数据发布成数据查询服务,提供给业务

应用使用。26在数据中台中构建探索区,利用数据脱敏工具,

将中台已接入的业务系统

数据通过脱敏处理后进入

探索区,实验人员可利用

数据中台提供的相关分析

工具,基于探索区进行数

据分析试验训练。基于数据中台完成所需数据接入、整合处理,

并利用中台的报表工具,

完成报表设计开发、绑定

数据源、配置报表生成调

度任务,实现报表动态输

出,满足报表统计应用需

求。数据中台支撑分析类应用的模式包括三

类,

是直接调用数据中台数据服务;二是基于数据中台数据和组件构

建并发布数据服务;

是使用数据中台组件的能力构建应用。典型应用场景包括报表统计、数据挖掘、数据基于数据中台完成所需数据接入、整合等加工

处理,并利用自助分析工

具,完成挖掘模型训练与

布,以及相关分析展现

场景配置开发与发布,满

足分析挖掘类应用需求。03数据探索场景04数据查询场景基于数据中台的应用开发模式探索、数据查询四类。01数据挖掘场景报表分析场景02基于数据中台的沉淀的共性数据共享、分析、目录等服务支撑能力,以灵活、敏捷的响应方式满足某著名企业生产、经营管理、客户服务等应用构建需求,实现企业提质增效。同时面向基层人员提供开放共享的数据探索环境,支撑形成基于数据中台数据应用双创模式,加速公司数据应用和业务创新。ERP、营销业务、物资管控、财务管理等

客户服务业务中台

物联管理平台

外部数据基层创新应用基于数据中台开展数据应用创

新探索实践某著名企业企业对内典型应用数字化审计基于数据中台的审计

模型分析实验室营配贯通发输变配用数据贯通融合,配网故障研判与主动抢修智慧供应链供应链多维数据分析、

全量库存资源可视化数据目录管理数据模型管理

数据质量管理财务多维精益业财数据融合、财

务多维频道报表运营监控

安全管控数据源071.提升数据应用实时性:通过数据中台实时计算支撑能力,实现故障

实时研判能力,辅助开展故障抢修,

提高故障抢修效率;2.共性数据服务加速应用构建:基

于数据中台沉淀的数据、模型等共

性服务,帮助营销、设备专业可以

快速进行数据应用创新。3.提升数据质量校核能力:基于数

据中台数据目录、数据质量管理等

支撑能力,可以帮助快速开展数据

溯源定位、质量规则灵活配置、质

量校验查看等。某著名企业企业对内典型应用一案例:基于数据中台的营配贯通应用基于数据中台的营配贯通应用

提升点客户分类模

故障研型

判模型统计分析应用调度

天气用电采集

PMS2.0营配调数据融合

生产

营销数据源

网上国网

95598省市公司故障快速处置疑似停电预

警研判模型用采OMS提升运营管理水平955898话务

预测模型停某著名企业息分析到户停某著名企业息主动推送抢修轨迹可视化台区地理沿布图故障溯源及工单

合并抢修进度表业

数据中

台为客户推荐最优用电模式数据直接应用场景分析类应用场景供电设备主动检修减少

故障抢修28以电力分析城市变迁,动机有趣借电力挖掘消费热点,市场有利把电力融入民生观察,大众有益就业率区域经济行业电力指数电力贫困户政府社会基于电力数据的社会透视与商业洞见

住房空置率以电力勾勒经济脉博,结果有用某著名企业企业对外典型数据应用服务用电客户居民能耗报告外部企业区域能耗分析报告客户分群画像风险管理产业分析支路能耗排名29电力经济指数是电力视角看经济的一种合成指数,由先行合成指数(未来经济趋势预测)与一致合成指数(当前经济基本走势)构成,是一种实证的景气观测方法,遵循业内通用的经济景气指数的基本原理。基于电力数

据客观、

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