能源云数据平台建设方案

招标编号：****

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授权代表：****

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1项目背景

在大数据时代汹涌而至之际，传统信息系统面临着海量数据的急剧增长所带来的挑战。对于视频、图片、文字等非结构化数据的处理，传统商业智能系统和数据分析软件显得力有未逮，缺乏针对性的分析手段和策略。鉴于此，现有的基于ERP系统、BW数据仓库和BO工具生成的报表已不能充分满足公司的运营管理需求。此外，BW中的数据模型日益繁复，难以追踪数据变更的影响和数据流动的过程，这在数据的即时性和准确性方面构成了隐患。

解决上述问题的有效方案之一是构建大数据平台，具体如图所示：

数据管理平台作为大数据体系的核心组件，其重要作用在于通过高效的数据管理工具，挖掘和释放信息资产的潜在价值，增强数据资产的可信度，从而支持精确且高效的分析与决策过程。此外，它还支持系统的有效变更管理，从而减少项目实施中的风险隐患。

依托数据管理平台的多元功能，包括元数据采集、数据模型控制、报表指标治理与数据质量监控，我们构建了企业级的数据全景视图，实现了数据标准化、定位统一、关系揭示以及模型变更管理。此外，平台的开放元数据能力，为适应性强的元数据应用场景提供了基础服务支撑，特别在大数据平台的日常运维和数据质量管理中，强化了数据链路分析的功能支持。

2需求理解

1)数据平台承载的海量信息庞杂，全面管理颇具挑战。

历经多年信息化建设和运维，XX能源已构筑了完备的业务应用体系，有力推动了核心业务的创新与进步。然而，随着应用系统的日益繁多，数据规模与应用环境随之攀升，我们在数据利用过程中逐渐显现出了不规范、不统一的现象。

当前，XX能源信息化系统的架构划分为三个层次：源系统层、数据仓库层以及数据应用层。

构成基础的源系统涵盖了诸如企业资源规划系统(ERP)、客户关系管理系统(CCS)、经济与行政系统(EAS)以及加气站运营管理系统等多个组成部分。

数据仓库层主要依托于BW进行构建，BW直接从ERP系统中提取内部数据，而其他系统的数据则通过ETL工具dataservice进行抽取，随后对整合后的数据进行指标提炼与统计分析。

数据应用主要涵盖了门户展示与报表呈现功能，其中包括SAPBO、BW查询工具以及管理员驾驶舱的运用。这些展现形式既无缝嵌入于门户界面，也支持通过独立的客户端应用程序进行报表浏览。

2)数据在平台内部流转及执行的逻辑结构错综复杂，使得数据源头追踪变得困难重重。

当前公司的数据管理体系面临如下挑战： 1. 缺乏统一的数据资产标准，各业务系统的数据质量良莠不齐，导致信息孤立，同一名称在不同部门可能具有差异性，且数据命名混乱，妨碍了有效的数据交互与共享。 2. 部分系统数据更新未能做到实时同步，核心业务数据的源头追溯困难，数据的准确性与时效性受到限制。 3. 报表构建过程中，由于频繁的重复建模，人工干预繁重且结构复杂，难以实现对业务流程和关键指标的精准监控与深度分析，降低了数据利用效率和模型的复用价值。

由于缺乏统一的工具支持，难以实现数据台账的可视化管理、数据来源追踪及全程的数据质量监控。这导致在应用层难以追溯结果数据的具体流转与处理路径，同时对数据变更带来的影响分析也受到限制。因此，公司在数据资产管理上投入了大量的人力和时间，进而影响了数据管理水平和数据利用效率。

3)业务部门对数据结构和质量无法管控

当前，数据管控的导向与需求源自业务部门，然而，由于业务人员对复杂的技术体系理解有限，特别是在深度掌握方面存在困难。为了促使业务部门在数据结构和数据质量的全面管理上提升效能，亟待解决的任务是梳理业务系统与数据库架构之间的关联性。

4)需要新型的大数据平台挖掘数据价值

XX能源正致力于构建未来的高效大数据平台，旨在应对其日益增大的业务数据并深度发掘潜在价值，从而提升企业的竞争优势。在新平台的设计中，我们将充分借鉴现有数据平台实施与运维过程中的宝贵经验，并审慎防止已知问题的重现。因此，在规划新大数据平台的过程中，将重点关注数据标准化、部署策略、运营管理以及数据分析等关键环节，以确保避免重蹈覆辙，延续平台的稳健性。

本项目旨在通过整合XX业务的驱动，对各应用系统的数据管理实施全面规划，深入挖掘数据价值链，积极推动数据管理体系的构建，最终打造能满足企业数据发布与分析需求的高效数据应用系统。

作为信息化建设向数据驱动转型的关键承载，云数据平台肩负着日常统计分析、实时业务运营监控、经营指标剖析、业务与管理评估、战略规划、预测决策、业务优化及创新改革等多元任务，旨在推动企业的智慧化进程。

3.1构建完善的数据管理框架

对XX能源的数据成熟度模型系统进行全面的评估与深入剖析，借此构建完善的数据管理体系，有效解决当前企业在数据管理上遇到的挑战。

数据管理体系主要包含以下几个部分：

·梳理数据资产关系，制定管理目标

明确数据资产管理目标，并针对不同数据使用场景和问题类别，制定相应的策略以确保目标的达成。通过对企业数据资产结构的深入剖析，协助管理层全面理解和掌握现有的数据资产状况，以及各数据元素之间的相互影响和依赖关系。

建立企业的数据资产目录

构建企业内部数据资产目录，旨在促使所有相关人员全面理解并掌握企业内的数据资源。首要任务是明确数据资产的所有权归属、管理者的职责以及使用者的角色，通过精准划分和有效整合，涵盖数据管理流程中的各个业务部门及相关组织实体，确保责任分明且流程顺畅。

·建立数据管理组织架构，落实数据管理

构建专门设立的职责明确的协同组织体系，制定严谨的数据管理规定，旨在确保数据品质及日常运用的有效性。同时，设立专门的追踪与协调机制，以便及时应对并解决数据使用过程中可能遇到的重大难题。

完善数据管控流程和规范，提高数据质量

一、数据管理工作制度与规范 - 从专业视角出发（数据管控与运维），明确管控需求，制定详尽的管理制度，涵盖时间规划、工具选用和方法模板的规范。 二、构建数据管理流程体系 - 针对组织架构中的各部门职责，设计数据采集创建、资产变更、问题处理及分级授权使用的标准化工作流程，确保协作顺畅，推动工作流程化与标准化。 三、强化数据治理 - 通过深度治理，确保数据分析统计方法的科学性和合理性，从而提升数据质量，为企业实时了解经营状况提供有力支持。 四、服务业务系统的数据环境 - 建立集中化的数据环境，助力企业快速获取并有效利用数据，以支持业务系统的高效运行，促进企业决策的及时性和准确性。

3.2构建未来大数据平台的基础架构

XX能源正致力于大数据平台的构建，其中部分业务模型已完成精细梳理，清晰界定了业务流程、信息系统与数据元素之间的联系，并据此生成了详尽的文档。通过实施数据治理体系，我们有条不紊地整合已梳理的数据资源，构建了数据资产的可视化映射，从而打造了一个集约、直观且全面的数据资产管理界面，提升了数据资产管理的可视性、全面性和一致性。

在大数据平台构建阶段，数据治理平台实时监控业务模型的规划设计与实际运行状态的对比，迅速识别实施过程中的任何偏离设计之处，从而确保最终一致性，为大数据平台的顺利实施提供有力的支持。这一举措有力地纠正了系统实施中的不规范问题，逐渐引领企业信息化系统朝着标准化与规范化迈进，同时为系统的稳定性和可靠性奠定了稳固的基础。

3.3提升对现有业务系统及数据平台的管理水平

当前XX能源的数据管理平台依托于BW，核心功能在于报表生成，然而其业务模型复杂且缺乏系统化的管控，导致数据质量难以保障。通过引入数据治理平台，我们能够深入理解并梳理各类数据资产，构建数据资产映射图，进而实现对数据模型变化的影响力分析，以及对任何数据点的追踪溯源。此举旨在减少系统变更、维护和升级所需的时间，防止误操作，从而提升系统的运行效率和应用系统升级、数据迁移的便捷性，降低运行与维护操作的风险，强化IT运维能力。此外，数据治理平台的灵活且全面的业务数据规则检查机制，有助于监控和分析数据质量，助力数据平台提升数据品质，确保企业范围内业务数据的及时性、准确性、完整性和唯一性得以保全。

3.4提升XX能源的数据自控力

在与XX能源合作构建数据治理体系及实施数据治理平台的过程中，我们的工作着重于协助其业务部门和IT团队提升自我数据治理能力，而非单纯提供工具或系统。通过企业自身的能力建设，能够确保对日益增长的数据应用场景持续提供治理服务，从而在挖掘大数据业务价值和增强竞争优势上发挥关键作用。

3.5构建云基础的大数据平台，推动业务创新与管理转型

构建XX能源的云端大数据分析平台项目，旨在设计一个既可独立部署为分布式大数据体系，又具备灵活性以适应专有云环境的解决方案。该平台将为公司各部门及合作方提供一体化的大数据云服务支持。

通过深入剖析XX能源的业务流程并构建应用场景模型，我们实现了XX能源业务的数字化转型。数据被赋予了新的角色，犹如第二动力源泉，挖掘数据资产的全部潜力。此举旨在充分发挥现有数据的价值，同时探寻其潜在增值空间。因此，数据资产将日益凸显其核心的战略地位，成为XX能源不可或缺的核心价值资产。

大数据平台对于XX能源具有推动作用，它能够构建业务分析预测模型，驱动全价值链业务的创新与发展。通过实时监控清洁能源市场动态，促使XX能源适时调整管理模式，实现由流程导向向数据导向的转型，强化以数据为核心的管理思维。此举有助于积累知识资产，塑造XX能源智能化运营体系。

4项目涵盖内容

4.1云数据平台详解

根据XX整体云数据平台的既定定位，我们构建平台的全局架构，以此引领本期与未来阶段的建设蓝图。核心任务涵盖：

云数据平台的总体逻辑架构设计；

云数据平台的集成架构设计；

云数据平台的数据架构设计；

云数据平台的应用架构设计；

云数据平台的部署架构设计；

云数据平台的安全架构设计。

4.2高效数据管理咨询服务与创新设计

构建一个组织化的数据管理体系，它作为支撑持续有效数据管理的基石，包括相关的流程和工具。在项目的初始阶段，我们需进行咨询与设计，以此为导向引领后续项目的执行，并为未来常态化的数据管理提供蓝图。

XX数据治理成熟度评估；

梳理和建立数据资产目录；

建立数据管理组织架构；

制定数据管理流程与制度；

梳理数据质量检核规则。

4.3云端数据设施部署与执行策略

4.3.1数据分析平台

平台的核心功能着重于数据的高效采集与深度处理分析。其建设与实施涵盖以下关键环节：

数据集成平台的安装部署与配置调优；

●大数据处理平台的安装部署与配置调优；

●安装与部署指南：大数据流程调度平台的配置与优化

数据集成作业、作业流开发配置；

●数据采集接口设计开发；

大数据分析组件扩展设计开发。

4.3.2数据展示平台

数据展示平台的核心功能涵盖了大数据可视化仪表板、报表以及移动设备兼容的展示设计。其构建与执行的关键任务主要包括：

数据展示平台的安装部署与配置调优；

数据展示控件与皮肤样式调整。

4.3.3数据管理平台

该数据管理平台的核心功能涵盖元数据管理和数据质量管理，特别通过元数据管理支持数据问题追踪、影响评估与数据资产审计等应用场景的实现。其平台构建与执行的关键任务主要包括：

元数据管理平台的安装部署与配置调优；

数据治理管理平台的安装部署与配置调优；

元数据仓库模型结构的定义与初始化；

元数据采集器的扩展设计开发；

元数据应用的扩展设计开发；

元数据的采集与初始化；

· 数据质量检核规则的配置初始化；

数据质量检核报告的配置初始化。

4.4数据驱动的可视化呈现

在云数据平台搭建完毕后，首要任务是针对数据分析与展示需求，进行相应的应用程序设计与开发。其核心工作内容涵盖：

数据分析应用的需求分析；

数据分析应用的设计；

数据分析应用的开发；

数据展示需求分析；

●数据展示设计开发。

5全面方案介绍概述

5.1创新的系统设计架构

本项目旨在构建涵盖大数据分析、数据可视化呈现以及全面的大数据管理体系，特别强调对大数据分析平台的云部署架构的支持。接下来，我们将详细设计XX云数据平台的技术实施策略与建设性能指标。

5.2全面设计概述

借助先进的大数据技术平台，我们致力于构建高效的数据服务平台。计划从现有的SAP BW单点数据分析环境，逐步过渡到以分布式数据库为基础的全面大数据平台架构升级。核心方案主要包括：

(一)大数据分析平台：

数据采集：

我们倡导通过集成SAP各子系统，如CCS、OIL和CRM等，实现数据的自动化采集，支持增量更新、数据变更触发以及自定义调度功能。

数据采集支持自定制的EAS、预算合并等各类关系数据库系统。

实现对文档工作流等非结构化或半结构化数据源的数据提取功能。

具备将数据采集功能整合至Hadoop分布式文件系统(HDFS)、列式存储系统(HBase)以及数据仓库(Hive)中的能力。

支持准实时数据的采集和处理。

数据存储处理：

支持原来BW数据仓库的数据逐层转换处理。

实现对Hadoop大数据平台中的分布式海量数据进行高效的并行处理能力。

支持流式数据处理。

数据分析工具：

大数据平台集成了多款面向数据分析师的专业工具，如数据处理工作台、数据产品研发工具、数据可视化解决方案，以及数据服务的RESTful API接口。

(二)大数据展示平台：

数据可视化展示：

致力于图形化界面的开发，涵盖大数据分析的可视化展示，包括仪表板、报表、查询功能，以及兼容移动设备的显示内容。

具备与各类底层关系数据库（如Oracle、MySQL等）、Hadoop大数据平台兼容的数据存储接口，旨在通过可视化手段呈现数据价值。

(三)大数据管理平台：

元数据管理：

我们专注于收集各类元数据，包括SAP系统的数据库信息、ETL工具的数据处理、存储过程的细节、数据仓库的表结构及脚本，以及Hadoop数据库的架构元素。

我们提供全面的CWM标准兼容的元模型库构建能力，支持对各类别、多样化的结构关系以及详尽模型细节的元数据进行完全自定义设计。

我们专注于元数据驱动的数据分析，包括但不限于：数据血缘追踪、问题溯源、变更影响评估、资产盘点以及数据模型的高效管理。

数据质量管理：

允许通过导入与配置的方式设定数据质量检验规则，覆盖源头数据、数据仓库、数据集市及各数据处理阶段，确保各环节的数据质量监控得以实施。

实现对数据质量的全方位评估，涵盖数据的时效性、一致性等多个关键指标。

确保关联性、严谨的准确性、全面的完整性、统一的一致性以及严格的合规性

该系统配置了高效的数据报警管理系统，支持自定义规则设定与监控。监控结果会实时推送到指定的XX邮箱以及移动应用程序上。

我们承诺呈现详尽的数据质量分析报告，以为数据管理的评估提供坚实的支持依据。

6创新技术解决方案

6.1详细的技术解决方案

6.1.1数据管理平台

作为企业的核心数据管理工具，数据管理平台肩负着全面的数据生命周期管理职责。它涵盖了从数据规划的初期阶段，经由数据规范设定、开发与上线，到数据的生成、获取与日常维护使用，进一步扩展至数据归档与恢复，以及必要的数据清理过程。这一系列管理活动旨在构建企业完整的数据治理体系，构建高效的数据管理平台，形成全面的大数据平台数据全景视图，从而提升企业的数据控制能力。同时，数据管理平台强调对数据源头的清晰追踪，犹如梳理企业数据的家族谱系，确保数据的完整性和准确性。

本数据管理平台构建方案充分考量了XX能源业务的现状与未来发展愿景，遵循分层分级的设计理念，逐步推进实施。平台架构由五个关键模块组成：数据获取层、数据整合层、功能模块层、业务应用层及管理层，旨在构建一个融合现有BW数据平台优势，并适应未来大数据管理需求的智能化数据管理中心。该中心将强有力地支持数据平台的运营与管理工作，从而提升XX在能源行业的竞争优势。

平台逻辑架构如下：

获取层：通过不同的采集适配器，抓取BW数据平台内部的元数据，为数据平台的运营维护提供全局的、完整的元数据管理，获取层主要包含抓取组件，如对传统数据库元数据的自动抓取组件0racle采集器、BW采集适配器、BO报表采集适配器，也包括对未来大数据平台Hadoop体系中元数据的抓取组件，如Hive、HDFS采集器。

智能整合层：专注于异构数据平台的元数据整合与多元业务数据质量管控，通过设计实现来自不同来源且标准化的元数据在统一元模型框架下的高效存储。其核心构成包括元数据对象集成模块、元数据关系整合单元，以及元模型构建工具和元数据抓取配置组件。

功能模块概述：作为数据管理平台的核心组件，功能层肩负着元数据管理和数据质量管理的基本职能，构成平台的基础架构。它不仅支持系统集成、平台整合与二次开发，通过接口界面实现，具体划分为：分析模块、展示模块、视图模块、调度模块及问题定义模块，从应用视角呈现；同时，从数据管理层面则细分为操作组件和管理组件。功能层在元数据管理产品的结构中起着承上启下的关键作用。

应用层：专注于项目的终极目标，通过业务应用场景展示数据管理的日常价值。它整合了功能层的组件，旨在协助XX数据管理的各类用户迅速领悟数据体系内的数据结构、关联与依赖。此外，它还致力于缩短数据平台的变更、维护和升级周期，减少操作失误，快速识别并定位数据问题，从而整体提升企业数据质量。

管理层职责：负责大数据平台元数据管理系统的体系级运维，涵盖日志管理、权限控制、用户账号管理和系统参数设置等关键环节，旨在实现对数据管理平台的有效行政管理与支持。

本次项目划分为三个阶段：  1. 首先，我们将对公司的数据管理现状进行全面调查，并以此为基础，构建一套与公司长远发展目标相契合的前瞻性数据管理体系。  2. 然后，我们将搭建XX数据管理平台，借助元数据管理软件和数据质量保障工具，确保满足数据质量管理及规范化的需求，提供必要的软件支持。  3. 在数据管理平台的支撑下，我们将对XX现有的BW数据仓库中的物理模型、报表指标以及ETL处理流程的元数据进行采集，从而生成全面的企业数据全景图。同时，整合XX业务团队对大数据平台数据模型的梳理成果，将其纳入数据管理平台统一管理，作为现有大数据平台元数据管理的标准化指南，为后续的数据平台管理工作提供坚实的基础和指导方针。

6.1.1.1数据管理平台定位

已完成XX云数据平台的模型与数据源关联的梳理与设计，这一阶段的逻辑模型与数据加载结构作为数据管理平台的核心元数据输入资源。随着云数据平台的建设启动，Hive、Hbase等组件的元数据将被整合至数据管理平台，实施统一管理，并对设计的逻辑模型与实际开发的物理模型进行精确的一致性校验。

6.1.1.2数据管理应用场景

6.1.1.2.1数据全景地图

企业内部的元数据类型繁复多样，涵盖技术与业务层面。通过集成的采集适配器，实现了对源系统、商业智能(BI)工具如Business Warehouse(BW)和BusinessObjects报表的元数据抓取。此外，对BW中通过DataService进行的数据处理逻辑关联也进行了采集。通过从DataService导出的XML文件，我们进一步捕捉到了ETL操作相关的元数据，以此整合数据模型和数据流动路径，构建全面的数据全景视图。  为了确保在未来的大数据平台上对元数据进行高效管理，我们特设了针对大数据环境的采集适配器，支持从Hive和Hbase等大数据工具中提取元数据，从而为大数据时代的元数据管理提供有力支持。

企业高层管理者能够借助数据全景地图，从宏观视角全面了解和掌握企业信息资产的分布状况与数据流关联。而对于数据管理员，他们则能利用数据全景地图的深入分析功能，精细至数据库、表层结构以及字段层面，详尽管理数据及其加工逻辑。

数据全景地图的构建源于底层元数据关联性的坚实基础。通过有效采集并整合平台各模块间的元数据，随后按照元模型的层级结构逐步提升，从字段级别的关系开始，依次汇总至表层、Schema层，继而扩展到数据库层，进一步深化到系统或模块级别，最终得以呈现完整的数据地图。

6.1.1.2.2元数据模型管理

数据模型的构成主要包括源系统、数据仓库、各个数据集市的库表模型，以及人工构建的大数据平台逻辑模型。对于数据模型的管理，涵盖其全生命周期的操作，如增删改查。通过整合企业系统的逻辑模型与物理模型的集中管控，旨在提升模型的重用性，并简化数据仓库中的模型复杂度。

当技术部门接收到数据应用部门对新报表的需求时，他们可以通过数据模型管理模块检索现有数据模型库，识别哪些已构建的模型具有相似性或可复用性。这样能有效提升模型的复用效率。

借助元数据关联度分析功能，管理员在数据模型管理的过程中，能够有效识别并定位孤立的数据模型，从而推动数据模型的清理工作。

供参考。如下图所示

经过管理员的深入分析，得出结论：任务执行作业并未利用物理模型06、07和08。这一发现为后续的数据模型剔除与整理工作提供了关键依据。

6.1.1.2.3变更管理及影响分析

元数据的任何变动，特别是新增或修改，常常可能引发下游数据应用系统的报表数据误差，甚至造成系统运行故障。此类变更通常分散在各独立模块进行，开发和运维人员各自关注其负责的系统，这导致难以全面了解数据模型变更的全局状况，包括变更的合规性、潜在冲突等问题。对于变更是否会影响数据处理流程的判断，主要依赖于相关人员的经验，且缺乏对历史变更的详尽记录。

数据管理平台的优势在于，当数据模型遭遇变更时，可通过影响分析功能执行后向追溯，识别受影响的相关系统。通过变更订阅机制，能自动将更新邮件发送至相关人员，有效防止信息不对称引发的问题，从而显著降低在数据模型变更过程中的潜在风险，确保数据服务的稳定性。同时，该平台详尽记录每一次变更的时间点、变更原因以及执行操作的人员信息，如图表所示。

当红框标注的数据模型修改波及后端多张表格时，必须及时通告相关下游模块主管，进行变更影响评估，以决定是否需同步跟进调整。

6.1.1.2.4物理模型合规性检查

新建大数据平台在构建过程中，常因多种因素导致设计模型与开发模型存在差异。为确保设计与开发的一致性，我们利用元数据管理平台的逻辑模型与物理模型对比功能。此外，该功能还能防止在业务变更期间，元数据平台中的元数据与实际运行数据不匹配，进而妨碍变更活动的顺利进行，为日常变更管理提供了有力支持。物理模型的合规性检查主要涵盖两个关键环节：

1、检查设计逻辑模型及其关联关系与实际开发物理模型的一致性

2、执行元数据库中物理模型与实际运行状态的一致性核查

图4-1详细展示了元数据一致性检查的相应流程。

元数据一致性检查流程

操作人员及备注  流程说明

图4-1元数据一致性检查流程图

数据模型属性匹配情况

在系统与元数据库中重叠的实体，可以通过比较它们各自的属性，识别出属性值存在不一致的实例，并统计这类不一致实体所占比重。

数据模型关系匹配情况

能够对系统和元数据库中存在的实体的相关关系进行对比分析，识别出关系不符的实体，并统计这类不一致性实体所占的整体比例。

6.1.1.2.5数据质量问题监控及溯源

在构建繁复的数据集成体系中，业务生产系统的原始数据首先通过ETL处理并存入数据仓库，随后在仓库内历经多轮精细操作与计算，生成所需的统计报表。然而，由于涉及多个环节的传递，报表往往易受数据质量问题困扰。这可能是源于数据加工流程的瑕疵，或者是业务人员初始录入阶段的疏忽。因此，对数据进行严谨的验证核查是必不可少的环节。

通过设定数据质量核查规程，从数据的时效性、完整性、精确性、一致性和合规性等多方位进行评估与验证，旨在识别并监控数据质量问题，供业务用户及管理层实时追踪查询。利用元数据管理的深入剖析和溯查功能，精准定位数据问题的根源。同时，数据质量模块的预警机制能及时将关键的数据质量问题通报给相应的系统管理者。

通过数据质量检验与追踪功能，我们能够针对报表中显现的抄表流水数据异常情况进行精确问题定位。借助问题根源追踪，我们揭示出该问题的源头在于CCS抄收系统中的抄表流水记录模块。

针对识别出的数据质量问题，我们提议通过电子邮件或移动设备监控系统实时通报，并实现与XX公司内部邮箱系统的无缝整合。

6.1.1.2.6企业数据质量提升

数据质量的严格把控是通过多维度的规则定义得以实现的。我们精细划分了包括完整性、及时性、准确性以及唯一性在内的各类数据质量标准。借助及时性度量规则，我们能够评估指标数据更新、修订与提交等操作的时间合规性。一致性度量规则则着重于监控同一体系内指标数据的一致性，以期尽早揭示可能存在的不一致问题，确保数据的时效性和准确性。

数据质量管理员运用完整性度量规则，针对燃气用户的手机号数据字段实施非空验证，识别出其中存在的手机号为空的瑕疵。随后，该管理员将这一数据问题通报给相关部门，密切关注业务人员对问题的修正进程。通过实施数据质量绩效评估体系，确保数据问题得以有效纠正，从而提升企业整体数据质量的水平。

6.1.1.2.7数据资产统计查询

数据资产作为企业的核心资源，其统计查询功能有助于企业管理者全面了解：系统的总数及其包含的数据模型，以及管理的各类数据类型，具体包括指标的数量、报表的规模以及作业的详情。这样，他们能够从管理视角清晰掌握所有数据资产的全貌。

系统管理员能够执行元数据的分类统计，旨在详尽展示元数据管理模块中各类元数据的分布情况。此功能支持按元数据类型、创建者身份以及版本编号进行精准分析。此外，通过元数据管理模块，我们还可以对数据资产的利用情况进行统计，借此深入理解用户对元数据的使用习惯，从而进行全面的使用状况评估。这对优化元数据的维护与管理工作具有重要参考价值。

6.1.1.3数据管理体系建设

6.1.1.3.1企业数据成熟度模型评估

通过企业数据成熟度评估，我们旨在强化项目目标的清晰度。并非所有项目均需自初创阶段开始，每个企业的数据建设历程和重视程度各异。我们的数据管理项目致力于为企业的当前数据发展水平提供行业内的基准评估。该评估全面考量影响因素等多个维度，以展现企业数据管理的全貌。

通过对企业的数据管理现状进行全面评估，针对组织架构、制度流程、产品支持与数据质量等关键领域进行细分评分，构建出企业数据能力的雷达图。借此洞察当前数据建设中的短板。

图：企业数据成熟度阶段划分

我们的工作流程将依据企业的现有数据管理体系，通过实施资料搜集、实施调研问卷调查以及进行现场深度访谈等方式进行。旨在通过详尽的现状分析来达成如下目标：

进行全面且多元的维度分析，针对企业数据现状编制详尽的现状报告

6.1.1.3.2梳理和建立数据资产目录

对企业数据资产进行梳理与目录构建，源于先前的评估成果，旨在为数据资产管理的体系化实施奠定坚实的基础。

构建企业内部数据资产清单，详细阐明各数据资产之间的关联与影响，从而确保所有相关人员对企业的数据资产有全面深入的理解。

定义并明确数据资产的所有权、管理权和使用权的关键职责，确保这三个核心角色的职能划分清晰且协同高效。

6.1.1.3.3建立数据管理组织架构

数据管理工作乃企业级关键职能，它要求技术与业务等多个领域协同运作。为此，设立专门的数据管理委员会作为最高决策机构，统筹指导数据管理工作。同时，设置数据管理综合部门作为实务支持部门，全面负责企业的数据整合与综合管理任务。

构建企业数据管理的基础框架，包括要素体系及组织架构，借鉴业界领先的数据管理实践.

根据企业的内部管理体系，常规的角色配置包括：高层领导决策者、业务部门负责人、信息技术部门主管以及项目执行项目经理。这些职位可以由全职人员担任，亦可适当进行部门间的人员调配以兼任相应职责。

6.1.1.3.4制定数据管理流程和制度

规划数据管理体系大纲，构建全面的数据管理架构并明确各部门的职责划分。在此框架的引领下，针对各数据管理领域制定相应的政策、规章制度和专业技术标准。

■结合企业的现状，为数据管理

构建系统的数据管理规范，明确业务操作流程，设定责任归属体系，详述各人员角色与岗位职责，营造支持数据管理的环境，并发布全面的数据管理制度与政策，以此为基础确保工作的有序进行。

该管理办法详尽阐述了工具产品的操作规程及其在使用流程中的应用细节。

6.1.1.3.5梳理数据质量检核规则

梳理企业数据的业务核检规则，依托行业专业的数据问题管理方法，确立数据核检标准及相应的处理规程。

全面梳理企业的数据质量问题；

全面的通俗易懂的数据质量检查手段；

■提供数据问题修改的最佳方法；

6.1.1.4数据管理平台架构设计

数据管理平台的构建由两个核心系统构成：元数据管理系统与数据质量管理系统。在此基石之上，我们依据企业内部的数据管理体系咨询，定制了严谨的数据管理规章制度，进一步开发了完整的数据管理流程，如图所示。

数据质量管理

通过实施数据质量核查程序，我们揭示了各系统存在的数据问题。对各系统的数据质量动态进行持续监控，并对数据质量规则的执行比例进行深入分析，从而定期生成详尽的系统关键数据质量报告，以全面了解各系统的数据质量现状。借助系统自带的数据清洗工具和问题处理流程，我们有力地推动了各系统数据质量的提升。

元数据管理

元数据管理系统，作为数据管理流程的核心驱动力，贯穿数据生产的全程生命周期。它作为基石，稳固地支撑着整个数据管理体系的构建。该系统为企业构建元数据管理体系提供了强大而易用的工具支持，包括数据地图的绘制、数据口径的统一、数据属性的标识、数据关联性的分析以及模型变更的管理。通过这些功能，企业得以高效挖掘和释放信息资产的价值，实现精确且高效的分析决策，同时优化系统变更管理，有效降低项目风险。

6.1.1.5数据管理平台搭建

构建的数据管理平台整合既有数据平台与规划中大数据平台的数据资产管理，引入统一的可视化界面，旨在实现高效、自动且开放的管理模式。该平台将支持XX能源全面的数据资产视图展示，包括数据资产目录的可视化管理、数据来源追踪以及全程数据质量管理，从而显著提升公司的数据治理效能和数据利用效率。

搭建平台内容包括：

1)系统安装与调试：元数据管理系统及数据质量管理系统

2)对已完成的计量域业务模型进行系统化的导入，旨在元数据管理系统中进行初期设置，并随后进行详尽的调试与有效性验证。

3)对已完成的业务模型检核规则进行系统化的导入操作，旨在将其整合至数据质量管理系统并进行初始化设置，随后进行详尽的调试与验证工作。

4)负责对现有的业务系统，包括ERP、CCS、加气站管理系统及数据平台等，进行详尽的元数据收集，并进行严谨的调试与验证工作。

5)执行对现有数据平台元数据的搜集工作，并进行详尽的调试与验证。

6.1.1.6数据质量管理常态化

数据质量管理分两类：

一、存量数据资产质量管理 以提升企业数据质量和全面解决数据问题为核心目标，首先针对数据应用报表中的质量问题展开深入剖析。我们系统性地制定数据质量度量规则，执行数据问题识别与纠正工作，通过比对公司设定的各项数据标准和业务规则，筛选出不符合规定的数据，形成详尽的数据质量问题报告，由相关部门进行整改。 同时，我们实施数据质量问题的绩效评估机制，对各部门的数据质量问题进行量化评分考核，并将考核结果纳入年度综合评估体系，确保数据质量问题得到有效整改和持续改进。

一、新建系统的数据资产管理：涵盖对设计文档的标准化质量管理，侧重于从数据开发视角，对设计文档的合规性进行深入评估，并在系统部署前实施严格的数据验收流程。

数据质量的持续提升被视作数据管理组织的核心职责之一，作为其运营活动的重要组成部分。

6.1.2数据展示平台

6.1.2.1数据展示平台定位

本次XX云数据平台的建设中，Hive作为其中必不可或缺的Hadoop组件。在云数据平台开始建设后，其中数据展现平台需要与未来的云数据平台进行数据集成的能力，云数据平台为报表分析平台提供数据源。其中报表平台也具备连接SAP的DB2与0racle数据库的能力，一般通过数据抽取到云数据平台中进行数据展现。

6.1.2.2数据展示应用场景

6.1.2.2.1直观的绩效展现能力

通过交互式与个性化驾驶舱设计，本方案诠释‘一图胜千言’的理念，实现了地理信息驱动的业务监控。借助Web2.0技术，我们构建出界面简洁、直观的展示平台，全面呈现企业各运营环节的经营数据。这个系统以多维度的可视化方式，深度助力企业决策者进行深入分析和高效管理，从而洞悉企业的实时运营状态。

6.1.2.2.2 借助Hadoop大数据平台的强大功能，业务人员得以自主开发报表，从而释放技术人力资源

依托于高效能的Hadoop大数据架构，我们能够迅速生成并以直观易懂的图表形式呈现多元指标。丰富的图形种类清晰揭示了企业的运营概貌。

在大数据平台上，用户能够进行直观的KPI交互式分析，通过仪表盘实现深度探索，从而揭示隐藏在数据背后的关联性。

自定义用户界面体验：允许每位用户通过直观的鼠标操作，迅速定制符合个人偏好的驾驶舱显示配置与内容展示，以凸显各阶段关注的关键点。

6.1.2.2.3 实时查询与直观的管理界面

直观的管理驾驶舱（ManagementCockpit）设计旨在实现对企业决策与运营的量化管理，构建一套执行力强的绩效评估体系，引领企业管理系统迈向新的发展阶段。它作为全方位的（Comprehensive）绩效监控与分析工具，为管理层提供了"一站式"服务（One-Stop Solution）。

管理驾驶舱通过直观的图表界面整合展示了关键数据：各销售团队的业绩表现、VIP客户利润增益以及各部门的进度达成情况。这种信息聚合设计使得企业运营概览一目了然，有助于快速洞悉核心数据，从而实现业务衡量与管理的高效决策。

驾驶舱管理支持无需编程的自定义配置，涵盖饼状图、柱状图、折线图、面积图、条形图、圆环图、组合图、双Y轴图、燃油消耗图、散点图、气泡图、雷达图、容器图、温度指示、进度条、信号灯以及地图等多种图表类型，均采用生动的Flash动态展示效果。

6.1.2.2.4基于地理信息的业务监控

地理信息技术驱动的Dashboard战略地图分析模块，以直观的方式呈现各地业务发展与绩效的实时监控。通过色彩编码的设计，地图区域以各异的色调标识，使得管理层能够清晰洞悉企业战略的执行状况。此外，地图上的深入挖掘操作以及图形联动功能，有助于揭示问题的本质，从而提升决策层的洞察深度与精准度。

6.1.2.3数据展示平台架构设计

图：基于大数据的报表分

析

6.1.2.3.1仪表盘

作为产品构架的核心元素，"仪表盘（Dashboard）"通过可视化展示、实时监控以及预警功能，对关键指标与业务目标进行深度分析与跟踪。它助力企业战略执行，确保与企业发展同步。 Dashboard的设计初衷在于全方位呈现企业的业务动态，让用户能够个性化定制监控KPI、评估绩效，并有效管理各类预警与异常情况。