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数据中台是各类数据资源的汇聚中心、数据资产转化中心、数据价值发掘中心,满足横向跨专业、纵向不同层级的数据共享、分析挖掘和融通需求。2019年12月31日,国家电网有限公司企业级数据中台初步建成。
在互联网时代,企业需要快速响应、挖掘、引领用户需求,此时,借助平台的力量是企业生存、发展的关键因素。多年以来,不少企业已经建立了“前台+后台”的平台化架构。
前台是企业的最终用户直接使用或交互的系统,比如用户直接使用的网站、手机APP、微信公众号等都属于前台。后台是面向运营人员的配置管理系统,比如财务系统、产品系统、客户管理系统等。后台为前台提供了一些简单的配置。
但随着企业的发展,前台和后台就像是两个转速不同的齿轮,前台要快速响应用户需求,看重的是快速迭代,转速越快越好;而后台却是越稳定越好,转速也越慢越好。此时,前台、后台“齿轮匹配不平衡”的问题逐步显现出来。
为了更好地响应用户,中台应运而生。中台就像是在前台、后台之间添加的“变速齿轮”,中台匹配了前台与后台的速率,是前台与后台的桥梁。
数据中台
国家电网有限公司每时每刻都在产生海量的数据,但数据管理却面临“四大难题”。为解决这些难题,公司作出建设企业级数据中台的部署。
“数智国网”
依托数据中台,国家电网有限公司研发推出“数智国网”。“数智国网”是国家电网有限公司数据成果展示、共享、交易、创新的平台和统一入口,打通数据人才链、数据创新链、数据技术链、数据价值链与资金链,深化产学研结合,培育核心竞争力,进一步加大电网科技创新工作力度。
“数智国网”深度激发了大数据价值,对内助力公司生产经营方式转变,对外服务政府、社会和客户。
什么是数据模型?
在企业的信息化建设过程中,存在以业务部门为主导的分散模式建设,部门间数据定义不一致,数据共享采用点对点的方式进行,跨业务协同困难。因此,要从企业级视角构建统一的数据模型。
数据模型基于数据中台落地,推动实现各层级、各专业数据资源的汇聚、整合和共享。数据模型可以引领企业中台的数据接入、数据存储、数据质量管理。数据模型主要包括概念模型、逻辑模型和物理模型三部分。
数据模型是对现实世界中某个对象特征的模拟和抽象,用来描述数据、组织数据和对数据进行操作。就企业而言,可理解为对企业运营和管理过程中涉及的业务概念、逻辑规则等进行抽象和模拟。数据模型是企业所有系统的公共语言,就像人们在写信、通话、面谈、发送电子邮件时,都使用同一本字典;也像是用同一种语言,说不同的话,讲相同的故事。
【专访】
围绕国家电网有限公司企业级数据中台,近日,本报记者对国网大数据中心宋文婷进行了专访。
《亮报》:与阿里巴巴等互联网企业的数据中台相比,国网公司的数据中台具有哪些主要特点?难度主要体现在哪些方面?
宋文婷:
●公司的数据中台具有以下特点:
公司数据中台的数据行业性更明确。中台的数据主要来源于总部及各网省业务产生的相关电力业务数据,与互联网企业相比,行业性更明确。
公司数据中台需要承接的数据量更大。国网公司是全球最大的公用事业单位,拥有海量电力业务,服务人口超过11亿人。但公司数据管理基础却较为薄弱。
公司数据中台建设和运营面临的问题更严峻。在数据中台出现之前,公司范围内缺乏统一的数据资源管理体系和运营机制,给数据中台的统一建设造成巨大困难。目前,数据中台的建设已经大力推进公司数据资源厘清,逐步实现公司范围内的数据资产整合赋能。
●难度主要体现在以下方面:
建设数据中台需不断创新。目前,行业内外引入和使用数据中台的最佳实践很少,公司数据中台需结合电力行业的业务特点和公司情况进行创造性的建设运营。
建设团队专业能力要求高。公司数据中台的特点决定了建设团队必须在掌握IT技术的同时,也掌握相应的电力行业业务能力。团队需在探索中快速成长。
对接专业多、系统多、数据问题繁杂。数据中台建设之前,数据烟囱、数据孤岛问题突出。应用系统多,数据源头多,查找困难,需投入大量时间、精力对现有数据进行梳理,以接入中台。
公司数据中台建设时间短、强度大、标准高。2019年年底,数据中台建设工作已完成,目前在扩容的同时,已逐步转向运营工作模式。
内容来源:国网大数据中心、国网能源研究院,王倩、朱广新、王智敏对本文有贡献。
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