数据治理_保构建企业级数据治理标准架构体系

数据治理

大数据开发治理平台基于Hadoop、Hudi、Flink、Spark等大数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台，赋能各行业数字化转型。

行业痛点

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企业数据价值未体现

基于企业数据，形成一体化数据治理服务体系，为业务场景提供数据服务支持，提升数据价值。

数据血缘脉络不清晰

通过数据分层切片转换，使得数据结构，数据血缘脉络更加清晰，减少应用数据的重复开发，同时完善系统中数据质量，保证系统数据的唯一性和安全性。

数据治理服务不统一

通过构建全要素流批一体数据服务，建立全方位数据视角，强化业务数据的逻辑、规范、规划和管控统一，实现多元化场景跨专业、跨系统的联动分析处理。

方案价值

统一数据模型规范

企业数据实施项目提升“模型规范统一、数据干净透明”的全业务数据统一标准、管理和服务能力，提升分层级区域数据的安全有序使用开放能力，推动数据的融合互动，充分发挥数据的价值，提升数据安全，数据的可获得感。

整体提升数据价值

数据治理可以通过提高数据的质量和准确性来提升其价值，同时，通过有效的利用和分析，可以生成更有价值的信息和结果，提高数据的利用价值。同时将数据应用于自动化和智能化的决策支持中，也可以更好地管理资源，提高效率和收益。

完善数据质量

通过建立数据质量管理规范和流程，对数据的采集、处理、清洗、存储和分析进行标准化管理，并逐步引入先进的数据分析技术，不断优化数据治理体系，可以提升数据的质量，从而为领域的精细化管理提供可靠的数据支撑，为生态系统的健康运行和可持续发展提供有力保障。

统一数据模型规范

企业数据实施项目提升“模型规范统一、数据干净透明”的全业务数据统一标准、管理和服务能力，提升分层级区域数据的安全有序使用开放能力，推动数据的融合互动，充分发挥数据的价值，提升数据安全，数据的可获得感。

整体提升数据价值

数据治理可以通过提高数据的质量和准确性来提升其价值，同时，通过有效的利用和分析，可以生成更有价值的信息和结果，提高数据的利用价值。同时将数据应用于自动化和智能化的决策支持中，也可以更好地管理资源，提高效率和收益。

完善数据质量

通过建立数据质量管理规范和流程，对数据的采集、处理、清洗、存储和分析进行标准化管理，并逐步引入先进的数据分析技术，不断优化数据治理体系，可以提升数据的质量，从而为领域的精细化管理提供可靠的数据支撑，为生态系统的健康运行和可持续发展提供有力保障。

方案架构

客户案例

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某市供电公司数据治理平台

电网数据治理项目围绕电力调节能力、社会能效和双碳目标提升三大主题，构建园区源网荷储数据应用场景。通过整合省侧数据中台1430张业务表及本地用户侧数据，开展数据治理与融合，形成示范园区数据资源目录。项目构建流批一体数据服务，建立指标应用体系，实现源网荷储全要素高效互动。聚焦电力调节，融合企业电、气、热及生产环节耗能数据，构建用能设备和分布式资源模型，助力数智化管理。结合光伏、充电桩等数据，构建园区-企业-设备级的“碳排一张图”，为企业提供电-碳优化决策，提升碳排双控水平。

电网数据治理项目围绕电力调节能力、社会能效和双碳目标提升三大主题，构建园区源网荷储数据应用场景。通过整合省侧数据中台1430张业务表及本地用户侧数据，开展数据治理与融合，形成示范园区数据资源目录。项目构建流批一体数据服务，建立指标应用体系，实现源网荷储全要素高效互动。聚焦电力调节，融合企业电、气、热及生产环节耗能数据，构建用能设备和分布式资源模型，助力数智化管理。结合光伏、充电桩等数据，构建园区-企业-设备级的“碳排一张图”，为企业提供电-碳优化决策，提升碳排双控水平。