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    六合全集-:华中电力:数据质量管控服务平台

    前言介绍

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    湖北华中电力科技开发有限责任公司主要经营:电力行业解决方案;、电厂生产MIS、 电厂基建MIS;、系统集成、实时数据监测系统、审计之星、医疗保险、多媒体监控系统、CISCO 产品一级代理商等产品。

    公司尊崇“踏实、拼搏、责任”的企业精神,并以诚信、共赢、开创经营理念,创造良好的企业环境,以全新的管理模式,完善的技术,周到的服务,卓越的品质为生存根本,始终坚持用户至上 用心服务于客户,坚持用自己的服务去打动客户。

    大数据时代,数据产生的价值越来越大,基于数据的相关技术,应用形式也快速发展,当前各大厂商、用户都在探索与数据相关的开发技术、应用场景和商业模式,最终目的就是挖掘数据价值,推动业务发展。而只有高质量的数据才能够真正意义上实现数据价值的最大化,没有数据治理,没有数据质量的保证,再多的业务和技术的投入,都是徒劳的。

    项目背景

    电力公司经过多年信息化系统建设和应用,积累了海量的数据信息, 这些数据已然成为电力公司的核心资源之一。故构建数据服务平台,将企业运营数据以主题的形式整理,以服务的方式向数据使用方提供数据服务,促进数据在电力企业内部共享流通,外部开放,提高数据利用率。

    为快速解决现有系统中存在的飞码异常、表码倒走、台区/用户漏采、日超容等问题,在数据服务平台中规划数据质量管理平台,快速定位问题数据,对数据进行定期巡检,提升数据质量,为后续的数据分析提供有效的数据基础。

    解决方案

    数据服务平台分期建设数据源管理平台,数据集成平台,数据权限管理平台,数据质量管理平台,数据缓冲区,数据分析平台,统计对外服务接口等多个???。多??樾献髡隙嘣词?,提升数据质量,面向不同用户提供相关数据支持服务。平台架构如下图:

    其中数据质量管理部分则借助亿信EsDataClean数据质量管理工具,全面提升数据质量,减少因数据不可靠导致的用户决策偏差和损失。 亿信EsDataClean按照指定检测数据源,定义之间规则,定期巡检,推送质检报告的流程为用户提供全面完善的质检方案。

    1、梳理电网企业信息,定义质检数据源

    亿信EsDataClean数据源是数据质量控制的对象,所有质检工作的基石,即来源于各业务系统的数据,包括数据库表、视图、维表、SQL查询等。数据服务平台分别基于电网量价费损系统以及PMS2.0的状态检修系统的数据进行数据质检,定义质检数据源。

    2、定义质检规则保证电力数据质量

    亿信EsDataClean以全面的质量管理PDCA循环管理方法为指导,包含了空值检查、规范检查、值域检查、逻辑检查等13种质检规则,根据实际数据情况定义规则检测相关数据。例如:

    1)飞码异常

    对用电采集系统中的电能表进行异常判别。

    判别规则:如当日的抄见电量大于该表上个月平均电量的X倍(X阈值,暂定为10倍),则该数据属于异常数据。

    2)表码倒走

    对用电采集系统中的电能表进行异常判别。

    判别规则:如当日的止码小于上一日的止码则该数据属于异常数据。

    3)台区/用户漏采

    对公变台区、专变用户进行异常判别。

    判别规则:对用户\台区的供售电量明细数据表中的表计读数状态、表计运行状态进行判别,如标记为漏采的则表示该数据异常。

    4)导线质检

    基于PMS系统中的档案表进行质量监测。

    监测规则: A. 型号字段不能待*这个字符串

    5)电抗器质检

    基于PMS系统中的档案表进行质量监测。

    监测规则:资产性质字段分别为‘国家电网公司’及‘分部’时,资产单位名称应分别为‘国网湖北省电力检修公司’,‘湖北省送变电工程公司’; 


    6)日超容

    对专变用户的运行情况进行异常判别。

    3、可视化质检报告评估电力数据质量

    执行完毕的质检结果,可通过可视化图形,质检分析报告等方式对各电网公司的数据质量情况进行查看,并且通过质量绩效评估量化各电网公司的数据质量情况,激励数据质量的提升。




    方案成果

    利用亿信EsDataClean完成了数据质检规则定义--质检方案执行--质量结果分析--数据应用的一套流程,保证了电网企业项目建设过程中数据的完整性、一致性、规范性、逻辑性等,为电网企业的系统实用化,数据价值最大化提供了保障,协助用户构建了完善的数据质量管理体系,实现了数据服务平台对于数据质量管理的要求。

    亿信EsDataClean通过界面向导式操作方式,通过简单配置即可完成数据质量检测规则的定义,无需编码,无需拼写SQL,数据质量检测工作由研发工程师转移到实施工程师,释放研发资源,降低项目人员成本,提高项目实施进度,同时兼顾项目成本与实施效率,为数据价值最大化奠定坚实的基础。

    在线演示

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