華陽(yáng)集團(tuán)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐研究

王輝 邢偉 曹帥 陰鵬飛 史夢(mèng)瑤 姜志萍 劉佳 楊敏

摘 要：目前，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)庫(kù)是獨(dú)立設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的。數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和不共享性限制了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效性。本文介紹了華陽(yáng)集團(tuán)企業(yè)數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)過(guò)程，描述了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)框架和數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)框架，闡述了元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)監(jiān)管、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)分析算法等關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)展示了智能推薦、智能搜索、履約、智能問(wèn)答、用戶(hù)畫(huà)像等企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)與AI智能相結(jié)合的應(yīng)用結(jié)果。

關(guān)鍵詞：元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型，算法，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)采集，智能檢索，智能問(wèn)答，用戶(hù)畫(huà)像

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.22.021

0 引 言

隨著企業(yè)蓬勃發(fā)展，華陽(yáng)集團(tuán)致力于科技創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和企業(yè)轉(zhuǎn)型優(yōu)化的發(fā)展戰(zhàn)略新思路，逐步形成“一主兩翼七大板塊”的產(chǎn)業(yè)格局。在信息技術(shù)變革大潮中，華陽(yáng)集團(tuán)緊跟時(shí)代步伐。為了進(jìn)一步提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，適應(yīng)新形勢(shì)下企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的管理需求，集團(tuán)在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域增強(qiáng)了現(xiàn)代化信息系統(tǒng)管理建設(shè)力度。隨著管理系統(tǒng)建設(shè)，數(shù)據(jù)量規(guī)模不斷攀升，數(shù)據(jù)的類(lèi)型也呈現(xiàn)多樣化[1]。目前，數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)業(yè)務(wù)需求的不同，研究和應(yīng)用背景的不同，從語(yǔ)法、語(yǔ)義、模式等具有異構(gòu)性的方向，進(jìn)行獨(dú)立設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，使集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)共享、整合與集成應(yīng)用面臨巨大挑戰(zhàn)。

多年來(lái)，集團(tuán)公司從全局視角下好信息這盤(pán)棋。依托華陽(yáng)集團(tuán)二十多年來(lái)信息化建設(shè)的深厚底蘊(yùn)，2022年6月，華陽(yáng)集團(tuán)數(shù)據(jù)信息部針對(duì)上述問(wèn)題，根據(jù)企業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)整體情況，將高度復(fù)雜的、海量的、分散的、異構(gòu)的集團(tuán)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行了自上而下的科學(xué)規(guī)劃，依據(jù)國(guó)家八部委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》[2]要求，結(jié)合企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，借助企業(yè)已有的硬件設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)等，搭建了數(shù)據(jù)采集管理平臺(tái)，構(gòu)建了企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，建成了集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫(kù)、算法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)字化資源管理平臺(tái)，建成了工業(yè)算法模型、圖像處理、視頻識(shí)別和自然語(yǔ)言識(shí)別的AI服務(wù)平臺(tái)，為上層的業(yè)務(wù)智能化應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，打通了數(shù)據(jù)與智能應(yīng)用之間的屏障，實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能化基礎(chǔ)。

華陽(yáng)集團(tuán)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)企業(yè)的智能檢索、智能推薦、智能協(xié)同、智能問(wèn)答和用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用提供了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口和高精度的數(shù)學(xué)算法服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化、數(shù)字資產(chǎn)化的歷史性蛻變。

1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)

1.1 建設(shè)目標(biāo)

華陽(yáng)集團(tuán)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“一個(gè)平臺(tái)、兩個(gè)體系、三個(gè)特征、四個(gè)統(tǒng)一、五個(gè)服務(wù)”的一體化數(shù)據(jù)管理全景圖。

一個(gè)平臺(tái)：搭建一個(gè)一體化的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)；兩個(gè)體系：建立數(shù)據(jù)治理體系和數(shù)據(jù)管理體系；三個(gè)特征：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、唯一性、共享性；四個(gè)統(tǒng)一：達(dá)到數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一來(lái)源、統(tǒng)一接口、統(tǒng)一服務(wù)；五個(gè)服務(wù)：提供數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)分發(fā)、公共數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)即時(shí)服務(wù)。

構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，依托數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，對(duì)企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合治理，最終形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

搭建數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，研發(fā)智能算法，利用企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，生成數(shù)據(jù)模型和業(yè)務(wù)需求模型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)智能檢索、智能協(xié)同、智能問(wèn)答機(jī)器人和用戶(hù)畫(huà)像等AI智能業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用。

1.2 建設(shè)內(nèi)容

涉及數(shù)據(jù)范圍：根據(jù)企業(yè)智能應(yīng)用場(chǎng)景將數(shù)據(jù)分為感知數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)管控?cái)?shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)。感知數(shù)據(jù)包括MES、GIS和地質(zhì)保障系統(tǒng)等采集的智能掘進(jìn)、智能開(kāi)采、煤流監(jiān)控、輔運(yùn)監(jiān)控、通風(fēng)監(jiān)控、壓風(fēng)監(jiān)控和工業(yè)視頻等數(shù)據(jù)；監(jiān)測(cè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)主要由傳感設(shè)備采集的人員定位、瓦斯監(jiān)控等數(shù)據(jù)；經(jīng)營(yíng)管控?cái)?shù)據(jù)指由ERP系統(tǒng)、SRM系統(tǒng)、OA系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中存儲(chǔ)的生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、安全管理數(shù)據(jù)、OA文件數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、物資數(shù)據(jù)、運(yùn)銷(xiāo)數(shù)據(jù)、車(chē)輛定位數(shù)據(jù)、煤質(zhì)數(shù)據(jù)等；外部數(shù)據(jù)是從外部數(shù)據(jù)接口采集的市場(chǎng)行情、煤價(jià)、氣象、供應(yīng)商企業(yè)信息、客戶(hù)企業(yè)信息、客戶(hù)輿情、行業(yè)信息等數(shù)據(jù)；歷史數(shù)據(jù)指生產(chǎn)管理系統(tǒng)、經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)、地質(zhì)管理系統(tǒng)、綜合自動(dòng)化系統(tǒng)、工業(yè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)等儲(chǔ)存的歷史數(shù)據(jù)。

涉及應(yīng)用場(chǎng)景：基于數(shù)據(jù)治理體系框架和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，優(yōu)先建設(shè)生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、安全管理、經(jīng)營(yíng)管理等業(yè)務(wù)智能應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用納入數(shù)據(jù)管理體系中，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一性、復(fù)用性和共享性。智能應(yīng)用場(chǎng)景包括智能檢索、智能推薦、智能協(xié)同（合同履約）、智能問(wèn)答、用戶(hù)畫(huà)像等應(yīng)用。

數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理的區(qū)別：數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理建設(shè)內(nèi)容有很多重疊部分，但數(shù)據(jù)管理在范圍上講包含數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù)管理包括多個(gè)不同的領(lǐng)域，其中最顯著的領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)治理。DMM數(shù)據(jù)管理成熟度模型中數(shù)據(jù)治理是其中一個(gè)數(shù)據(jù)管理分類(lèi)。數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)（DAMA）[3]在數(shù)據(jù)管理職能框架中認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)管理的子集。數(shù)據(jù)管理中要保證一個(gè)組織已經(jīng)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息，這項(xiàng)工作所需要的流程和工具就是數(shù)據(jù)治理工作。

數(shù)據(jù)管理體系：數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)是個(gè)系統(tǒng)化的工程，涉及眾多源系統(tǒng)的交互。數(shù)據(jù)管理體系涵蓋包含數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理體系、數(shù)據(jù)管控體系、數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)體系、數(shù)據(jù)質(zhì)量要求、數(shù)據(jù)安全要求等內(nèi)容。數(shù)據(jù)管理體系架構(gòu)如圖1所示。

集團(tuán)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系主要通過(guò)數(shù)據(jù)匯聚整合、萃取加工、服務(wù)可現(xiàn)及價(jià)值變現(xiàn)，建立貫穿數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)匯聚層、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)服務(wù)的運(yùn)行管理機(jī)制；提供標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)規(guī)范制度和管控流程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變資產(chǎn)并服務(wù)于應(yīng)用的總體目標(biāo)。華陽(yáng)集團(tuán)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)思路如圖2所示。

數(shù)據(jù)主題域：據(jù)數(shù)據(jù)主題域分類(lèi)維度，在API管理中分別建立基于系統(tǒng)維度、業(yè)務(wù)域維度和應(yīng)用維度的主題域結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)主題域元數(shù)據(jù)分別為主題域一級(jí)分類(lèi)、主題域二級(jí)分類(lèi)。其中主題域一級(jí)分類(lèi)、主題域二級(jí)分類(lèi)基于兩種不同維度有相應(yīng)的變化。

本期主題域建設(shè)，會(huì)在生產(chǎn)、安全、經(jīng)營(yíng)、企業(yè)、專(zhuān)家、管理六大領(lǐng)域（一級(jí)類(lèi)目）的基礎(chǔ)上，在建設(shè)過(guò)程中逐步完善二、三、四級(jí)類(lèi)目。

數(shù)據(jù)治理體系：集團(tuán)數(shù)據(jù)治理體系實(shí)施以DCMM數(shù)據(jù)治理體系[4]為指導(dǎo)，結(jié)合行業(yè)實(shí)踐，形成了“盤(pán)、規(guī)、治、用”的實(shí)施方法論，搭建了一個(gè)合理高效的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)管體系，降低了企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)成本，依托數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，提升了業(yè)務(wù)處理效率，改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為企業(yè)管理決策進(jìn)行賦能。數(shù)據(jù)治理體系主要內(nèi)容包括元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理等。DCMM 數(shù)據(jù)治理體系框架如圖3所示。

元數(shù)據(jù)管理：元數(shù)據(jù)又稱(chēng)為中繼數(shù)據(jù)，是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，主要描述數(shù)據(jù)屬性的信息，是科學(xué)數(shù)據(jù)有效共享的方法之一。元數(shù)據(jù)分為技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)基本管理包括元模型管理、元數(shù)據(jù)管理和元數(shù)據(jù)分析。元數(shù)據(jù)分析功能主要實(shí)現(xiàn)針對(duì)元數(shù)據(jù)的基本分析功能，包括血緣分析、影響分析、實(shí)體關(guān)聯(lián)分析、實(shí)體影響分析、主機(jī)拓?fù)浞治?、指?biāo)一致性分析等。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：主要針對(duì)數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用和管理進(jìn)行規(guī)范和指導(dǎo)，主要解決數(shù)據(jù)的不完整、數(shù)據(jù)格式不一致、空值和亂碼，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)度。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理定義數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，提供質(zhì)量指標(biāo)定義、質(zhì)量稽核、質(zhì)量問(wèn)題分析和統(tǒng)計(jì)等功能。高質(zhì)量的主數(shù)據(jù)依賴(lài)于圍繞主數(shù)據(jù)構(gòu)建的流程、系統(tǒng)和管理要求，其對(duì)應(yīng)的載體為主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)安全管理：主要在傳統(tǒng)的安全防御基礎(chǔ)上，強(qiáng)化數(shù)據(jù)信息安全和數(shù)據(jù)使用安全，加強(qiáng)數(shù)據(jù)脫敏和加密處理，防止數(shù)據(jù)丟失、泄露和竊取，確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

數(shù)據(jù)監(jiān)督管理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法和人工校驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)控和預(yù)警監(jiān)督的管理過(guò)程。

數(shù)據(jù)全生命周期管理：從數(shù)據(jù)使用規(guī)劃開(kāi)始，包括采集、開(kāi)發(fā)、產(chǎn)生、建模、業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)用、更改、存儲(chǔ)和消亡整個(gè)生命流程管理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的跟蹤，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理措施，降低數(shù)據(jù)管理成本，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，升級(jí)數(shù)據(jù)安全，提高數(shù)據(jù)的兼容性和復(fù)用性，最終達(dá)到數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)

本系統(tǒng)用到的數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要有抓取技術(shù)、日志采集技術(shù)、數(shù)據(jù)連接技術(shù)和文件導(dǎo)入技術(shù)。

（1）抓取技術(shù)主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序?qū)W(wǎng)頁(yè)、API等進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)上所有供應(yīng)商和客戶(hù)的企業(yè)信息及行業(yè)關(guān)注焦點(diǎn)新聞。

（2）日志采集技術(shù)主要對(duì)各應(yīng)用程序的日志進(jìn)行采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用的跟蹤。

（3）數(shù)據(jù)庫(kù)連接技術(shù)是使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)接口協(xié)議和數(shù)據(jù)接口，從企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，收集非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，且將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心。

（4）文件導(dǎo)入技術(shù)，是通過(guò)文件導(dǎo)入器將各種格式的文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)中心。

2.2 元數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)

元數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)治理工作的重要組成部分。以元數(shù)據(jù)為抓手進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，可以幫助企業(yè)更好地對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理，理清數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的分析和決策；可以為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)加工整合、日常運(yùn)行維護(hù)、數(shù)據(jù)安全管理和業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)能力支持。

元數(shù)據(jù)管理通過(guò)建立元數(shù)據(jù)模塊、元數(shù)據(jù)表、元數(shù)據(jù)視圖實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)寫(xiě)代碼功能。元數(shù)據(jù)管理如圖4所示。

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是為企業(yè)建立的一套符合自身實(shí)際，涵蓋定義、操作、應(yīng)用多層次數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)可以劃分為兩類(lèi)，即基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用性標(biāo)準(zhǔn)。前者主要用于在不同系統(tǒng)間，形成信息的一致理解和統(tǒng)一的坐標(biāo)參照系統(tǒng)，是信息匯集、交換以及應(yīng)用的基礎(chǔ)，包括數(shù)據(jù)分類(lèi)與編碼、數(shù)據(jù)字典；后者是為平臺(tái)功能發(fā)揮所涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)，提供一定的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以保證信息的高效匯集和交換，包括數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)安全管理等。

2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

主要關(guān)注數(shù)據(jù)記錄、關(guān)鍵字段和業(yè)務(wù)規(guī)則三個(gè)方面的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。

系統(tǒng)核對(duì)記錄數(shù)據(jù)主要在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化三個(gè)階段，將取得的數(shù)據(jù)記錄和數(shù)據(jù)總量與系統(tǒng)中反映的數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)，確保電子數(shù)據(jù)完整性。對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將用文件數(shù)據(jù)量和大小與數(shù)據(jù)提供清單進(jìn)行對(duì)比，核實(shí)數(shù)據(jù)的可用性和完整性。對(duì)于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將核對(duì)總數(shù)量和分類(lèi)匯總項(xiàng)數(shù)量。

系統(tǒng)驗(yàn)證關(guān)鍵字段采用字段長(zhǎng)度核對(duì)、最大和最小值審核、孤立點(diǎn)檢測(cè)、真實(shí)性核對(duì)、范圍核對(duì)、空值替換等驗(yàn)證方法對(duì)表字段的完整性和亂碼進(jìn)行檢驗(yàn)。

系統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)則驗(yàn)證是指利用業(yè)務(wù)專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和業(yè)務(wù)邏輯，設(shè)計(jì)一套有效的勾稽檢查算法，對(duì)系統(tǒng)收集的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯校驗(yàn)的過(guò)程。

2.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)提供方通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的信息錄入，對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行分類(lèi)產(chǎn)生主題數(shù)據(jù)。

在交換任務(wù)的事前、事中和事后都提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)資源管理來(lái)保證數(shù)據(jù)交換的質(zhì)量。以元數(shù)據(jù)為核心，通過(guò)共享、使用、管理和開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的閉環(huán)管理，全面支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

2.6 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)是指從企業(yè)業(yè)務(wù)的視角，對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)采用統(tǒng)一、規(guī)范的定義和數(shù)據(jù)建模方法構(gòu)造模型。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：主要存儲(chǔ)來(lái)自源數(shù)據(jù)系統(tǒng)的明細(xì)數(shù)據(jù)，基本不做數(shù)據(jù)加工，設(shè)置字段命名注釋等，均需要跟源數(shù)據(jù)系統(tǒng)保持一致。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)的源業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持一致，承擔(dān)源業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)全量存儲(chǔ)職能。數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)同步工具進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，只存放當(dāng)前或接近當(dāng)前的數(shù)據(jù)，如果需要的話還可以對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪和更新等操作。

3 應(yīng)用實(shí)踐及效果展示

華陽(yáng)集團(tuán)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系確保了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的唯一性、準(zhǔn)確性和共享性，為企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)和AI智能應(yīng)用服務(wù)提供了來(lái)源統(tǒng)一、接口統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

3.1 AI+搜索引擎

AI與搜索引擎的結(jié)合讓搜索引擎更加智能化，如智能推薦、智能搜索的AI應(yīng)用。

3.1.1 智能推薦

智能推薦實(shí)現(xiàn)了針對(duì)用戶(hù)經(jīng)常搜索、關(guān)注及瀏覽的內(nèi)容，進(jìn)行詳細(xì)數(shù)據(jù)分析；根據(jù)用戶(hù)偏好，智能推送用戶(hù)關(guān)注內(nèi)容和各種數(shù)據(jù)。智能推薦如圖5所示。

3.1.2 智能檢索

智能檢索可以通過(guò)個(gè)人信息、企業(yè)信息、業(yè)務(wù)信息、行業(yè)新聞和行業(yè)政策等信息的關(guān)鍵詞、主題域和數(shù)據(jù)類(lèi)型等進(jìn)行信息檢索，并按照相關(guān)度或時(shí)間進(jìn)行排序，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜索。AI巡檢機(jī)器人可以通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)將海量感知數(shù)據(jù)上傳至云端，從而在云端進(jìn)行智能化的故障識(shí)別與檢測(cè)。智能檢索如圖6所示。

3.2 AI+主數(shù)據(jù)

A I與主數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了智能協(xié)同，如合同履約。合同履約針對(duì)集團(tuán)內(nèi)部所有合同的執(zhí)行、支付和查詢(xún)進(jìn)行全業(yè)務(wù)流程的跟蹤和監(jiān)管。

3.3 AI+服務(wù)

AI與服務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互，如智能問(wèn)答。

智能問(wèn)答：AI應(yīng)用服務(wù)通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜和語(yǔ)言模型，深入理解用戶(hù)需求和語(yǔ)義，建立人機(jī)對(duì)話應(yīng)用場(chǎng)景，管理智能機(jī)器人進(jìn)行語(yǔ)音問(wèn)答，使機(jī)器人針對(duì)智能問(wèn)答中豐富的使用詞進(jìn)行復(fù)雜管理，增強(qiáng)智能機(jī)器人對(duì)未知問(wèn)題的學(xué)習(xí)。

3.4 AI+行業(yè)

AI與行業(yè)結(jié)合引領(lǐng)行業(yè)變革，如用戶(hù)畫(huà)像。用戶(hù)畫(huà)像：用戶(hù)畫(huà)像又稱(chēng)用戶(hù)角色，作為一種勾畫(huà)目標(biāo)用戶(hù)、聯(lián)系用戶(hù)訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。實(shí)際操作的過(guò)程中往往會(huì)以最為淺顯和貼近生活的話語(yǔ)將用戶(hù)的屬性、行為與期待的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化聯(lián)結(jié)起來(lái)。作為實(shí)際用戶(hù)的虛擬代表，用戶(hù)畫(huà)像所形成的用戶(hù)角色并不是脫離產(chǎn)品和市場(chǎng)之外所構(gòu)建出來(lái)的。形成的用戶(hù)角色需要有代表性，能代表產(chǎn)品的主要受眾和目標(biāo)群體。用戶(hù)畫(huà)像的主要作用表現(xiàn)在：產(chǎn)品定位：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像可以了解目標(biāo)用戶(hù)的需求、行為和特征，從而幫助產(chǎn)品定位，確定產(chǎn)品的功能和目標(biāo)用戶(hù)群體。

用戶(hù)需求挖掘：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像可以挖掘用戶(hù)的潛在需求和行為特征，從而幫助產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)更好地了解用戶(hù)需求，改進(jìn)和完善產(chǎn)品。

產(chǎn)品優(yōu)化和改進(jìn)：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像可以了解產(chǎn)品的缺陷和不足，從而幫助產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提升用戶(hù)體驗(yàn)和產(chǎn)品質(zhì)量。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文基于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)及應(yīng)用實(shí)踐，分析了數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的重要意義，闡述了構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)管理體系的整體技術(shù)架構(gòu)和實(shí)施方案，總結(jié)了集團(tuán)數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用到AI智能服務(wù)最前沿的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

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[2]國(guó)家發(fā)展改革委，國(guó)家能源局，應(yīng)急管理部，等.關(guān)于印發(fā)《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》的通知[EB/OL].（2020-03-05）[2023-04-13].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-03/05/content_5487081.htm.

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[4]數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)價(jià)模型：GB/T 36073-2018[S].

作者簡(jiǎn)介

王輝，本科，高級(jí)工程師，從事企業(yè)管理工作。

邢偉，本科，工程師，從事項(xiàng)目管理工作。

曹帥，本科，工程師，從事技術(shù)管理工作。

陰鵬飛，本科，高級(jí)工程師，從事項(xiàng)目管理工作。

史夢(mèng)瑤，本科，工程師，從事軟件開(kāi)發(fā)工作。

姜志萍， 本科，高級(jí)工程師，從事項(xiàng)目管理工作。

劉佳，本科，工程師，從事項(xiàng)目管理工作。

楊敏，本科，技術(shù)員，從事軟件開(kāi)發(fā)工作。

（責(zé)任編輯：張瑞洋）