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    數(shù)據(jù)治理體系建設與應用

    2024-07-09 08:52:14郭云飛高博何建任田路王健
    中國管理信息化 2024年10期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)融合油田大數(shù)據(jù)

    郭云飛 高博 何建 任田路 王健

    [收稿日期]2023-12-15

    [摘 要]大數(shù)據(jù)分析治理體系建設對井下作業(yè)公司生產(chǎn)管理和輔助決策有著重要作用。文章通過對井下作業(yè)公司多個應用系統(tǒng)的分散數(shù)據(jù)進行研究,結合先進的大數(shù)據(jù)治理平臺的數(shù)據(jù)治理理念、數(shù)據(jù)治理體系架構及數(shù)據(jù)治理方法論,建設井下數(shù)據(jù)治理體系架構,并對井下作業(yè)公司各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行多源匯聚、分層分域治理、分析建模,詳細介紹該數(shù)據(jù)治理體系建設的實用性和先進性。

    [關鍵詞]大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)治理體系;數(shù)據(jù)融合;油田

    doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.10.039

    [中圖分類號]TE34;P618.13[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194(2024)10-0-03

    0? ? ?引 言

    大數(shù)據(jù)治理體系建設在企業(yè)數(shù)字化轉型過程中發(fā)揮著越來越重要的作用,各大廠商在該領域開展了大量的研究和生產(chǎn)實踐工作。西部鉆探井下作業(yè)公司按照“先易后難,穩(wěn)步推進,結合產(chǎn)能建設”的原則,先后安裝了多個應用系統(tǒng),并進行了局部應用。各系統(tǒng)形成了大量基礎數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)之間相互孤立。數(shù)據(jù)“孤島”阻礙了企業(yè)信息化建設水平的進一步提升,迫切需要企業(yè)打通各系統(tǒng),進行數(shù)據(jù)融合,構建一套完整的數(shù)據(jù)治理體系,使數(shù)據(jù)發(fā)揮資產(chǎn)價值,提高企業(yè)生產(chǎn)效率,最終達到企業(yè)降本增效的目的。

    1? ? ?井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀及存在的問題

    井下作業(yè)公司在數(shù)智化轉型過程中,在業(yè)務管理方面基于公有云平臺進行各業(yè)務管理系統(tǒng)的井下輕應用開發(fā),實現(xiàn)了業(yè)務的在線協(xié)同管理;在生產(chǎn)指揮方面,圍繞中油技服工程作業(yè)智能支持系統(tǒng)(Engineering Opertion? Intelligent Support System,EISS)的深入應用,基于內(nèi)網(wǎng)環(huán)境實現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)、遠程音視頻數(shù)據(jù)的實時采集。前期為了滿足業(yè)務需求進行的快速輕應用開發(fā),導致目前企業(yè)數(shù)字化轉型存在以下問題:①數(shù)據(jù)“孤島”,由于“煙囪式”輕應用系統(tǒng)建設,數(shù)據(jù)分散在各業(yè)務系統(tǒng),形成數(shù)據(jù)“孤島”,如何打破數(shù)據(jù)“孤島”、實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合是關鍵;②數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一,各個系統(tǒng)由于應用場景的差異,選用的數(shù)據(jù)庫種類不同,導致異構數(shù)據(jù)源之間難以統(tǒng)一管控;③數(shù)據(jù)質(zhì)量差,數(shù)據(jù)不連通、不規(guī)范等,導致數(shù)據(jù)質(zhì)量差,應用價值低,難以發(fā)揮應有的作用;④數(shù)據(jù)安全性無法保證,由于氚云輕應用系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲于阿里公有云,其不符合企業(yè)資產(chǎn)安全可控要求。解決以上問題需要運用先進的數(shù)據(jù)治理工具,通過多源異構數(shù)據(jù)匯聚,實現(xiàn)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標準管理、質(zhì)量管理、全生命周期管理、安全和服務管理。構建井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理體系,為現(xiàn)場生產(chǎn)和第三方應用系統(tǒng)提供服務,為管理者決策提供依據(jù)。企業(yè)通過對數(shù)據(jù)的分析來實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展,將業(yè)務數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)業(yè)務化,以此提高企業(yè)整體效能,實現(xiàn)降本增效。

    2? ? ?數(shù)據(jù)治理體系總體架構設計

    2.1? ?設計理念

    數(shù)據(jù)治理體系總體架構設計采用具有行業(yè)特色的4 One數(shù)據(jù)中臺理念,即OneData(統(tǒng)一數(shù)據(jù))、OneID+(統(tǒng)一視圖)、OneService(統(tǒng)一服務)和OneOpt(統(tǒng)一運維)。

    ①OneData:統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成開發(fā),在集約化OneData理念的基礎上,形成在線化、集約化、標準化、流程化、自動化的OneData體系,實現(xiàn)垂直化數(shù)據(jù)接入和智能化數(shù)據(jù)加工。②OneID+:統(tǒng)一數(shù)據(jù)ID與視圖,在用戶ID萃取的基礎上,使人、物、事等各種業(yè)務關注對象的ID統(tǒng)一,形成信息集約的OneID+體系,實現(xiàn)智能化數(shù)據(jù)融合和價值化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。③OneService:統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務,在所有數(shù)據(jù)在線服務化的基礎上,形成在線服務與送貨到家兩種服務模式,實現(xiàn)超市化數(shù)據(jù)服務和便捷化數(shù)據(jù)應用。④OneOpt:統(tǒng)一數(shù)據(jù)運維,打造全集群、全鏈路的集約化運維體系,實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全保證。

    2.2? ?數(shù)據(jù)治理體系架構

    數(shù)據(jù)治理服務體系建設在“運營合規(guī)、風險可控”的基本原則下,構建完善的組織、制度和流程,制定數(shù)據(jù)標準并實施數(shù)據(jù)安全管控,形成有機組合的數(shù)據(jù)治理體系,數(shù)據(jù)服務體系包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)服務和數(shù)據(jù)治理,對接氚云及其他數(shù)據(jù)源,完成數(shù)據(jù)治理后,為上層應用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)[1]。數(shù)據(jù)治理體系總體架構如圖1所示。

    3? ? ?數(shù)據(jù)治理體系建設方法

    數(shù)據(jù)治理體系的建設,需要完整的方法論進行理論指導。井下作業(yè)公司通過引進實施團隊,傳授先進的鯨智數(shù)據(jù)治理七步法,理論與實際相結合,實現(xiàn)井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理體系建設。數(shù)據(jù)治理=方法+產(chǎn)品+實施,三部分詳細組成如下。

    方法:鯨智數(shù)據(jù)治理理念4One和鯨智數(shù)據(jù)治理七步法。

    產(chǎn)品:鯨智大數(shù)據(jù)平臺ZSmartBDP+鯨智數(shù)據(jù)治理平臺ZSmartDGP+鯨智數(shù)據(jù)智能工具ZSmartDIT。

    實施:實施團隊和實施經(jīng)驗。

    鯨智數(shù)據(jù)治理七步法如下。第一,搭架子。數(shù)據(jù)中臺頂層規(guī)劃,覆蓋運營、應用、數(shù)據(jù)、技術、安全領域。第二,定標準。與權威機構合作共建行業(yè)數(shù)據(jù)標準規(guī)范。第三,清家底。企業(yè)數(shù)據(jù)資源規(guī)劃和厘清,基于數(shù)據(jù)資源/資產(chǎn)登記平臺落地。第四,智能化數(shù)據(jù)加工?;邛L智數(shù)據(jù)治理平臺ZSmartDGP進行數(shù)據(jù)構建,包括數(shù)據(jù)集成、全程(數(shù)據(jù))調(diào)度、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)開放基礎組件。第五,價值化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和價值化運營,包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營、數(shù)據(jù)資產(chǎn)分析。第六,超市化數(shù)據(jù)服務。對內(nèi),數(shù)據(jù)共享交換平臺;對外,數(shù)據(jù)開放交易平臺。第七,便捷化數(shù)據(jù)應用?;跀?shù)據(jù)智能工具快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用,包括BI(指標計算與梳理)、VI(數(shù)據(jù)可視化與價值傳播)、DI(數(shù)據(jù)探索與價值洞察)、AI(人工智能應用)。

    4? ? ?數(shù)據(jù)治理體系建設實施要點

    數(shù)據(jù)服務體系建設以智能應用為實戰(zhàn)目標,圍繞數(shù)據(jù)治理域的工作內(nèi)容,重點針對數(shù)據(jù)標準、接入、處理、建模、質(zhì)量、安全、運營、服務和價值實現(xiàn)展開建設。

    4.1? ?數(shù)據(jù)接入

    井下作業(yè)公司的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構特征,主要數(shù)據(jù)源來自互聯(lián)網(wǎng)氚云系統(tǒng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡附屬存儲(Network Attached Storage,NAS)本地文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)、MySQL生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)接入管理平臺可以根據(jù)數(shù)據(jù)接入業(yè)務需求,在初始階段定義數(shù)據(jù)獲取、處理、治理、組織、服務各環(huán)境的流程、方法和流轉機制,并根據(jù)數(shù)據(jù)探查和定義將多源異構數(shù)據(jù)接入大數(shù)據(jù)中心,完成與數(shù)據(jù)提供方的數(shù)據(jù)對賬[2]。主要工作包括統(tǒng)一任務配置、統(tǒng)一調(diào)度、數(shù)據(jù)傳輸、傳輸協(xié)議定義、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)對賬等。

    4.2? ?數(shù)據(jù)處理

    數(shù)據(jù)處理工作主要是完成數(shù)據(jù)提取、清洗、關聯(lián)、比對、標識、分發(fā)。大數(shù)據(jù)處理基礎平臺支持標準化、規(guī)范化的處理流程,建立標準化的數(shù)據(jù)匯聚適配模式,按照提取、清洗、關聯(lián)、比對、標識等規(guī)范化流程進行轉換處理,全面構建智能處理、自動化處理的數(shù)據(jù)處理體系。開展標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理工作,提高數(shù)據(jù)關聯(lián)度和業(yè)務緊密度,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和精準授權的能力[3]。

    4.3? ?數(shù)據(jù)標準建設

    要結合標準與實際業(yè)務現(xiàn)狀和需求,在標準體系下,豐富補充數(shù)據(jù)標準,完善數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)服務、生存周期、主/元數(shù)據(jù)的管理規(guī)范,在數(shù)據(jù)治理過程中落地標準規(guī)范;建立一套標準規(guī)范的管理方法,對標準規(guī)范進行沉淀積累,優(yōu)化落地管理;依托數(shù)據(jù)標準指導數(shù)據(jù)治理的開展實施,對標準規(guī)范的落地情況進行監(jiān)測評價,評估標準規(guī)范的合理性和實用性,優(yōu)化標準規(guī)范的制定和修編,打造數(shù)據(jù)治理的標準化體系,強化數(shù)據(jù)治理過程管控,促進數(shù)據(jù)治理的價值實現(xiàn)。

    4.4? ?數(shù)據(jù)資源目錄

    數(shù)據(jù)資源是各單位在工作過程中搜集、獲取、加工、存儲、使用、共享的以數(shù)據(jù)化形式留存的信息資源。數(shù)據(jù)資源目錄由數(shù)據(jù)資源信息和數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)項信息兩大部分構成。

    數(shù)據(jù)資源信息由29個信息項及其對應的5個維度說明構成,維度信息包括數(shù)據(jù)元內(nèi)部標識符、限定詞標識符、數(shù)據(jù)項標識符、是否為查詢條件、是否必填。維度用于控制對資源信息項的管理,對任一數(shù)據(jù)資源逐個收集或同步其29項數(shù)據(jù)資源信息項。數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)項信息由17個項及其對應的5個維度說明構建,維度信息與數(shù)據(jù)資源信息相同。維度用于控制對資源數(shù)據(jù)項信息的管理,對任一數(shù)據(jù)資源的指定數(shù)據(jù)項(即屬性或字段)逐個收集或同步其17項數(shù)據(jù)資源信息項。

    4.5? ?模型管理

    模型管理是對模型進行統(tǒng)一管理和生成,涵蓋其全生命周期,包含模型構建流程、模型修改流程、模型刪除流程。模型服務的模型由一個或多個算子組合而成,每個算子同時對應若干個輸入和輸出,通過組合算子、數(shù)據(jù)集、元素集,可以用來描述數(shù)據(jù)的處理方法、分析步驟、分析方法和分析結果,實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)分析功能[4]。

    4.6? ?質(zhì)量管理

    數(shù)據(jù)質(zhì)量是檢驗大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)服務體系建設成敗的關鍵指標,其直接影響大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)資源的價值實現(xiàn),是數(shù)據(jù)治理的重點工作之一。數(shù)據(jù)質(zhì)量全鏈路處置流程包括數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、質(zhì)量稽查、質(zhì)量分析、質(zhì)量評價、質(zhì)量處置、質(zhì)量反饋、質(zhì)量跟蹤和質(zhì)量評價。

    4.7? ?數(shù)據(jù)運維管理

    數(shù)據(jù)運維是通過定期對數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控,識別業(yè)務開展、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理過程中可能存在的問題,提出改進建議來促進數(shù)據(jù)質(zhì)量提升,保障大數(shù)據(jù)平臺及其數(shù)據(jù)和應用穩(wěn)定運行,高效可用。

    4.8? ?數(shù)據(jù)安全管理

    數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)平臺的基礎,數(shù)據(jù)安全是保證大數(shù)據(jù)中心運行的“生命線”。本部分聚焦于從采集到服務應用全鏈路的數(shù)據(jù)安全,包括數(shù)據(jù)本身在傳輸、存儲、訪問過程中的安全措施,主要措施有數(shù)據(jù)加密控制、數(shù)據(jù)分級分類管理、數(shù)據(jù)權限管理、數(shù)據(jù)脫敏和安全日志。

    4.9? ?數(shù)據(jù)組織管理

    要結合大數(shù)據(jù)處理國家標準,將數(shù)據(jù)從來源逐級提煉,形成原始庫、資源庫、主題庫、知識庫、業(yè)務庫和業(yè)務要素索引庫等。利用這種模型進行數(shù)據(jù)組織,達到數(shù)據(jù)融合和知識沉淀的目的。

    4.10? ?數(shù)據(jù)服務

    數(shù)據(jù)服務總線定位為大數(shù)據(jù)中心與上層應用或用戶之間實現(xiàn)快速、無縫、實時、安全的數(shù)據(jù)對接的統(tǒng)一渠道,是大數(shù)據(jù)中心對外提供數(shù)據(jù)資源的主要手段,是大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)服務總線的重要組成部分。

    5? ? ?數(shù)據(jù)治理建設成果

    第一,搭建了以鯨智數(shù)據(jù)中臺為核心的數(shù)據(jù)治理體系架構。引進了完整的數(shù)據(jù)治理理念和數(shù)據(jù)治理方法,形成《井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理標準規(guī)范》《井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理質(zhì)量管理規(guī)范》《井下作業(yè)公司數(shù)據(jù)治理安全管理規(guī)范》。該體系為后續(xù)擴展數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設提供了標準方法和實施路徑。第二,通過數(shù)據(jù)治理形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)后,以數(shù)據(jù)服務方式為第三方應用提供服務?;跀?shù)據(jù)服務在應用層實現(xiàn)了77個指標數(shù)據(jù)的統(tǒng)計報表展示[5],包括26個生產(chǎn)指標,51個經(jīng)營指標。同時,開發(fā)千人千面桌面應用系統(tǒng),在用戶桌面顯示報表系統(tǒng),方便管理者查看生產(chǎn)現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)和經(jīng)營統(tǒng)計數(shù)據(jù),有效實現(xiàn)了多部門數(shù)據(jù)共享、聯(lián)通及輔助決策。第三,本次數(shù)據(jù)治理將原本存儲于阿里公有云的氚云系統(tǒng)數(shù)據(jù)回遷本地并實時更新,增強了企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)一和規(guī)范,為今后數(shù)智化轉型打下了堅實基礎。

    主要參考文獻

    [1]汪洋,王柯,張?zhí)覍?,?工業(yè)數(shù)字化轉型中的數(shù)據(jù)治理研究[J].信息技術與網(wǎng)絡安全,2022(4):25-31.

    [2]周冰冰,王國瓦,陳慧,等.塔里木油田錄井歷史數(shù)據(jù)治理技術[J].價值工程,2023(33):150-152.

    [3]杜小勇,陳躍國,范舉,等.數(shù)據(jù)整理:大數(shù)據(jù)治理的關鍵技術[J].大數(shù)據(jù),2019(3):13-22.

    [4]陳利強.大數(shù)據(jù)建模方法與實踐[J].金融電子化,2015(11):56-58,6.

    [5]陳明.大數(shù)據(jù)可視化分析[J].計算機教育,2015(5):94-97.

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