电力公司营销基础数据系统维护方案(纯方案35页).docx
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1、目录1 .服务方案21.1. 项目建设方案21.1.1. 项目建设规模及内容21.1.2. 基础数据核查21.1.3. 建设内容清单21.2. 服务的具体策略,服务内容、服务流程41.2.1. 创建电力数据质量评价模型41.2.2. 创建电力大数据治理体系41.2.3. 使数据质量管理水平得到提高51.2.4. 结合大数据处理功能51.3. 服务计划及时间进度安排及相关描述61.3.1. 技术服务要求61.3.2. 服务响应61.3.3. 服务的维护方法与保障机制61.3.4. 服务水平质量承诺及服务管理71.4. 对确保服务质量的措施等有关问题的详细说明111.4.1. 数据质量I11.4.
2、2. 数据治理保障机制121.4.3. 数据质量评估办法161.5. 服务违约赔偿191.6. 人员安排管理201.7. 技术文件、技术支持、技术服务、人员培训等范围和内容231.7.1. 对于数据治理的认识231.7.2. 数据治理体系231.7.3. 数据治理核心领域231.8. 保密方案291.8.1. 保密原则291.8.2. 组织机构建立291.8.3. 保密内容301.8.4. 做好保密工作的措施301.8.5. 工程保密规章制度321.8.6. 奖励与处罚341服务方案11.项目建设方案项目建设规模及内容1 .完成项目单位所有营销基础数据系统维护。2 .上述工作包括项目单位在项目
3、合同签订前或验收合格前的所有营销基础数据系统维护。3 .受托方需严格按照采购人提供的标准开展工作。4 .协助营销基础数据系统维护质量管理。受托方在委托方统一组织下,协助开展营销基础数据系统维护的质量管理。一是编制并完善各类营销基础数据系统维护作业指导书,用于指导委托方所属地市(县)公司具体营销基础数据系统维护工作;二是收集委托方所属市(县)公司营销基础数据系统维护实施中存在的各类典型及特殊问题,与委托方人员共同讨论并提出问题解决的方案,并经委托方审核后用于指导数据治理工作;三是协助委托方按周从营销系统抽取营销基础数据,核查指标数据正确性;四是协助委托方做好营销基础数据系统维护相关的各类报告和报
4、表编制工作。5 .其他事项。受托方应按委托方要求按月制定营销基础数据系统维护工作计划、问题整改计划,编制月度工作总结并交委托方审查。1.1.2. 基础数据核查完成项目验收合格前所有营销基础数据系统维护工作。1.1.3. 建设内容清单项目单位本期营销基础数据系统维护内容详细清单如下:序号所属市公司县公司高压用户低压用户用电计量箱1260290005600我公司深知随着现代智能电网的不断发展,促进了电力系统的信息化及智能化发展,其运行过程中的历史数据、状态监测数据及电能计量数据等较为庞大,并且增长速度较快,充分展现出数据治理的必要性。电力数据治理为基于数据责任的明确,创建规范化数据使用标准,使组织
5、数据质量得到提高,从而实现数据的广泛共享,而且还能够将数据应用到战略决策、资源管理、业务管理中,充分展现数据资产的商业价值。基于大数据实现,如何完善数据治理体系,有效规范工作流程,从而治理海量数据,将其中的价值充分的挖掘出来,是现代电力行业需要面对的主要问题。12服务的具体策略,服务内容、服务流程1.2.1. 创建电力数据质量评价模型因为电力数据的收集包括电力运行、供电售电、业务维护等方面数据,所以对电力数据质量造成影响的主要因素就是工作人员自身素质及能力、后期数据维护体系、数据分析算法、数据管理机制等。以数据定性、定量、可比性及实用性的原则,实现以下指标考察纬度的定义:(1)电力数据数量性。
6、基于指标历史数据、数据应接入量、实际接入量等实现考察。(2)电力数据时间性。将各源业务系统数据接入、上报的及时性作为基础进行等查。(3)电力数据完整性。主要是基于数据业务纬度、指标值完整、单位纬度完整等方式核查。数据质量完整性主要包括数据业务纬度组合完整、指标值完整、单位完整等,通过月指标、周指标及日志表等数据完整率。(4)电力数据精准。主要指的是数据之间业务逻辑精准及数据纬度、字段及频度之间业务逻辑精准性。在电力数据指标纬度划分之后,为了降低人为主观因素对于各个指标权重的影响,能够利用信息烯使数据不精准性进行消除,从而使质量评价数据更加的精准。1.2.2. 创建电力大数据治理体系企业要使数据
7、治理作为专门业务对待并且管理,以企业实际情况实现相应数据自理目标的制定,从而创建专业化数据治理体系、保障机构,从而创建高效率、全方位的数据治理体系。此数据治理体系要企业各个组织、部门及技术等全面配合。(1)实现相应数据治理组织机构的创建。能够在企业顶层创建数据治理委员会,包括业务部门、信息管理部门及高等管理人员等主要负责人。在中间层创建通过各个业务部门呢、数据库管理、信息部门技术及培训等专家构成的数据治理工作组。(2)实现相应标准规范的创建。基于企业角度创建统一化数据标准,和数据治理工作相互结合,创办技术标准工作组,实现工作计划及标准的制定,主要包括业务标准、技术标准、数据质量标准及管理标准等
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