基于知识图谱技术的能源企业数据资产管理应用解决方案
基于“以数治数”的自动化数据治理理念,依托于企业自主研发的希子图鉴-数据资产图谱平台,结合知识图谱、深度学习、人工智能技术,实现多源头、跨平台、跨部门,多形态数据的统一整合,打造统一融合的企业数据一张图体系,建立企业级数字大脑。
重点围绕能源企业数据资产管理中的设备资产、生产调度、运检运监、营销财务等多业务数据开展深度融合,使分散、孤立的数据成为统一标准的数据,使管理的数据成为应用的资产。推动能源企业技术、业务、数据多维视角融合,打破信息壁垒,通过融合贯通的数据资产管理与应用平台,迭代升级式的构建企业级、行业级乃至产业级的数据资产一张图体系,实现跨层级、跨部门、跨系统、跨业务的能源数据应用、共享和交换,打通能源各业务系统数据,结合政府与用能用户的外部数据等,实现多能融合管理与跨行业创新应用,加快提升能源数据资产价值最大化释放。
总体架构
基于知识图谱技术的能源企业数据资产管理应用解决方案主要围绕数据资产一张图体系以及数据应用展开,并逐步探索产业及能源大数据运营平台服务。
第一阶段是依托数据资产图谱平台建设企业级数据资产一张图体系,通过纵向打通业务到数据的垂直脉络,横向关联不同的业务系统,完成企业底层数据资产图谱,并基于数据资产图谱一张图形成面向业务应用的全景网架图、人员一张图、财务一张图、通信一张图等,优化能源企业的人、财、物管理以及生产、调度、营销、运检、运监、服务环节,让企业拥有智慧。
第二阶段是基于形成的企业数据资产图谱一张图+面向各级业务应用的创新服务模式,实现企业数据应用的多元化发展,重点围绕电网配网多源网架融合与智能核查系统、基于数据资产的设备故障诊断与预警、基于数据资产的能源输送网络智慧型运行监测与运行检修、用能用户行为分析应用、节能降耗与供能服务质量提升以及企业数字化运营等应用方向展开实践。为集团型能源企业提供基于大数据的高效管理与运营以及跨界数据增值服务。
最后,依托建成的数据资产管理应用系列产品及业务应用解决方案,探索区域能源数据运营服务平台构建,打造数据资产融合及共享能力,为能源数据资产的对外共享和服务变现提供支撑。
1、建设企业数据资产一张图体系,形成内部跨业务跨系统的数据资产融合管理
(1)建设企业数据资产业务模型和数据模型管理
业务模型管理是对企业的业务领域与业务流程进行抽象设计,形成对企业的业务地图;企业数据模型是根据业务系统抽象出数据模型,并建立业务模型与数据模型的关联关系,从而形成以业务导向的企业数据资产管理基础。
**业务模型:**业务模型就像是一张地图,它告诉你企业现在有哪些业务领域,业务领域之间的关系是什么,业务域下面有哪些业务模块,业务模块中的业务流程是怎么样运作的,每个业务流程活动是由哪种角色来完成,其输入输出又是什么。所以从这个意义上说,你要管理一家企业,或者企业的业务,离不开业务模型。所以通过业务模型的梳理,在数据资产图谱平台内通过对业务模型的图谱设计和流程设计,形成企业的业务地图。
**数据模型构建:**每一个业务系统都存在一个数据模型,数据模型是现实世界数据特征的抽象,用于描述一组数据的概念、定义及其联系。数据资产图谱平台将业务系统的数据接入平台,利用数据模型分析算法,对业务系统的数据模型进行分析,形成业务系统的数据模型。
数据标准构建:针对企业在不同发展阶段建设的一个个烟囱式系统,最大的挑战莫过于系统集成过程中数据模型标准的不一致,从而严重影响了数据资产使用的效率和效果。数据标准是一种技术元数据,是对数据如何描述进行了定义。数据资产图谱平台对数据标准的管理,就是指管理所有数据相关的标准和规范,除提供一般的查询展示、修改发布管理功能外,进一步建立数据标准与数据间的关系。
(2)构建全业务数据资产地图,提升数据资产实时动态差异变化感知能力
根据企业的业务模型和数据模型以及两级模型的映射关系,将企业的数据转换处理成知识图谱的 “实体-节点-实体”的三元组形式,最终构建全局数据的实体网络
全业务数据资产地图:通过第一阶段对企业的业务模型地图构建、数据模型地图构建,从而可以将其相关联起来,形成企业的全业务数据地图,这个地图连接了从业务架构到数据架构的鸿沟,使得业务人员能够直观的从业务流程中的节点,直接查看到当前的数据情况,有多少条数据,今日新增了多少条数据,将数据变得透明。管理层能够通过数据钻取,直接看到业务一线人员所操作的数据,有效解决了管理与执行的两张皮脱离的问题。
动态差异感知:业务是变化的,数据更是不断变化的,如何能够及时获得业务及数据的变化,是数据资产管理过程中的一项难题。数据资产图谱平台通过对数据的动态连接,将数据变化在业务上的呈现,时刻保持业务规划与数据表现的一致性。
(3)构建企业级数据资产一张图,孵化多个面向业务应用的人、财、物数据资产管理应用
应用知识图谱技术,将企业数据信息进行实体化识别,系统自动对相同实体进行数据融合。由于企业的数据信息存在实体重叠,且各系统之间缺少数据互通机制,造成在图谱化以后出现了大量相同的实体,造成数据资产的冗余。可以选择采用融合文本相似度算法和语义相似度算法对实体关键信息进行计算,从数据特征上确认相同的实体,实现数据的自动融合。
同时通过构建网状结构“地图”,将企业数据资源实体以及实体间关系以图谱方式呈现,实现一种类似于地图的可视化展现方式,在此基础上搭建智能搜索引擎,实现对用户搜索内容的解析,精准识别用户意图,提高用户的搜索体验。解决传统的列表式数据资产展现方式,突破以往难以查阅企业全局数据资产以及数据间关系的难题,真正意义上实现企业级数据资产的管理,并在此基础上,孵化形成全景网架图、人员一张图、财务一张图、通信一张图等,优化能源企业的人、财、物管理帮助能源企业在生产、调度、营销、运检、运监、服务环节实现数据价值赋能。
2、创新孵化基于企业数据资产管理融合的多业务数字化应用。
依据企业的业务模型和数据模型,自动化构建企业融合数据地图,并将数据能力进行沉淀和提取,形成数据服务,并以数据服务接口和数据集的方式为对上层应用共享开放。在能源设备管理、能源安全运行、能效优化管理、能源客户服务上孵化了众多数据应用。
在能源设备管理方面,基于数据资产一张图的设备全生命周期管理应用、设备故障诊断以及预警、多源网架自动化融合应用,设备检修引发的用户精准化通知应用等跨专业数据融合应用。
在能源安全运行方面,实现了基于营销、设备、运监等多业务数据融合的输配管网运行监测及风险预警、基于大数据的管网科学调度规划等应用。
在能效优化管理方面,实现了水务行业峰谷经济用能分析优化、电力行业生产经营分析与能耗预测等应用。
在能源客户服务方面,打造了用户用能行为画像、用户节能降耗引导等智能应用。
3、探索构建面向园区、政府等服务对象的能源产业数据运营服务。
依托建成的数据资产管理应用系列产品和能源企业数字化应用解决方案,探索构建区域能源大数据运营平台,引入水、气、用户、政府等上下游企业及外部资源协同发展。打造区域能源行业数据的共享融合及跨界服务,为园区提供节能降耗方案、设备故障智能诊断与预警方案、园区能源网架规划方案、基于能耗数据的企业信息评价方案等;辅助政府规划区域能源产业发展、提供基于区域能耗数据的经济运行分析方案、区域综合能源大融合应用方案等,支撑区域数字经济发展。