核电厂生产系统数据准备探索与应用_杨沥铭.pdf
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1、科技视界Science&Technology VisionDOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2022.30.04核电厂生产系统数据准备探索与应用杨沥铭(中核核电运行管理有限公司业务标准处,浙江 嘉兴314000)【摘要】随 着近 些 年 来 数字 化 转 型在核 电 厂的 推 进,核 电 厂信 息 化 建 设 也 正 在 呈 现 井 喷 式 态 势 发 展,信 息 系 统 的建 设都 离 不 开 生 产 数 据 准 备。实际 上 核电厂 的生 产 系 统 数 据 准备 不 仅 仅 只 是 体 现 在 新 信 息 系 统 上 线 前 的 基 础 系 统 数据准备,同 时
2、 也 贯穿 在核 电 厂 生产 数据 应 用 的全 生 命 周 期。生 产 信息 系 统数据准 备 的完 整 性、准确 性、时 效性是 其 能发挥 其业 务 价 值 的 基 石 也是衡量 其建 设 成果的 重要 指 标。【关 键词】核 电厂;生 产信息 系 统;数据 准 备;ETL0引言当前核电厂生产业务对象的相关数据,可能散落在各专业信息系统中,各数据对象并未形成基于统一的数据标准的数据服务,造成了数据孤岛效应,当对这些数据在进行数据挖掘及分析时,需要对数据进行二次处理并进行相应的清洗转换才可以使用。由于信息系统及核电业务的复杂性,势必会生成繁多的数据清洗任务,这样对数据源、目标数据、转换方
3、式及过程及最终清洗后的验证就需要独立管理和配置,对维护产生较大的压力,增加维护成本。同时在日常工作中,我们也能清晰的看到,常见的信息系统或管理软件,对企业的数据只能起到统计及分析的作用,并不能起到梳理及清洗的作用,如果初始数据准备的数据质量不高,在进入系统后,实际上信息系统对脏数据还有一定的放大作用,其输出的分析及统计结果,可能是一个质量更差的结论,从而影响生产系统的权威性和业务使用者的信心。本文旨在介绍核电厂生产系统数据准备的探索与应用,在核电站日常需要进行数据准备时,可以通过生产数据准备系统快速完成相关数据的准备,并可对数据准备过程进行管控。1传统的生产系统数据准备当前核电厂生产系统数据准
4、备,大都为“项目服务式”的数据准备,在生产系统实施初期,组建专职的数据准备团队,团队由信息人员及专业技术人员组成,为生产系统进行数据准备工作,数据准备的流程如下图所示:图1传统数据准备流程核电厂生产系统数据准备是个数据种类繁多、组织交错、错综复杂、管理要求高的实施工作,以核电厂生产管理系统为例,其数据准备中基础配置项收集大致需收集 1500 余种,6500 多项的系统基础配置,数据准备涉及作 者 简介:杨 沥铭,数 据规划 工 程 师,研 究方 向 为 核 电 厂 生 产运 行管理 系 统 业 务 设 计、数 据 治 理、项目管 理工 作。新技术应用012Science&Technology
5、Vision科技视界约 10 多个生产业务处室、10 余个核心业务对象相关约 50 万条数据,以生产管理系统上线/推广周期为一年计算,其数据准备存在以下情况:时间跨度大,数据准备工作约占整个项目实施周期的五分之四左右;数据准备完全通过数据人力进行清洗转换审核,需要专职的数据准备团队,对实施人员素质要求较高、同时需要较多的业务人员进行配合,时间成本高;同源数据、转换数据、目标数据基本在体外进行管理,不利于数据的溯源;数据准备的采集、清洗、转换、审核、发布全部体外进行,无法进行有效的管控及实时进度跟踪;数据审核工作通过业务专工进行体外数据表单审核,审核无法真正有效落地;数据清洗成本高,根据历史经验
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