T_CSEIA 1005-2023 能源工业互联网平台 数据治理要求-(高清版).docx
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1、T/CSEIAICS 35.110CCS F 10中 关 村 智 慧 能 源 产 业 联 盟 团 体 标 准T/CSEIA 10052023能源工业互联网平台 数据治理要求Energy industrial internet platform - data governance specification2023 - 9 - 22 发布2023 - 10 - 22 实施中关村智慧能源产业联盟发 布T/CSEIA 10052023目次前言II1 范围12 规范性引用文件13 术语和定义:14 目标和任务24.1 目标24.2 任务25 数据治理框架26 数据治理顶层设计26.1 战略规划26.2
2、 架构设计36.3 数据治理制度37 数据管理体系37.1 数据标准37.2 数据质量38 数据治理过程48.1 策划48.2 实施48.3 评估48.4 优化49 数据价值体系59.1 数据识别59.2 数据价值5IT/CSEIA 10052023前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中关村智慧能源产业联盟提出。本文件由中关村智慧能源产业联盟标准化专业委员会归口。本文件起草单位:中能融合智慧科技有限公司、东方电气集团科学技术研究院有限公司、北京科
3、技大学、北京东方通软件有限公司、中电投新疆能源化工集团五彩湾发电有限责任公司、国网综合能源服 务集团有限公司、太极计算机股份有限公司、长扬科技(北京)股份有限公司、南方电网大数据服务有 限公司、北京和瑞储能科技有限公司、远景能源有限公司、中关村国标节能低碳技术研究院、中关村智 慧能源产业联盟、上海华瑞众信技术有限公司、北京数极智能科技有限公司、北京理工大学。本文件主要起草人:徐琳、杨嘉伟、任文辉、刘大全、赵华、魏巍、刘刚、潘崇超、张克铭、李娜、 苗韧、冯鸿怀、阮晴、仇永兴、冯刚、郭东旭、柳文洁、杨旭升、才宽、程歆、康通博、田海涛、王永真。本文件首次发布。本文件在执行过程中的意见或建议反馈至中关
4、村智慧能源产业联盟。IIT/CSEIA 10052023能源工业互联网平台 数据治理规范1 范围本文件规定了能源工业互联网平台数据治理的目标和任务、数据治理框架、数据治理顶层设计、数 据管理体系、数据治理过程、数据价值体系。 本文件适用于能源工业互联网平台数据全生命周期的治理。2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件, 仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 18391.12009 信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分:框架GB/T 34960.52018
5、 信息技术服务 治理 第 5 部分:数据治理规范3 术语和定义GBT34960.5-2018 界定的以及下列术语和定义适用于本文件3.1能源工业互联网平台 energy industrial internet platform基于开放共享、跨界融合、技术协同、产业纵深发展等理念,通过整合能源行业全产业链信息,汇聚安全、生产、经济、消费等数据,构建成覆盖全部能源领域、标准体系统一、智能应用丰富,可感、 可知、可视、可控的数字化平台。3.2数据管理 data management数据资源获取、控制、价值提升等活动的集合。来源:GB/T 34960.5-2018,3.23.3数据资产 data as
6、set组织拥有和控制的、能够产生效益的数据资源。来源:GB/T 34960.5-2018,3.33.4数据治理 data governance围绕数据资产展开的以服务组织决策为目标,对数据管理技术、过程、标准和政策集合的系列工作。3.5数据战略 data strategy组织开展数据工作的愿景和高阶指引。来源:GB/T 34960.5-2018,3.41T/CSEIA 100520233.6元数据 meta data定义和描述其他数据的数据来源:GB/T 18391.1-2009,3.2.163.7主数据 master data指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基
7、础信息。3.8数据生命周期 data life cycle数据从采集到最终销毁的整个过程中所经历的不同阶段,包括采集、存储、处理、传输、交换、销毁六个阶段。4 目标和任务4.1 目标能源数据治理应实现下列目标:a) 可持续发展。数据治理应为持续的过程,需要结合平台接入的多源异构数据做出相应调整,以 满足不同数据的治理需求,保证平台的生命力;b) 完善的管控体系。通过对数据管控组织、流程、标准和技术支持的统一规划设计,实现数据管 控过程的高效运行和持续优化,建立数据治理长效机制;c) 数据标准化、规范化。数据清理应实现现有数据的标准化,数据申请和数据审批等业务流程应 规范新增数据和标准化;d)
8、价值实现。应构建数据价值实现体系,促进数据资产化和数据价值实现;e) 合规性。数据治理应帮助组织遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规,建立完善的风险管 控机制,确保数据及其应用的合规。4.2 任务能源数据治理任务应包括下列内容:a) 评估能源数据治理的现状及需求、数据治理环境、数据资源管理和数据资产运营能力;b) 建立数据管控制度。数据管控制度宜包括流程化控制、合规性控制和工具化控制;c) 制定数据管理体系。包括数据标准和数据质量;d) 选取合适的治理工具。宜采用成熟、先进、科学的数据管理工具提升数据管理水平。5 数据治理框架5.1 能源数据治理应围绕数据全生命周期展开的管控活动、绩效和风险
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