CN104268698B - 一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法，它包括以下步骤：1)建立数据状况指数模型；2)获取电网企业运营监测业务数据；3)应用五分位法进行数据质量分析；4)对电网企业运营监测业务数据进行排序。本发明在原有数据质量的基础上引进了数据应用状况作为数据状况指数的一个关键衡量指标，解决了以往数据管理重质量轻应用的问题，形成企业数据以应用推质量、以质量保数据的良性循环；本发明采用五分位法对企业数据状况指数以及其各个子指标进行排名，避免了由于人工的感性排名和简单的数字排名的局限性，提高***的可用性，对于数据管理更具有现实意义。

Description

一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法

技术领域

本发明涉及电网企业运营监测业务数据处理技术领域，具体地说是一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法。

背景技术

随着国家电网公司信息化的不断完善和建设，信息化水平不断提高，在实现业务管理信息化的同时，也随之产生了大量的软硬件的基础设施，对基础设施科学的监控管理，是支撑业务***有效运行的重要保障。

电网企业信息***有效地促进了公司人财物集约化管理，将信息化从业务日常操作层面向经营管理方向提升，从而引领和加速管理变革，提高整体管控能力，最终带动信息化建设进一步向纵深化迈进。这就对信息***数据资产管控水平提出了更高的要求，由于接入了大量的数据，这些数据的管理大多依赖于国网统推的数据资源管理工具，该工具以数据的及时性、完整性、准确性来关注数据管理，同时以指标值的形式对各个单位的数据情况进行排名。

但是，现有的电网企业数据资源管理方案，存在着以下缺点：

1)在数据管理理念上单纯关注数据质量本身(及时性、完整性和准确性)，而忽略了影响数据质量另外的一个重要因素—数据应用程度，高程度的数据应用才是数据质量提升最根本的原动力。

2)单纯的以绝对数据排名，不够科学性，在数据差异较小的情况下不够清晰，容易出现一边倒的情况，同时对于数据质量提升动力刺激性不够。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法，能够解决以往数据管理重质量轻应用而导致的数据管理问题

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法，其特征是，包括以下步骤：

1)建立数据状况指数模型：建立电网企业运营监测业务数据的数据状况指数模型，所述数据状况指数模型包括1个一级指标和2个二级目标，所述一级指标为数据状况指数，所述二级目标为数据应用指数和数据质量指数；

2)获取电网企业运营监测业务数据：利用数据接口从电网企业运营监控***获取电网企业运营监测业务数据；

3)应用五分位法进行数据质量分析：利用五分位法计算电网企业运营监测业务数据的数据应用指数得分和数据质量指数得分，并得出电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分；

4)对电网企业运营监测业务数据进行排序：根据电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分对电网企业运营监测业务数据进行排名。

上述方法中，所述数据应用指数包括数据应用率和数据共享率，所述数据质量指数包括数据及时率、数据完整率和数据准确率。

上述方法中，所述应用五分位法进行数据质量分析的过程包括以下步骤：

31)采用五分位法分别计算数据应用率和数据共享率的段位并得出各个单位的数据应用率和数据共享率得分，所述数据应用率如式1所示：

p＝x_ij/Σⁿ _i＝1x_i (1)

所述数据共享率如式2所示：

e＝kΣⁿ _i＝1pln(p) (2)

式中，i为数据元素量，j为已应用数据元素，p为数据应用率，e为数据共享率，k为常数；

32)根据数据应用率和数据共享率所占比重计算数据应用指数的最终得分，如式3所示：

w＝p/Σⁿ _i＝1e_i (3)

式中，p为数据应用率，e为数据共享率，w为数据应用指数的最终得分；

33)计算数据应用率和数据共享率的平均数N；

34)采用五分位法计算N*数据及时率的段位和得分；

35)采用五分位法计算N*数据完整率的段位和得分；

36)采用五分位法计算N*数据准确率的段位和得分；

37)根据数据及时率、数据完整率和数据准确率所占比重计算数据质量指数的最终得分；

38)根据数据应用指数和数据质量指数所占比重计算数据状况指数的最终得分。

本发明本着“以应用促进数据质量改善”为根本出发点，设计了数据状况模型，该指数模型包括1个一级指标为企业数据状况指数，2个二级目标为数据应用指数和数据质量指数，其中数据应用指数包括2个三级指标分别为数据应用率和数据共享率，数据质量指数包含3个三级指标分别是及时率、完整率和准确率。

本发明在原有指标指的基础上乘以本单位的数据应用率，之后再用五分位法计算该单位数据质量所在的段位，从而得到相应的指标得分，该算法在注重数据应用的同时使得排名结果等级划分清晰，对不同的等级赋予不同的含义，区别显著；并且，只需要确定各层级的比例后进行计算即可得出结果。

本发明的有益效果是：

1、本发明在原有数据质量的基础上引进了数据应用状况作为数据状况指数的一个关键衡量指标，解决了以往数据管理重质量轻应用的问题，形成企业数据以应用推质量、以质量保数据应用的良性循环。

2、本发明采用五分位法对企业数据状况指数以及其各个子指标进行排名，避免了由于人工的感性排名和简单的数字排名的局限性，提高***的可用性，对于数据管理更具有现实意义。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明：

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明应用五分位法进行数据质量分析过程的方法流程图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明的一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法，它包括以下步骤：

1)建立数据状况指数模型：建立电网企业运营监测业务数据的数据状况指数模型，所述数据状况指数模型包括1个一级指标和2个二级目标，所述一级指标为数据状况指数，所述二级目标为数据应用指数和数据质量指数；所述数据应用指数包括数据应用率和数据共享率，所述数据质量指数包括数据及时率、数据完整率和数据准确率；

2)获取电网企业运营监测业务数据：利用数据接口从电网企业运营监控***获取电网企业运营监测业务数据；

3)应用五分位法进行数据质量分析：利用五分位法计算电网企业运营监测业务数据的数据应用指数得分和数据质量指数得分，并得出电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分；

4)对电网企业运营监测业务数据进行排序：根据电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分对电网企业运营监测业务数据进行排名。

如图2所示，本发明所述应用五分位法进行数据质量分析的过程包括以下步骤：

31)采用五分位法分别计算数据应用率和数据共享率的段位并得出各个单位的数据应用率和数据共享率得分，所述数据应用率如式1所示：

p＝x_ij/Σⁿ _i＝1x_i (1)

所述数据共享率如式2所示：

e＝kΣⁿ _i＝1pln(p) (2)

式中，i为数据元素量，j为已应用数据元素，p为数据应用率，e为数据共享率，k为常数；

32)根据数据应用率和数据共享率所占比重计算数据应用指数的最终得分，如式3所示：

w＝p/Σⁿ _i＝1e_i (3)

式中，p为数据应用率，e为数据共享率，w为数据应用指数的最终得分；

33)计算数据应用率和数据共享率的平均数N；

34)采用五分位法计算N*数据及时率的段位和得分；

35)采用五分位法计算N*数据完整率的段位和得分；

36)采用五分位法计算N*数据准确率的段位和得分；

37)根据数据及时率、数据完整率和数据准确率所占比重计算数据质量指数的最终得分；

38)根据数据应用指数和数据质量指数所占比重计算数据状况指数的最终得分。

本发明利用企业数据状况以及数据应用情况进行科学计算，以及采用五分位法成功的实现了数据质量的校验以及各个单位数据的排名，充分利用了信息化工具，丰富了数据资产管控手段，提高了数据接入质量，增强数据管控工作的主动性，实现了对单位数据的有效排名。

本发明在数据管理计算中更注重数据的应用，强调以数据应用来促进数据质量，对数据状况的计算方式科学、实用、效率高，采用五分位法提高了排名的准确性，对各单位中按比例区分出等级，会有效避免评估中过严或过松等一边倒的现象。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种对电网企业运营监测业务数据进行排名的方法，其特征是，包括以下步骤：

1)建立数据状况指数模型：建立电网企业运营监测业务数据的数据状况指数模型，所述数据状况指数模型包括1个一级指标和2个二级目标，所述一级指标为数据状况指数，所述二级目标为数据应用指数和数据质量指数；

2)获取电网企业运营监测业务数据：利用数据接口从电网企业运营监控***获取电网企业运营监测业务数据；

3)应用五分位法进行数据质量分析：利用五分位法计算电网企业运营监测业务数据的数据应用指数得分和数据质量指数得分，并得出电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分；

4)对电网企业运营监测业务数据进行排序：根据电网企业运营监测业务数据的数据状况指数得分对电网企业运营监测业务数据进行排名；

所述数据应用指数包括数据应用率和数据共享率，所述数据质量指数包括数据及时率、数据完整率和数据准确率；

所述应用五分位法进行数据质量分析的过程包括以下步骤：

31)采用五分位法分别计算数据应用率和数据共享率的段位并得出各个单位的数据应用率和数据共享率得分，所述数据应用率如式(1)所示：

$p=x_{ij}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i---\left(1\right)$

所述数据共享率如式(2)所示：

$e=k\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}pln\left(p\right)---\left(2\right)$

式中，i为数据元素量，j为已应用数据元素，p为数据应用率，e为数据共享率，k为常数；

32)根据数据应用率和数据共享率所占比重计算数据应用指数的最终得分，如式(3)所示：

$w=p/\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{e}_i---\left(3\right)$

式中，p为数据应用率，e为数据共享率，w为数据应用指数的最终得分；

33)计算数据应用率和数据共享率的平均数N；

34)采用五分位法计算N*数据及时率的段位和得分；

35)采用五分位法计算N*数据完整率的段位和得分；

36)采用五分位法计算N*数据准确率的段位和得分；

37)根据数据及时率、数据完整率和数据准确率所占比重计算数据质量指数的最终得分；

38)根据数据应用指数和数据质量指数所占比重计算数据状况指数的最终得分。