CN112734226A - 一种电力客服业务的数据资产管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力客服业务的数据资产管理方法，包括如下内容：(1)采用业务驱动和数据驱动相结合的方式，构建数据体系；(2)数据质量管理与数据治理；(3)数据资产化；(4)基于数据盘点和数据归集，进行数据资产管理；(5)数据开放共享。本发明能够有效打通公司内部之间的数据流通渠道，解决公司管理信息化在数据层面的核心问题，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，发挥数据信息的基础支撑作用，满足企业对信息和数据的需求，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据管理方法，尤其涉及一种电力客服业务的数据资产管理方法。
背景技术
近年来，国家电网公司逐步开展数据资源整合管理，依据统一数据、统一规范、统一平台、统一服务的建设原则，通过体系化的数据资源盘点，开展了数据资源整合管理工作。根据前期数据中台规划设计，逐步开展数据资源盘点、数据资产化归集、常态数据治理，构建数据开放等工作。
当前数据资产管理模式是基于维度建模的数据仓库体系以及资源目录体系的方式来组织。同时构建数据资产管理工具，有效打通公司内部之间的数据流通渠道，解决公司管理信息化在数据层面的核心问题，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，发挥数据信息的基础支撑作用，满足企业对信息和数据的需求，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。
基于电力客服业务的数据资产管理方法,基于电力客服业务海量数据与数据中台架构规划设计,构建完善数据体系,提高数据质量,实行数据资源资产化,构建资产管理与开放平台,充分利用现有的数据资产价值,最终形成一套“数据体系-质量管理-数据资产化-资产管理-开放共享”的数据资产管理体系.
目前，针对国网客服中心各业务***以及客服业务数据存储分布现况分析，存在数据质量参差不齐，***孤岛化，数据流通受阻，缺乏有效管理机制以及存在数据安全隐患的问题。
发明内容
发明目的：针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种安全、高效、有序的电力客服业务的数据资产管理方法。
技术方案：一种电力客服业务的数据资产管理方法，包括如下内容：
(1)采用业务驱动和数据驱动相结合的方式，构建数据体系；
(2)数据质量管理与数据治理；
(3)数据资产化；
(4)基于数据盘点和数据归集，进行数据资产管理；
所述数据盘点采用数据体系离线构建法和自动盘点法相结合的方式盘点数据资源，包括如下步骤：
(4.1)ODS层贴源构建；
(4.2)明细层多表归一化处理；
(4.3)对库、表、字段等元数据的自动获取。
(4.4)设定业务规则，对数据进行数据分级分类，包括业务分类、主题分类以及地域分类；
(4.5)通过数据资源管理工具进行敏感字段的识别，对自主配置的敏感规则进行敏感字段标记与脱敏脱密处理；
所述数据归集采用数据抽取法，在构建数仓体系的过程中，沉淀元数据管理规则，最后构建数据资源目录以及数据地图；基于数据资源盘点的结果，构建数据资源树状资源目录；以数据分级分类作为资源目录的树状结构，对数据资源进行了全方位的重组，以及对于数据溯源、参考数据、主数据以及元数据进行展示；最后构建数据查询与检索，在数据目录的基础上，对数据资源的名称进行资源检索，基于元数据索引，进行数据定位；
(5)数据开放共享。
进一步的，所述电力客服业务包括客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集和市场与需求侧4个业务领域。
进一步的，对所述业务信息按照信息自身的业务特性划分为七个主题域：
客户域：包含客户，客户公共和客户标签信息，为中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供核心数据；
服务域：包含服务痕迹信息、客户服务信息和增值服务信息，来源于95598***、网上国网，用于客户服务、精准服务、大数据分析业务，提供生产类业务数据；同时侧重面向终端用户，提供服务和业务交互等业务管理相关过程信息，提供渠道类数据；
运营域：包含服务运营、话务运营、网站运营、网上国网运营和数据运营，来源于95598业务支持***、网上国网、标签库和运营调控***，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供业务和数据管理类数据；
资源域：包括人力资源，电网资源，服务资源，地理资源，信息资源，提供中心开展业务的资源信息；
分析域：包含大数据分析结果、稽查监控分析结果、业务运营分析结果和服务质量分析结果，来源于大数据分析、报表、服务考评和满意度调查分析，用于总部决策支撑、中心运营提升、省公司服务提升、合作伙伴增值，提供分析类数据；
基础支撑域：包含信息技术管理、运维管理、安全运行管理和综合管理，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供支撑类数据；
外部数据域：公司以外的、中心需要的外部数据，用于扩大中心元数据范畴，提供协同类数据。
进一步的，步骤(2)中，数据治理为数据资产管理，从数据探查的过程中结合模型管理和标准管理，经过自动etl后进行数据质量量化评估，对质量不合格的数据资源进行迭代式地溯源与重载，最终形成了数据治理的闭环流程。
进一步的，步骤(3)包括数据资源的价值提炼、数据资源的量化和数据资产的产品化。
进一步的，所述数据资产的产品化的实现方式包括：数据资产服务目录的可视化展示、数据产品定制以及多种形式的成果发布、数据资产开放服务提供。
进一步的，步骤(5)包括完善政策和管理办法、开放数据门户、数据再利用、数据安全及隐私保护。
与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：能够有效打通公司内部之间的数据流通渠道，解决公司管理信息化在数据层面的核心问题，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，发挥数据信息的基础支撑作用，满足企业对信息和数据的需求，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。
附图说明
图1为业务数据体系；
图2为客服业务领域相关的业务划分；
图3为电力客服业务数据体系；
图4为数据质量管理机制；
图5为数据的自动化盘点流程；
图6为数据归集流程。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的技术方案作进一步详细说明。
一种电力客服业务的数据资产管理方法，包括如下内容：
(1)数据体系构建
数据体系的构建，是数据资产管理的第一步，数据体系决定了数据的规划与蓝图，影响着数据在实际落地存储的分类分区规划。
在实际数据体系规划的过程中，本发明采用业务驱动和数据驱动相结合的方法，基于电力行业营销相关数据，梳理电力客服业务到数据的演进过程。梳理业务流程、业务应用实体及业务实体产生的信息，依据信息特性和业务应用特点，对业务信息进行归类，形成业务数据体系。数据体系的构建思路如图1所示。
从业务角度去进行规划设计，电力客服业务的特点是通过各领域具体业务的分工协作，为客户提供各类服务，完成各类业务处理，为供电企业的管理、经营和决策提供支持；同时，通过客服业务与其它业务的有序协作，提高整个电网企业信息资源的共享度。
客服业务领域相关的业务划分为“客户服务与客户关系”、“电费管理”、“电能计量及信息采集”和“市场与需求侧”等4个业务领域及“综合管理”，共22个业务类、184个业务项及1114个业务子项，如图2所示。
围绕电力行销业务涉及实体数据，围绕业务数据化的核心思路，根据业务架构和业务流程，按照“支撑客户服务，贯穿服务过程，丰富分析维度，促进提质增效”的业务逻辑思路，构建以客户为中心的业务信息视图，由于梳理出的业务信息存在信息重叠、数据特性分散等问题，为便于业务信息查询和应用，对业务信息按照信息自身的业务特性划分为七个主题域。
客户域：包含客户，客户公共和客户标签信息，为中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供核心数据。
服务域：包含服务痕迹信息、客户服务信息和增值服务信息等客户服务相关的过程信息，主要来源于95598***，网上国网，主要用于客户服务、精准服务、大数据分析等业务，提供生产类业务数据。同时侧重面向终端用户，提供服务和业务交互等业务管理相关过程信息，提供渠道类数据。
运营域：包含服务运营、话务运营、网站运营、网上国网运营和数据运营等业务管理相关过程信息，主要来源于95598业务支持***、网上国网、标签库和运营调控***等，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供业务和数据管理类数据。
资源域：包括人力资源，电网资源，服务资源，地理资源，信息资源，提供中心开展业务的资源信息。
分析域：包含大数据分析结果、稽查监控分析结果、业务运营分析结果和服务质量分析结果等数据分析挖掘产生的结果数据，主要来源于大数据分析、报表、服务考评和满意度调查分析，用于总部决策支撑、中心运营提升、省公司服务提升、合作伙伴增值，提供分析类数据。
基础支撑域：包含信息技术管理、运维管理、安全运行管理和综合管理等基础支撑信息，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供支撑类数据。
外部数据域：公司以外的，中心需要的外部数据。，扩大中心元数据范畴，提高大数据分析精准性、通用性和可信性，提供协同类数据。
最终得出电力客服业务数据体系，如图3所示。
(2)数据质量管理与数据治理
在良好完善的数据体系基础上，需要对原始数据资源进行数据质量管理与数据价值评估。在质量探查的过程中，发现数据质量问题，则需要对数据进行数据治理。
本发明提出的数据资产管理办法中，提出了一套完善健全的数据质量与治理体系。覆盖治理需求提出、任务发起、问题整改、反馈评价、通报督办的闭环治理工作机制。具体数据质量管理机制如图4所示。
(3)数据资产化
数据资源向数据资产过渡转化的过程是数据价值提升的重要步骤，在企业中，并非所有的数据都可以构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。数据资产管理专业论坛和组织—国际数据管理协会，提出了数据资产管理相关理论指导体系DAMA—DMBOK，该体系提出了以价值为导向的数据应用。
本发明中基于电力客服业务，在数据资源盘点的基础上，进行价值提取的过程。因此围绕价值导向实现数据资源的资产化，通过充分释放数据的价值帮助电力客服领域提升服务以及自身价值。
数据资产化的方式主要有：
数据资源的价值提炼：基于一定质量的数据资源需要对资源进行加工处理，构建完整的数据体系，对数据资源进行全面的数据层级分类，最终实现数据的资产化。
数据资源的量化：所有权是资产的重要属性之一，所以实现数据资产化的必要过程就是构建数据资产的权限控制。
数据资产的产品化：数据资源转化为数据资产的必要过程就是形成产品化。实现数据资产的产品化的方式主要有：
1)数据资产服务目录的可视化展示；
2)数据产品定制以及多种形式的成果发布；
3)数据资产开放服务提供。
(4)数据资产管理
数据资产管理，主要围绕数据盘点和数据归集两个核心开展，其中数据盘点主流的方法有：手动盘点法、数据标注法、时间戳打码法、数据体系离线构建法和自动盘点法等。数据归集主要包括数据抽取法、数据字典法、数据索引法、元数据管理法等。
根据探索，电力行业营销数据资源在数据盘点方面，适合采用数据体系离线构建法和自动盘点法相结合的方式盘点数据资源。该方法的核心在于最底层数据仓库中实现对现有数据资源进行等量备份，在构建数据中台的过程中，实现数据的自动化盘点。
主要步骤包括：
1)ODS层贴源构建；
2)明细层多表归一化处理；
3)对库、表、字段等元数据的自动获取。
4)设定业务规则，对数据进行数据分级分类。包括主要由业务分类、主题分类以及地域分类。
5)设定业务规则，对敏感字段自动识别：通过数据资源管理工具进行管控数据资源的过程中，对原始数据需要进行敏感字段的识别、以及自主配置的敏感规则进行敏感字段标记与脱敏脱密处理。
盘点流程如图5所示。
数据归集方面，结合数据抽取法，在构建数仓体系的过程中，沉淀元数据管理规则，最后构建数据资源目录以及数据地图。数据重组展示，基于数据资源盘点的结果，构建数据资源树状资源目录。以数据分级分类作为资源目录的树状结构，对数据资源进行了全方位的重组，以及对于数据溯源、参考数据、主数据以及元数据进行详尽的展示。最后构建数据查询与检索，在数据目录的基础上，对数据资源的名称进行资源检索，基于元数据索引，实现数据的精准定位。
依据此方法开展客服业务数据的梳理，形成数据集，业务涵盖电动汽车、电能计算、电子渠道、停电报修、营业业务、综合支撑等12个业务面，完成营销数据服务资源目录***上线试运行，面向用户提供8000多个数据服务API。
(5)数据开放共享
国网公司内部积累了海量的电力营销领域数据，亟需积极探索如何整合建设和开放利用电力数据资源，助力国家数据资源体系的构建。
数据开放需着重关注开放数据的形式、数据安全、数据开放程度、数据质量、数据开放实施方法和技术等。数据开放管理的要点包括：
1)完善的政策和管理办法。制定数据开放管理办法，包括构建数据开放清单、开放方式、客群互动、数据利用、数据安全的完整制度链条。
2)开放数据门户。分级、分类开放数据集。
3)数据再利用。注重数据的再利用，采取鼓励措施激发企业和创新者利用开放数据开发更多应用，促进各产业融通发展。
4)数据安全及隐私保护。在开放数据的同时，注重数据的安全、隐私保护和保密，严格遵循相关法律法规的要求。
Claims (7)
1.一种电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，包括如下内容：
(1)采用业务驱动和数据驱动相结合的方式，构建数据体系；
(2)数据质量管理与数据治理；
(3)数据资产化；
(4)基于数据盘点和数据归集，进行数据资产管理；
所述数据盘点采用数据体系离线构建法和自动盘点法相结合的方式盘点数据资源，包括如下步骤：
(4.1)ODS层贴源构建；
(4.2)明细层多表归一化处理；
(4.3)对库、表、字段等元数据的自动获取。
(4.4)设定业务规则，对数据进行数据分级分类，包括业务分类、主题分类以及地域分类；
(4.5)通过数据资源管理工具进行敏感字段的识别，对自主配置的敏感规则进行敏感字段标记与脱敏脱密处理；
所述数据归集采用数据抽取法，在构建数仓体系的过程中，沉淀元数据管理规则，最后构建数据资源目录以及数据地图；基于数据资源盘点的结果，构建数据资源树状资源目录；以数据分级分类作为资源目录的树状结构，对数据资源进行了全方位的重组，以及对于数据溯源、参考数据、主数据以及元数据进行展示；最后构建数据查询与检索，在数据目录的基础上，对数据资源的名称进行资源检索，基于元数据索引，进行数据定位；
(5)数据开放共享。
2.根据权利要求1所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，所述电力客服业务包括客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集和市场与需求侧4个业务领域。
3.根据权利要求1所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，对所述业务信息按照信息自身的业务特性划分为七个主题域：
客户域：包含客户，客户公共和客户标签信息，为中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供核心数据；
服务域：包含服务痕迹信息、客户服务信息和增值服务信息，来源于95598***、网上国网，用于客户服务、精准服务、大数据分析业务，提供生产类业务数据；同时侧重面向终端用户，提供服务和业务交互等业务管理相关过程信息，提供渠道类数据；
运营域：包含服务运营、话务运营、网站运营、网上国网运营和数据运营，来源于95598业务支持***、网上国网、标签库和运营调控***，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供业务和数据管理类数据；
资源域：包括人力资源，电网资源，服务资源，地理资源，信息资源，提供中心开展业务的资源信息；
分析域：包含大数据分析结果、稽查监控分析结果、业务运营分析结果和服务质量分析结果，来源于大数据分析、报表、服务考评和满意度调查分析，用于总部决策支撑、中心运营提升、省公司服务提升、合作伙伴增值，提供分析类数据；
基础支撑域：包含信息技术管理、运维管理、安全运行管理和综合管理，用于中心开展专业化、精益化管理和支撑大数据分析，提供支撑类数据；
外部数据域：公司以外的、中心需要的外部数据，用于扩大中心元数据范畴，提供协同类数据。
4.根据权利要求1所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，步骤(2)中，数据治理为数据资产管理，从数据探查的过程中结合模型管理和标准管理，经过自动etl后进行数据质量量化评估，对质量不合格的数据资源进行迭代式地溯源与重载，最终形成了数据治理的闭环流程。
5.根据权利要求1所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，步骤(3)包括数据资源的价值提炼、数据资源的量化和数据资产的产品化。
6.根据权利要求5所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，所述数据资产的产品化的实现方式包括：数据资产服务目录的可视化展示、数据产品定制以及多种形式的成果发布、数据资产开放服务提供。
7.根据权利要求1所述的电力客服业务的数据资产管理方法，其特征在于，步骤(5)包括完善政策和管理办法、开放数据门户、数据再利用、数据安全及隐私保护。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210430 |
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