发电厂业务系统数据管理和指标分析展现系统建设

业务系统数据管理和指标分析展现系统建设是对企业信息化的深化应用，通过数据深入挖掘和指标分析，建立业务分析模型，实现企业生产经营的辅助决策，为相关人员提供分析和决策依据，提升企业整体信息化水平。...

1 引言
随着企业信息化管理水平的提高，业务系统的完善，企业逐步由系统建设期转变到深化应用期，在此期间企业积累了大量的业务数据并且涵盖了各个业务板块，如何从这些系统数据中挖掘更有价值的信息，使信息化能够更有效的指导企业的持续发展，是电力企业信息化建设面临的又一问题。因此需要通过辅助决策系统的建设从业务系统数据治理和生产经营指标分析展现两方面促进信息化深化应用，提高辅助决策能力，通过系统建设，能够及时、准确的获取应用系统产生的数据并进行快速清洗、过滤和整合，为各级管理人员和领导层提供业务决策分析，同时也为各个周边系统提供数据交换与共享服务。

2 系统建设目标
2.1通过数据资源规划，形成企业的数据标准和管理规范

遵循企业信息化建设的总体要求，进行统一的数据资源规划和梳理，形成企业统一的数据标准和管理规范，确保数据使用的统一性和完整行。定义所有数据的属性，包括：数据源、数据流程、数据的使用者、管理者等，并提供一套对数据规划的成果进行查询维护的工具。数据规范应适应企业所有管理分析的需要，数据资源规划应具有真实性、可操作性、可维护性和可扩展性，对企业信息系统建设应具有持续指导意义。

2.2构建企业数据中心，统一数据管理

依据数据资源规划的成果，通过定义元数据、主题数据库、共享数据库等规范的方法构建企业的数据中心。主要包括：

建立数据命名规范和标准，明确数据整合与集成的范围和基础；
从数据模型、元数据和数据质量入手，对现有及在建、将建系统进行结构分析，理顺现有系统数据交换的关系和接口，建立企业数据的交换与应用标准，确定与数据中心的标准化接口方案，为未来各类应用系统的接入提供规范和标准；
搭建数据中心运行平台，建立数据仓库，实现数据的统一采集、存储与整合；
通过该数据中心，实现各系统的有机整合与数据共享，并提供多角度、多方位的数据视图，形成综合数据展现与分析，提供辅助决策分析信息。
2.3建立数据抽取（ETL）机制

对来自不同业务应用的数据经过抽取、转换和加载，放入ODS、数据仓库、数据集市，将各种来源的数据转化成实用的业务信息，为综合统计查询和数据分析提供完整的数据支撑，实现企业数据的构建、保存、更新、集成、分发与共享。