长庆油田高质量推进数据治理纪实

  释放数据价值夯实转型基础
  [中国石油新闻中心2023-10-25]
  随着新一代信息技术加速创新迭代，新一轮产业革命兴起，数字化和智能化正在成为重塑要素资源、优化管理模式、提升治理能力的革命性举措。数据作为企业重要资产和关键生产要素，是数字经济的核心资源，能否充分挖掘和有效利用，是数字化转型、智能化发展成败的关键。
  长庆油田深入贯彻习近平总书记关于建设网络强国、数字中国等重要指示批示精神，以夯实数字化转型基础为目标，制定了数据治理“234”工作法，即夯实两个基础、健全三个体系、构建四个中心，不断推进业务数据化、数据业务化进程，编制形成《长庆油田全域数据资源编目》七大分册。截至目前，长庆油田25个公司级权威应用系统、9555张数据表、37亿条数据纳入“梦想云”的“数据湖”，226个油气田开发指标追本溯源，井筒生产/井筒工程两大采集端上线试运行，构建了长庆油田数据资产新生态。
  夯实两个基础? 发挥数据要素潜能
  夯基固本，聚势谋远。企业数字化转型的价值不是以“量”取胜，而是以“数”取胜。这个“数”指的是数据。
  编制数据资源编目、推进数据全量入“湖”是长庆油田数据治理的基础。公司践行“以数促管、以数促用”理念，围绕资源勘探、油气开发、新能源三大主业，开展全域数据资源普查，收集业务数据约18万条，精细核查数据结构，细致比对重复内容，经过去噪归一化，保留数据万余条。制定数据标准规范，编制长庆油田全域数据资源目录，形成权威的企业级数据资源编目。
  以数据“采、存、管、找、看、用、智”的全生命周期为主线，依托区域“数据湖”体系架构，建立长庆数据底座。调研长庆油田在用信息系统，按专业领域划分梳理系统间数据的关联关系，确立权威数据源业务系统，维持原库结构，建立同步机制，保证原有系统平稳运行的同时推进全域数据入湖，实现全域数据的汇聚、清洁与管理。
  健全三个体系?全面提升数据质量
  建立数据质量控制体系、数据管理责任体系以及“数据安全管控+云中心安全防护+网络安全策略”三层安全体系，是数据治理的必由之路。
  “早期的数字化建设，由于历史原因以及受当时技术条件的制约，底层数据多数采用了接口集成和局部整合的方式，导致数据库多、平台多、孤立应用多，没有形成可靠的数据资产。要提高源头数据质量，必须要从数据分类、数据实体、数据属性三个层次构建企业大数据标准体系，建立基于业务需求的全量数据采集标准。”长庆油田数据治理项目组经理王娟如是说。
  为此，长庆油田积极开展数据治理体系研究，围绕组织与管理、制度与机制、人才与能力、技术与标准、观念与理念，研究数据正常化运营管理模式，探索出一套协调有序、运转良好的数据治理体系。秉承“一次录入、多次复用”的理念，长庆油田整合现有资源，规范数据采集，打破信息壁垒，清除数据“乱、重、缺、低”现象，从根本上杜绝信息孤岛的产生，提升各级数据的应用效率，为数据共用共享奠定良好基础。
  长庆油田建立专业代码库、规则校验库、派生指标数据库，制定数据采集计算标准，健全源数据质控规则，完善数据质量控制体系。同时，拓展数据应用维度，挖掘数据生产价值，运用智能化技术开展数据质量评估、多维探查和智能清洗，全面提升数据质量。
  构建四个中心 让数据成为生产力
  完善数据“采、存、管”体系后，如何找、看、用、智才是数据价值的真正体现。围绕如何让数据“会说话”“能办事”，长庆油田率先提出建立数据共享中心、报表定制中心、智能算法中心、集成应用中心的先进理念。
  在数据共享中心建立过程中，长庆油田创新“数据超市”理念，以自助服务为核心搭建自主可控的数据治理平台，打造统一标准、统一采集、统一质控、统一监管、统一服务的油田公司数据共享服务中心，打破业务壁垒，形成“共建、共用、共享”的数据生态。
  报表定制中心不仅实现了油气田开发管理类报表的自动生成、数据自动提取，更进一步打破传统二维数据表现方式的制约，推进BI深化应用，盘活表中数据，突出综合分析、智能对比、可视化展示，不断提升工作效率和质量。采油十二厂产建项目组王小峰说：“以前我们需要手动统计产建周报，现在只需要录入少量数据就可以自动生成，以前3个小时才能完成的报表，现在只需几分钟就能自动完成。”
  奋楫者先，勇进者胜。为走好智能化发展之路，长庆油田将脚踏实地砥砺前行，在数据资产化的过程中强基固本，用高质量的数据治理支撑油田数字化转型，让数据真正成为看得见的生产力。