电力公司营销基础数据系统维护方案

目录

1.服务方案....................................................................2

1.1.项目建设方案...........................................................2

1.1.1.项目建设规模及内容..............................................2

1.1.2.基础数据核查.....................................................2

1.1.3.建设内容清单.....................................................2

1.2.服务的具体策略，服务内容、服务流程...................................4

1.2.1.创建电力数据质量评价模型........................................4

1.2.2.创建电力大数据治理体系..........................................4

1.2.3.使数据质量管理水平得到提高......................................5

1.2.4,结合大数据处理功能..............................................5

1.3.服务计划及时间进度安排及相关描述......................................6

1.3.1.技术服务要求.....................................................6

1.3.2.服务响应.........................................................6

1.3.3.服务的维护方法与保隙机制........................................6

1.3.4.服务水平质量承诺及服务管理......................................7

1.4.对确保服务质量的措施等有关问题的详细说明............................11

1.4.1.数据质量........................................................11

1.4.2.数据治理保障机制...............................................12

1.4.3,数据质量评估办法................................................16

1.5.服务违约赔偿..........................................................19

1.6.人员安排管理..........................................................20

1.7.技术文件、技术支持、技术服务、人员培训等范围和内容.................23

1.7.1.对于数据治理的认识.............................................23

1.7.2.数据治理体系....................................................23

1.7.3.数据治理核心领域...............................................23

1.8.保密方案..............................................................29

1.8.1.保密原则........................................................29

1.8.2.组织机构建立....................................................29

1.8.3.保密内容........................................................30

1.8.4.做好保密工作的措施.............................................30

1.8.5.工程保密规章制度...............................................32

1.8.6.奖励与处罚......................................................34

1.服务方案

1.1.项目建设方案

项目建设规模及内容

1.完成项目单位所有营销基础数据系统维护。

2.上述工作包括项目单位在项目合同签订前或验收合格前的所有营销基础

数据系统维护。

3.受托方需严格按照采购人提供的标准开展工作。

4.协助营销基础数据系统维护质量管理。受托方在委托方统一组织下，协助

开展营销基础数据系统维护的质量管理。

一是编制并完善各类营销基础数据系统维护作业指导书，用于指导委托方所

属地市（县）公司具体营销基础数据系统维护丁作：

二是收集委托方所属市C县）公司营销基础数据系统维护实施中存在的各类

典型及特殊问题，与委托方人员共同讨论并提出问题解决的方案，并经委托方审

核后用于指导数据治理工作；

三是协助委托方按周从营销系统抽取营销基础数据，核查指标数据正确性;

四是协助委托方做好营销基础数据系统维护相关的各类报告和报表编制工

作。

5.其他事项。

受托方应按委托方要求按月制定营销基础数据系统维护工作计划、问题整改

计划，编制月度工作总结并交委托方审查。

1.1.2.基础数据核查

完成项目验收合格前所有营销基础数据系统维护工作。

1.1.3.建设内容清单

项目单位本期营销基础数据系统维护内容详细清单如下：

序号所属市公司县公司高压用户低压用户用电计量箱

1260290005600

2

我公司深知随着现代智能电网的不断发展，促进了电力系统的信息化及智能

化发展，其运行过程中的历史数据、状态监测数据及电能计量数据等较为庞大,

并且增长速度较快，充分展现出数据治理的必要性。

电力数据治理为基于数据责任的明确，创建规范化数据使用标准，使组织数

据质量得到提高，从而实现数据的广泛共享，而且还能够将数据应用到战略决策、

资源管理、业务管理中，充分展现数据资产的商业价值。基于大数据实现，如何

完善数据治理体系，有效规范工作流程，从而治理海量数据，将其中的价值充分

的挖掘出来，是现代电力行业需要面对的主要问题。

3

包括业务标准、技术标准、数据质量标准及管理标准等。

（3）在实现数据治理的过程中，和数据技术支撑具有密切的关系，企业要

通过数据技术实现企'也信息数据管控及支撑，使元数据管理、收集及应用作为主

要核心，结合规范数据标准及高质量信息，充分使用企业已经创建的元数据管理

平台、数据分析技术，从而创建完善数据治理体系。

1.2.3.使数据质量管理水平得到提高

以企业的实际情况实现目前额数据质量管理现状的改进，实现完善数据质量

管理体系的完善。选择和企业相关指标作为基础，对数据成熟度进行分析，并且

实现集中抽取。

从而实现编码、标准、数据及模型的统一管理，避免出现数据多头管理及冲

突，将数据冗余进行消除，实现数据集中管理、共享的R的。逐渐实现事前防范、

事后管理及集中监控的闭环管理，对企业级数据质量管理规范、制度的创建，从

而对高价值数据属性的识别，保证能够提高数据质量，从而使其支撑业务运营及

经营分析。

1.2.4.结合大数据处理功能

定义数据架构，使其能够使多数据、高速度、多样性等需求得到满足，实现

独特分布式并行处理结构的创建，解析大数据集。其次，具备使不同技术策略实

现实时处理需求的满足。存储实时键值，实现高性能的索引。

此过程就是MapReduce技术处理，就是将制定数据作为基础删选数据，之后

实现数据的全面分析，使其能够加载到其他非结构化数据库中，然后发送到移动

设备中，和结构化数据相互关联。不仅具备全新非结构化数据种类，大数据的优

势还包括：

（1）因为具有小量数据集，无法实现原始数据存储到移动仓储中。利用Map

实现处理，从而使缩减结果集成到数据仓储环境中，便于实现常规BI报告、统计、

语义和关联的功能。结合传统BI平台与大数据可视化的功能，能够提高分析功能

的效果。

（2）为了能够使Hadoop环境分析功能得到提高，可以创建沙盒环境实现。

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1.3.服务计划及时间进度安排及相关描述

1.3.1,技术服务要求

保证提供7X24小时的服务电话服务支持，招标人可直接与受托方有关技术

人员定期和不定期的进行技术咨询和联络。

1.3.2.服务响应

1.我方承诺：在质保期内，对于出现的数据质量问题，我方应提供7X24

小时的服务响应，即在接到问题电话2小时内做出实质响应，若未能解决问翅，

我方启动更高级别的响应服务，与招标人或项目实施单位协商确定到达现场时限

并进行现场处理。

2.在质保期内，如果发现任何属于受托方责任的缺陷，我方免费进行修复；

3.在质保期满后，我方积极响应招标人或项目实施单位对所出现工程质量

缺陷的修复请求。

1・3.3.服务的维护方法与保障机制

（一）维护方式及流程

1.维护内容及流程简述

（1）电话远程维寸：

①指导进行常规检查、处理一般故障

②判断故障范围，根据故障难度，调度工程师现场服务

2、上门现场服务：

①查看现场，判断类别，报告相关技术问题

②救助实施，完毕清理现场，有始有终

③填写维护报告单，让甲方工程师确认签名。

3、服务合同签订后，公司将对客户所有的信息系统进行一次全面的检则及

整理，规范并出具相关的文档资料及管理规章制度，供客户备档。将根据工作内

容安排专业的工程师为客户进行全面的服务。公司继续向委托方（客户）提供系

统升级，扩展，设备选型方面的咨询服务，如果是对现有设备进行升级，将不再

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另外收取费用(设备购买费用另计)。

4、每季度巡检：每季度固定上门巡检一次，检查设备的状况，集中处理相

关故障，并严格按照相关表格填写局域网及各设备的运行状况，并做出分析意见

与建议。

5、技术培训：不定时进行现场培训。

6、紧急维护：电话联系，特殊情况随时待命，提供7*24小时城市范围2小时

内响应到位，城区范围外保证4小时内响应到位，响应到位起24小时内对用户需

求提出产生原因及具体解决方案。

1.3.4.服务水平质量承诺及服务管理

(-)服务水平体系

我司的服务水平体系分四大类：报告服务、管理类服务、主动式服务及响应

式服务。

1.报告服务

主要内容如下:

服务交付内容服务级别

日常运维服务报告运维月/季/年报告月度/季度/年度

重大事件服务报告重大事件服务报告按事件发生情况

巡检报告巡检工作记录月度

设备维修设备维修单5X8驻场电话

服务质量自检服务质量自检报告每月

系统安全分析安全分析报告每月

系统/网络优化分析系统/网络优化建议按客户计划

2.管理类服务

主要内容如下:

服务交付内容服务级别

现状评估评估报告1次

标准化标准与流程定制1次

基线建立基线建立报告1次

标准镜像文件预装按客户使用的基准镜像随建设更新

资产标签资产标签1次

文档、知识管理文档管理库/知识库每周更新

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3.主动式服务

主要内容如下:

服务交付内容服务级别

运维服务流程规范编撰管理规范建议书按客户计划

（二）服务质量承诺

1.工作时间承诺：每周一至周五（不含节假日），按照采购人工作时间提供

服务，投标人在接到采购人服务申请后1小时内响应采购人。如采购人需要投标

人在节假日期间提供服务，投标人会全力支持，如需要，可到现场支持。

2.响应方式承诺：热线电话、远程桌面支持，驻场解决。

3.服务类型承诺：送修、现场、特殊服务要求（如购件、升级等）。

4.人员保障承诺：提供2名驻场服务工程师，1名机动服务工程师。

5.保密要求承诺：详见保密协议v

（三）服务管理

1.服务管理总则

服务工程师将认真学习和遵守采购人所有有关外来人员管理的规章制度，且

有义务不对外透露在采购人获得的一切信息。

项目组成员在采购人的一切工作都在得到信息中心管理人员的授权之后进

行。

项目组成员一旦发生政治事件、泄密、盗用用户资料、擅自更资料、故意隐

瞒、超越授权操作导致恶性事件或给采购人带来影响重大的事件等事件，即视为

安全事故。

全面配合采购人积极参与对其派驻工程师的效的监督和管理，遵守采购人

的相关规章制度。

建立奖励机制，问时参考采购人的建议，为优秀员工提供培训机会，或参加

各种认证考试，以激励员工不断提升工作能力。

坚决杜绝因项目组成员发生的安全问题。

保证其项目组成员符合一定的技术水平，采购人有权对不满足工作要求的越

维科技项目组成员向越维科技提出更换的要求；工作中坚决杜绝弄虚作假的现象

出现。

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未经采购人同意，不将所接触到的采购人技术或业务资料、数据用作其他用

途或以任何形式泄露归第三方。

服务台支持管理

服务外包项目中的服务台，即通常所指的帮助台利呼叫中心，这是一种服务

职能而不是管理流程。在IT服务管理中，服务台起着纽带的作用。对服务提供方

而言，服务台是“过滤器”和“扩音器”，可以处理很多客户的询问和请求，从

而节约了资源，并及时向客户传递有关服务的各种情况；对客户而言，服务台是

“导航器”，在碰到任何问题时，只需要联系服务台，然后由服务台进一步协调

跟踪，避免了多点联络的问题。

服务台的职责包括：

1.单一的联络点

在信息化系统越发灵活、复杂的今天，客户所面临的问题也是多种多样，可

能涉及到不同的应用、不同的资产，但是建立了服务台之后，客户可以将任何1T

应用相关的问题都可以直接反映到服务台。

2.一线技术支持

即使最高级别的现场技术支持，也不会比使用者现场自己解决问题更加快速,

服务台非常重要的一项任务就是根据知识库的记录，帮助用户现场恢复使用，一

般来说，30M50%的故障支持请求，都应该在服务台得到解决。

3.协调、跟踪和反馈

一旦服务台无法帮助用户直接解决问题，就必须根据服务协议所规定的时效

要求分派二线技术支持，并且在服务完成之前持续的跟踪。如果服务进程出现任

何异常，必须立即向客户进行反馈，并启动升级机制。

4.记录、分析和总结

服务的价值来自丁长期的积累，如果不对过往的技术问题、服务记录进行总

结归档，就使得服务失去了参考的依据，从而无法获得持续发展的动力。服务台

作为所有服务请求的接口，必须保持准确的记录和科学的分析。

为了在服务期间，帮助采购人建立服务的监控管理粒度、沉淀一套较为全面

的知识库系统，持续提高服务质量。

5.服务台关于故障受理的主要工作包括：

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受理故障时，准确记录故障现象，并结合知识库进行初步诊断，协助最终用

户远程解决故障（但指导时间不应超过5分钟）；

在受理完成后，准确在系统中填写故障状况并于10分钟内完成分派；并确定

是否需要车辆协同；

单据分排，30分钟内落实任务执行情况；

接到延迟到场或无法到场的反馈时，10分钟内与用户沟通并重新分排任务;

接到现场工程师的帮助请求时，利用知识库或其他资源提供必要的支持；

接到现场工程师的异常事件升级通知时，在20分钟内上报项目经理；

服务结束后对工程师上交的服务单据进行审核；

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1.4.对确保服务质量的措施等有关问题的详细说明

1.4.1.数据质量

数据质量不高将影响数据仓库应用程度不高。低下的数据质量往往造成开发

出来的系统与用户的预期大相径庭，数据质量关系建设有关分析型信息系统成败,

同时数据资源是集团单位的战略资源，合理有效的使用正确的数据能指导集团单

位做出正确的决策，提高省综合竞争力。不合理的使用不正确的数据（即差的数

据质量）可导致决策的失败，正可谓差之亳厘、谬以千里。

数据质量管理包含对数据的绝对质量管理、过程质量管理。绝对质量即数据

的真实性、完备性、自治性是数据本身应具有的属性。过程质量即使用质量、存

储质量和传输质量，数据的使用质量是指数据被正确的使用。再正确的数据，如

果被错误的使用，就不可能得出正确的结论。数据的存贮质量指数据被安全的存

贮在适当的介质上。所谓存贮在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便

的取出。数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。

高质量的数据至少有如下几项要求：

一是正确性，在转换、分析、存储、传输、应用流程中不存在错误；

二是完整性，数据库应用或要求的所有记录、字段都存在；

三是一致性，体现在整个数据库的定义和维护方面，确保数据在使用的整个

过程中是一致的；

四是时效性，衡量指标是在指定的数据与真实的业务情况同步的时间容忍度

内，即指定的更新频度内，及时被刷新的数据的百分比；

五是可靠性，提供数据的数据源必须能够可靠稳定地提供数据。

数据质量管理的规划和实施包括以下内容：

一是数据质量管控体系的建立，包括数据质量的评估体系，定期评估数据质

量状况；

二是在部门各个应用系统中的落实，包括每个应用系统中的数据质量检查等;

三是在最开始建立数据质量管理系统的时候，借助数据治理平台上，通过建

立数据质量管理的规则来集中化地建立数据质量管理系统，发现问题并持续改进;

四是数据质量管理与业务稽核的结合，通过业务规则的稽核来发现数据质量

深层次的问题，将数据质量与业务一线结合起来，使业务人员对数据质量问撅有

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更加清晰和明确的认识。

完善的数据质量管理是保障各项数据治理工作能够得到有效落实，达到数据

准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。

1.4.2.数据治理保障机制

（一）制度章程

1.规章制度

数据治理章程类似于企业的公司条例。该章程阐明数据治理的主要目标、相

关工作人员、职责、决策权利和度量标准。

2.管控办法

管控办法是基于规章制度与工具的结合，可落地的操作的办法。

3.考核机制

考核是是保障制度落实的根本，建立明确的考核制度，实际操作中可根据集

团单位情况，建立相应的针对数据治理方面的考核办法，并与个人绩效相关联。

可参考管理学中相关考核、绩效管理相关部分。

对于数据治理的考核，可见下图进行理解：

执行建管控体系落地的关键

以绩效的手段促i居质量

；懿，林生产者、使用者、管

理者及拥有者关联起来，形成T

可持续有效执行的执行体系，保障

持续的高数据质量

-0梳理核心业务流、雌流

：0制定管控指标（数据标准）

以标准对数据进行质量探查、处理.

:。分析

0题则对数据流进行监控、预警

：0集成高质量雌，形成雌中

心，实现共享、分发、触

以绩效手段促进、保障数据管

i0控机制持续有效运行

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考^^：me■员

考核标准：

触管理质量探/L未在规定的周期内实施数据质量探直工月35扣分项

作，扣3分；

2、按指定周期实施数据质量探查,不扣分；

考^^：辘醯员

考核标准：

问题预警、分

在发现数据展量问题时，在规定时间段

发L

内，及时预瞥并函相关人员处琏，不扣分；

否则，扣3分;

考雌

考核对象：数据负责人

发生数据质量考核标准：

月35扣分项

问题的例1、发现fi雌质量问题扣1分；

2、依此蟒,直至本项指标权重扣完为止；

考核对象：数据负责人

考核标准：

1、数据质量问题影响30%以下（含30%）

信息系统，扣5分；

雌质量问题2、数据质量问题影响30%~70%（含70%）

影响范圉月25扣分项

信息系统，扣15分；

3、数据质量问题影响70%以±信息系统，

扣25分；

4、按月统计，以单次数据质量问题影响范

围最大的数据为准；

考核对象：数据负责人

严重程度考核标准：以造成的经济损失为考核依据,年扣分项

依企业情况自定义；人工考核

考核对象：数据负责人

数据质量问题

数据质盒问题考核标准：

的处理个数和月35力吩项

1、在规定时间内处理完成一W据质量问

及时is

题，加1分；否则不加分；

二、数据质量管理流程

（一）数据质量校验流程

数据仓库每天都有很多任务定时执行加载数据，确保加载数据的完整性、准

确性是数据质量管理的基本要求。

1.日常数据校验

数据质量管理人员每天要对ETL加载任务执行情况进行检查。

数据校验方法选择

ETL任务数据质量校验要求必须采用以下三类方法中的至少一种来进行判断:

记录数检查法；关键指标总量验证法；值域判断法。

数据校验周期

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每天加载任务比较多，如果全部执行数据校验需要的时间过长，因此根据每

个主题数据的可信等级确定校验频率。

可信等级与校验频率的对应关系如下：

一级：每次加载都必须执行数据校验

二级：每三次加载执行一次数据校验

三级：每六次加载执行一次数据校验

对于需要特别保障的主题数据，可调整校验频率并额外增加经验审核法。

2.定时数据抽查

数据校验确保每天加载的增量数据的完整性、准确性，在此基础上，数据质

量管理小组必须每季度组织一次数据仓库的定期抽查。

定期抽查的范围必须包括可信等级为一级的所有主题数据，可信等级为二级

的二个主题的数据，可信等级为二级的一个主题的数据.

定期抽查必须采用数据质量评估方法中定义的所有方法。

3.全面数据检查

数据质量管理小组必须每年组织一次数据仓库的全面检查。

全面检查的范围包括企业数据中心平台所有主题的数据。

全面检查必须采用数据质量评估方法中定义的所有方法。

（二）数据异常处理流程

1.数据质量管理人员发现数据差错应及时核对核实，根据核对核实情况填写

数据问题处理单，描述数据质量问题的现状、原因和改正、预防措施。

2.数据质量管理小组组长审批后，报数据中心主管部门批准后执行数据修正

任务。

（三）数据质量的评估报告

最终根据数据质量检查的情况，数据质量管理小组会定期或不定期的生成相

关的数据质量评估报告，数据质量报告分为两类：

每月定期提交的数据质量报告，即每月数据质量问题的陈述。

数据质量抽查或全面检查后提交的数据质量或告。

1.每月数据质量评估报告

每月的数据质量报告是在每月月末或者下月月初时编制的月度执行报告，数

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据质量管理小组会对当月数据质量情况进行汇总统计，并根据“数据质量问题频

率”的变化情况对各个主题的等级进行检查策略的调整，报告格式如下：

（1）非系统问题

①数据质量问题的现象

②业务数据范围

③问题陈述

（2）系统问题

①数据质量问题的现象

②业务数据范围

③问题陈述

2.数据质量抽查或全面检查后提交的数据质量报告

数据质量抽查或全面检查报告是在每次进行完整个企业数据中心抽查或全

面检直后编制的质量报告，同每月数据质量报告相比，除了要统计数据质量情况

并重新划分主题等级外，还需要对整个质量体系运作的情况进行评估和改进，报

告格式如下：

（1）基本概况

包括：参与数据质量检查的相关组织与人员；数据质量检查的时间；数据质

量检查的地点；数据质量检查的形式；数据质量检查的范围等方面的内容。

（2）数据质量的检查与评价

①评价过程与步骤

②数据检查方式

主要分为全部检查和抽查。全检必须说明检查的范围、内容及方法。抽查必

须说明抽样方案、过程及数据检查的范围、内容及方法。

③数据质量评价方法

（3）数据质量评述与结论

①评述

对数据质量进行的综合描述（包括存在问题）。

②结论与建议

包括检查结果、互信等级调整建议等。

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1.4.3.数据质量评估办法

下面将从数据质量评估核心指标、数据质量评估模式、数据质量评估管理流

程三个方面介绍数据质量评估方法。

数据质量评估的核心指标

数据质量问题频率

指标定义：数据质量问题频率=数据质量问题发生次数/存储

的总数据量

指标单位：次/GB

根据数据质量评估指标将各数据仓库中的主数据及其历史行为划分为三个

等级：

数据质量等级描述统计口径

数据质量问题频率大于

一级数据质量差，需要重点监控

等于1次/GB

数据质量问题频率大于

二级数据质量一般

等于().5次/GB,小于1次/GB

数据质量问题频率小于

三级数据质量好

0.5次/GB

通过对数据质量问题频率的考评和等级划分，就可以从数据仓库众多的数据

中解放出来，集中精力把有限的资源投入到需要重点关注的主题数据。因此数据

质量可信等级是数据质量提高的有效途径。与之相配套的，必须建立了一套相关

的管理制度，管理制度主要包括：

1.可信等级初始值确立流程

数据中心平台各主题域的数据质量可信等级初始值一般设定为一级，由数据

质量管理小组牵头，执行全面检杳后报数据中心主管部门批准后确立。

2.可信等级变更流程

数据质量管理小组每季度、每年组织定时抽查、全面检查时，每半年根据检

查结果对相关主题域的可信等级提出调整意见，报数据中心主管部门批准后确立。

数据质量评估具体方法：

对于具体数据的质量检查模式采用记录数检查法、关键指标总量验证法、历

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史数据对比法、值域判断法、经验审核法及匹配判断法。通过这些方法方法，可

以对单个数据点的数据准确性进行检查，及时发现数据质量问题。

（1）记录数检查法

通过比较记录条数，对数据情况进行概括性验证。主要是检查数据表的记录

数是否为确定的数值或在确定的范围内。

适用范围：

对于数据表中按E期进行增量加载的数据，每个加载周期递增的记录数为常

数值或可以确定的范围时，必须进行记录条数检验。

（2）关键指标总量验证法

对于关键指标，对比数据总量是否一致。主要是指具有相同业务含义，从不

同维度统计的汇总逻辑的检查。

适用范围：

同表内对同个字段从不同的维度进行统计，存在汇总关系时，必须进行总量

检验。

本表的字段与其它表中的字段具有相同的业务含义，从不同的维度统计，存

在汇总关系，且两张表的数据不是经同一数据源加工得到。满足此条件时必须进

行总量检验。

（3）历史数据对比法

通过历史数据观察数据变化规律，从而验证数据质量。通常以同比发展速度

进行判断。评估时应根据各种指标发展特点，重点对同比发展速度增幅（或降幅）

较大的数据进行审核。历史数据对比法包括同比和环比两种方式。

适用范围：

不能进行记录数检查法、关键指标总量验证法，且事实表的记录数小于1000

万条时必须进行历史数据对比法。

（4）值域判断法

确定一定时期内指标数据合理的变动区间，对区间外的数据进行重点审核。

其中数据的合理变动区间范围是直接根据业务经验来确定的。

适用范围：

事实表中的字段互以确定取值范围，同时可以判定不在此范围内的数据必定

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是错误的。满足此条件必须进行值域判断法。

(5)经验审核法

针对报表中指标间逻辑关系仅靠计算机程序审核无法确认、量化，或有些审

核虽设定数量界限，但界限较宽不好判定的情况，需要增加人工经验审核。

适用范围：

以上方法都不适用的情况下，可以使用经验审核法。

(6)匹配判断法

与相关部门提供或发布的有关数据进行对比验证。

适用范围：

与有相关部门提供或发布的有关数据口径一致的，可以使用匹配判断法。

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1.5.服务违约赔偿

我公司承诺：

本工程服务违约赔偿执行招标文件要求。

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1.6.人员安排管理

一、维护人员安排

中心目前有专职售后服务工程师io名，随时处理用户的故障投诉、技术咨

询、客户需求与建议、客户关怀等多种集中受理业务，充分保证各客户单位在佛

山本地能够得到良好的、快速的、完善的售后服务。

如提供人员长驻服务方式的企业，将根据企业的情况、服务内容作出专业技

术分析后，合理调配人员到企业中去。

二、维护人员组织架构

有效的组织机构是项目成功的有力保证，为了达到项目预期目标，在项目开

始之前对于组织机构及其责任分工做出规划是非常必要的，数据治理项目管理组

织建议宜采用如图所示的组织结构：

1.组织层次

数据治理委员会由集团公司的高层领导者组成。委员会定义数据治理愿景和

目标；组织内跨业务部门和IT部门进行协调；设置数据治理计划的总体方向：

在发生策略分歧时进行协调。此委员会也将包含来自部门或子公司的领导代表,

以及来自各单位视数据为机构资产的信息科技部门的代表。这些高层管理人员是

数据治理计划的所有拥护者，确保在整个组织内获得支持。

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数据治理工作组是组织内委员会下面的下一个级别。工作组执行数据治理计

划。工作组负责监督数据管理员工作。数据治理工作组由数据治理委员会中各局

领导主持。

每各业务部门有至少一位业务分析员，信息科技部门设置数据质量分析员、

数据管理员、集成开发人员。各工作人员负责本部门数据的质量，履行职责，解

决具体的问题。

2.组织职责

根据数据管理工作的实际需要，在业务管理部门、技术管理部门和业务应用

部门确定各工作人员的职责。

数据治理委员会的职责范围：

（1）从战略角度来统筹和规划，对数据资产和系统进行清理，确定数据治

理的范围：明确数据源的出处、使用和管理的流程及职责：

（2）明确数据治理的组织、功能、角色和职责；

（3）负责各工作组成员的培训工作；

（4）负责审查各工作小组的目标、原则，批准数据管理的相关制度、标准

及流程；

（5）负责确定数据治理的工具、技术和平台；

（6）负责制定数据治理的评估指标、方法。

数据治理工作小组，其主要工作职责是：

负责数据治理的牵头，组织、指导和协调本单位的数据治理工作；

综合数据治理管控办法、数据治理考核机制等有关规章制度的牵头制定、修

改等；

负责数据的分析整理并出具数据指标报告；

负责数据的监测预测工作；

建立数据冲突的处理流程和数据变更控制流程。

负责对基础数据质量的检测、发布、考核和清理完善工作。

工作组成员：业务分析员、数据质量分析员、数据管理员、集成开发员

这些不同的角色在数据治理过程中承担着彼此不同，而又相辅相成的职责。

其中集成开发人员在数据治理流程中需要肩负起数据访问、验证数据结构、验证

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数据、交付数据以及数据库/知识库的构建等角色，因此他们的工作包括:

＞访问及交付相应数据给业务用户

＞提高生产力和性能

＞最大化减少异常/出错的影响

＞开发和完善技术最佳实践

数据质量分析员在数据治理流程中负责数据的剖析、清洗匹配合并等。工作

包括：

＞为开发人员定义数据规格及标准

＞为机构有效的追踪数据质量问题

＞实施被业务人员和数据管理员定义正确的数据质量规则

＞不间断的监控数据质量水平及问题

业务分析人员在数据治理流程中负责定义数据的转换规则，工作包括：

＞与需求开发人员协作，正确捕获和解析业务需求

＞与开发人员和数据管理员协作，为业务用户缩短数据产生价值的时间

＞数据管理员需要定义引证数据，并管理元数据•，工作包括：

＞保证数据的质量、正确、完整、一致、审计及安全性

＞定义引证/参考数据

＞为组织机构数据实体给出正确业务定义

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1.7.技术文件、技术支持、技术服务、人员培训等范围和内容

1.7.1,对于数据治理的认识

（一）数据治理概念

数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作，是对数据

的全生命周期管理。

数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、TT应用技术、绩效考

核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生

命周期等各方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的体系。

（二）数据治理目标

数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性

（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信

息资源的整合、对接和共享，从而提升集团公司或政务单位信息化水平，充分发

挥信息化作用。

1.7.2.数据治理体系

数据治理体系包含两个方面，一是数据质量核心领域，二是数据质量保障机

制。

1.7.3.数据治理核心领域

为了有效管理信息资源，必须构集团级数据治理体系。数据治理体系包含数

据治理组织、数据构架管理、主数据管理、数据质量管理、数据服务管理及数据

安全管理内容，这些内容既有机结合，又相互支撑。

（-）数据模型

数据模型是数据构架中重要•部分，包括概念数据模型和逻辑数据模型，是

数据治理的关键、重点。理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用等

特征。逻辑数据模型能涵盖整个集团的业务范围，以一种清晰的表达方式记录跟

踪集团单位的重要数据元素及其变动，并利用它们之间各种可能的限制条件和关

系来表达重要的业务规则。数据模型必须在设计过程中保持统一的业务定义。为

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了满足将来不同的应用分析需要，逻辑数据模型的设计应该能够支持最小粒度的

详细数据的存储，以支持各种可能的分析查询。同时保障逻辑数据模型能够最大

程度上减少冗余，并保障结构具有足够的灵活性和扩展性

（二）数据生命周期

一般包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁四个方面。

1.数据生成及传输

数据应该能够按照数据质量标准和发展需要产生，应采取措施保证数据的准

确性和完整性，业务系统上线前应该进行必要的安全测试，以保证上述措施的有

效性。对于手工流程中产生的数据在相关制度中明确要求，并通过事中复核、事

后检查等手段保证其准确性和完整性。数据传输过程中需要考虑保密性和完整性

的问题，对不同种类的数据分别采取不同的措施防止数据泄漏或数据被篡改。

2.数据存储

这个阶段除了关注保密性、完整性之外，更要关心数据的可用性，对于大部

分数据应采取分级存储的方式，不仅存储在本地磁盘上，还应该在磁带上，甚至

远程复制到磁盘阵列中，或者采用光盘库进行存储。对于存储备份的数据要定期

进行测试，确保其可访问其数据完整。数据的备份恢复策略应该由数据的责任部

门或责任人负责制定，信息化管理部门可以给予相应的支持。同时还需要注意因

为部门需要或故障处理的需要，可能对数据进行修改，必须在数据管理办法中明

确数据修改的申请审批流程，审慎对待后台数据修改。

3.数据处理和应用

信息化相关部门需要对数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有

价值的信息，为保证过程中数据的安全性，一般应采用联机处理，系统只输出分

析处理的结果。但是实际中，因为相关数据分析系统建设不到位，需要从数据库

中提取数据后再对数据进行必要的分析处理，在这个过程中就需要关注数据提取

操作是否可能对数据库造成破坏、提取出的数据在交付给分析处理人员的过程中

其安全性是否会降低、数据分析处理的环境安全性等等。

4.数据销毁

这个阶段主要涉及数据的保密性。应明确数据销毁的流程，采用必要的工具,

数据的销毁应该有完整的记录。尤其是对于需要送出外部修理的存储设备，送修

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之前应该对数据进行可靠的销毁。

（三）数据标准

数据标准是集团单位建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层

次数据的标准化体系。

数据标准的建立是集团单位信息化、数字化建设的一项重要工作，行业的各

类数据必须遵循一个统一的标准进行组织，才能构成一个可流通、可共享的信息

平台。

数据治理对标准的需求可以划分为两类，即基础性标准和应用性标准。前者

主要用于在不同系统间，形成信息的一致理解和统一的坐标参照系统，是信息汇

集、交换以及应用的基础，包括数据分类与编码、数据字典、数字地图标准；后

者是为平台功能发挥所涉及的各个环节，提供一定的标准规范，以保证信息的高

效汇集和交换，包括元数据标准、数据交换技术规范、数据传输协议、数据质量

标准等。

1.数据分类与编码

数据分类与编码标准是信息化建设中标准化的一项基础工作，该类标准规定

平台汇集、交换相关信息统一的分类系统和排列顺序以及编码规则，目的是在不

同系统和用户之间建立交通数据的一致参照，对提高数据采集、处理和数据交换

效率具有重要作用。数据分类与编码标准的制定将有力推进平台标准化及交通信

息化建设标准化的进程。

2.数据字典

针对实际需求，定义数据集，建立各个领域的数据字典，规范数据概念和数

据定义。在此基础上，形成完备的集团单位数据集和数据字典。

3.元数据标准

元数据标准是描述数据资源的具体对象时所有规则的集合，它包括了完整描

述一个具体数据对象时所需要的数据项集合。针对各种信息资源分别制定适当的

元数据标准，可为信息的管理、发现和获取提供一种实际而简便的方法，从而提

高数据交换效率。

4.数据交换标准

为了保证数据共享和交换的顺利实现，必须明确定义和规范数据交换的相关

25

标准。数据交换的标准规范是集团单位综合信息平台的核心标准。其中应当包括

数据交换内容、数据交换格式、数据传输方式、各类中心间数据接口的标准化等

方面。

5.数据质量标准

由于数据采集任务通常由其他二级平台完成，数据治理平台的标准方法主要

集中在数据的加工和管理上。应该重点开发的一个领域是数据质量控制方法。应

当从三个方面对数据质量方法进行研究：“坏数据”或“不可靠数据”的识别，

错误数据的编辑方法，以及缺少值的处理。

（四）主数据

主数据管理要做的就是从各部门的多个业务系统中整合最核心的、最需要共

享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、

完整的、准确的、具有权威性的主数据传送给集团单位范围内需要使用这些数据

的操作型应用系统和分析型应用系统。

主数据管理的信息流应为：

1.某个业务系统触发对主数据的改动；

2.主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据传送给所有有关的应用系

统

3.主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。

因此对于主数据管理要考虑运用主数据管理系统实现，主数据管理系统的建

设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。

（五）数据质量

数据质量不高将影响数据仓库应用程度不高。低下的数据质量往往造成开发

出来的系统与用户的预期大相径庭，数据质量关系建设有关分析型信息系统成败,

同时数据资源是集团单位的战略资源，合理有效的使用正确的数据能指导集团单

位做出正确的决策，提高省综合竞争力。不合理的使用不正确的数据（即差的数

据质量）可导致决策的失败，正可谓差之毫厘、谬以千里。

数据质量管理包含对数据的绝对质量管理、过程质量管理。绝对质量即数据

的真实性、完备性、自治性是数据本身应具有的属性。过程质量即使用质量、存

储质量和传输质量，数据的使用质量是指数据被正确的使用。再正确的数据，如

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果被错误的使用，就不可能得出正确的结论。数据的存贮质量指数据被安全的存

贮在适当的介质上。所谓存贮在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便

的取出。数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。

高质量的交通运输行业数据至少有如下几项要求：

一是正确性，在转换、分析、存储、传输、应用流程中不存在错误；

二是完整性，数据库应用或要求的所有记录、字段都存在；

.三是一致性，体现在整个数据库的定义和维护方面，确保数据在使用的整个

过程中是一致的；

四是时效性，衡量指标是在指定的数据与真实的业务情况同步的时间容忍度

内，即指定的更新频度内，及时被刷新的数据的百分比；

五是可靠性，提供数据的数据源必须能够可靠稳定地提供数据。

数据质量管理的规划和实施包括以下内容：

一是数据质量管控体系的建立，包括数据质量的评估体系，定期评估数据质

量状况；

二是在部门各个应用系统中的落实，包括每个应用系统中的数据质量检查等;

三是在最开始建立数据质量管理系统的时候，借助数据治理平台上，通过建

立数据质量管理的规则来集中化地建立数据质量管理系统，发现问题并持续改进;

四是数据质量管理与业务稽核的结合，通过业务规则的稽核来发现数据质量

深层次的问题，将数据质量与业务一线结合起来，使业务人员对数据质量问题有

更加清晰和明确的认识。

完善的数据质量管理是保障各项数据治理工作能够得到有效落实，达到数据

准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。

（六）数据服务

数据整理最终目的就是要服务丁各部门单位、人员等，能更准确更快更方便

的服务是数据服务管理的目标。

数据服务管理是指针对内部积累多年的数据，研究如何能够充分利用这些数

据，分析行业业务流程优化业务流程。数据使用的方式通常包括对数据的深度加

工和分析，包括通过各种报表、工具来分析运营层面的问题，还包括通过数据挖

掘等工具对数据进行深度加工，从而更好的管理者服务。通过建立统一的数据服

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务平台来满足针对跨部门、跨系统的数据应用。通过统一的数据服务平台来统一

数据源，变多源为单源，加快数据流转速度，提升数据服务的效率。

（七）数据安全

由于集团单位的重要且敏感信息大部分集中在应用系统中，数据安全更是至

关重要。如何保障数据不被泄露和非法访问，是非常关键的问题。数据安全管理

主要解决的就是数据在保存、使用和交换过程中的安全问题。

数据安全管理主要体现在以下六个方面：

一是数据使用的安全性，包括基础数据的保存、访问和权限管理；

二是数据隐私问题，系统中采集的证件号码、银行账号等信息在下游分析系

统和内部管理系统中，是否要进行加密，以避免数据被非法访问；

三是访问权限统一管理，包括单点登录问题及用户名、数据和应用的访问授

权统一管理：

四是数据安全审计，为数据修改、使用等环节设置审计方法，事后进行审计

和责任追究；

五是制度及流程建立，逐步建立数据安全性的管理办法、系统开发规范、数

据隐私管理办法及相应的应用系统规范、在管理决策和分析类系统中的审计管理

办法等；

六是应用系统权限的访问控制，建立集团级权限管理系统，增加数字水印等

技术在应用系统中的使用。

28

1.8.保密方案

我公司上曾承建了大量涉密工程，具有丰富的保密工程施工经验、完善的保

密工作制度、先进的保密工作专用设备。在几十年的奋斗历程中，无论是涉及党

和国家的政治经济秘密，还是一般意义上的内部事项，均做到了保密工作慎之又

慎，保守秘密万无一失，从未发生过任何失泄密事故，多次受到党政机关和建设

方的高度赞赏。

我们会高标准地完成好这方面的防护工作。尽管如此，一旦我们中标，我们

将把完成好本工程的施工任务，确保与本工程有关的涉密事项，作为全新战场、

全新的任务和全面的挑战，通过制度上的高度完善、措施上的高度严密和行动上

的高度自觉兑现我们的各项承诺。

公司将严格按照《中华人民共和国保密条例》执行，以确保工程中涉及到用

户单位机密以及公司自身，程技术机密的不对外泄漏。机密的保管实行点对点管

理办法，落实到人，做到有法可依，违法必究，责任落实到位。

1.8.1.保密原则

实行积极防范、突出重点、既确保秘密又便利各项工作的方针。积极防范要

求在保密工作中要把事先防范措施抓紧、抓严、抓落实，以减少窃密。在实际工

作中，应当把工作的立足点和着力点放在防范方面。主动把工作做在前头，尽一

切努力消除可能造成泄密的隐患，堵塞可能泄密的漏洞，增加秘密的安全系数,

防止泄密事件发生。对于本工程的保密工作应做到进入施工现场的所有人员人人

有责。

1.8.2.组织机构建立

为保证项目保密工作的顺利开展，公司以项目经理牵头成立保密工作组，组

员由档案管理专职人员、技术负责人、项目管理人员组成，并为档案管理配备专

用的档案室，针对每个工程由项目负责人兼任保密责任人。

项目保密组织体系如下图：

29

项目经理

1.8.3.保密内容

保密内容包括：工程技术实现原理、软硬件使用密码、工程施工图纸及设备

布局图、工程进度及扩展方式、工程资料、工程实施细节、工程合同、人员部署、

项目资金等。

1.8.4.做好保密工作的措施

1.项目部把保密工作为一项重要的工作与其他工作同步进行。项目部成立以

项目经理为首的保密工作小组，抓好本工程的保密工作。

2.工程开工前，针对本工程的特点组织项目管理人员进行全面的、系统的保

密知识的学习及保密技能的培训。加强管理人员的保密工作管理，提高管理人员

的政治思想和业务素质，以适应本工程保密任务的需要。工人进场前，由项目部

组织所有进场工人进行学习，签订保密工作协议书。坚持经常性的保密教育。

3.建立健全保密规章制度，严格保密纪律并严格执行，经常督促检查，堵塞

泄密漏洞。保密检查工作程序图如下：

30

自检制度保密目标

检

检

检

检

检

查

查

查

查

查

保

保

保

预

保

密

密

密

防

密

会

日

制

泄

宣

议

常

度

密

传

记

活

措

落

教

录

动

施

实