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1、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理一、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理实施背景.1（一）数字经济时代企业实施大数据发展战略的必然选择.1（二）加快推进GW公司泛在电力物联网建设的重要举措2（三）提升GWAW电力业务和数据管理水平的迫切需要2二、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理内涵和主要做法3（一）加强顶层设计，构建业数双螺旋管理模式4（二）优化组织体系，强化业务和数据部门协同运转7（三）完善业数映射，促进业务和数据深度融合9（四）健全业数协同，促进业务和数据闭环运行11（五）强化业教互驱，促进业务和数据价值提升14（六）打造支撑平台，提高业务和数据管理效率17
2、（七）健全人才体系，夯实管理模式核心资源保障19三、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理成效.21（一）数据共享水平和业务协同能力显著增强，有效推进泛在电力物联网建设21（二）状态全息感知和监测分析能力大幅提升，促进公司业务质效提升22（三）客户服务水平不断提升，电力营商环境持续优化，社会满意度增加22面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理GWAW省电力有限公司（以下简称“GWAW电力”）现辖16个市、72个县公司和12家直属单位，管理各类员工7.3万人，服务电力客户3300万户。2018年，AW全社会用电量2135.1亿千瓦时，增长ILI2%；完成售电量1672.3亿千瓦时，增
3、长12.8%。完成固定资产投资330.7亿元，其中电网投资325.1亿元，均创历史最高纪录，投产110千伏及以上线路2002公里、变电容量1278万千伏安。营收收入首次突破千亿大关，达到XXX.1亿元，完成利润XX.3亿元。2017年8月，GWAW电力针对业务流程不连续、数据共享不足等问题启动数据治理工作，在推进过程中逐渐形成了业务和数据“双螺旋”管理雏形，并对管理模式持续优化完善。2019年3月，GWAW电力紧密结合GW公司提出的泛在电力物联网建设目标，对前期工作成果进行提炼总结，最终形成面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理模式。一、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理实施背
4、景（一）数字经济时代企业实施大数据发展战略的必然选择随着全球进入数字经济时代，新的生产关系和经济形态正在形成。大数据作为新型战略资源和知识经济时代的战略高地，日益成为价值再造的核心要素与经济发展的新动能。习近平总书记强调实施国家大数据战略加快建设数字中国，要求构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展。目前，许多企业已将数据作为核心战略资源进行管理，推进实施大数据发展战略，利用数据支撑主营业务开展及新型业务开拓。GWAW电力作为大型电力企业，经过长期发展积累了海量数据，更需要深化大数据管理和应用,更好的将数据与业务结合，实现业务与数据价值的最大化，把握住数字经济时代的发展红
5、利。（二）加快推进GW公司泛在电力物联网建设的重要举措GW公司大力推进承载数据流的泛在电力物联网建设，要求将没有连接的设备、客户连接起来，没有贯通的业务贯通起来，没有共享的数据即时共享出来，推动跨专业数据共享共用，充分挖掘数据价值，对内实现“数据一个源、电网一张图、业务一条线”，“一网通办，全程透明”，对外适应社会形态、打造行业生态、培育新兴业态。这就对公司的业务和数据在链接、共享、融合等方面提出了更高要求，同时也是对传统以业务为中心的管理理念和管理思维的创新。为加快推进泛在电力物联网建设，GWAW电力需要推进业务管理的线上流程贯通，同时也要将数据管理提升到企业管理的高度，强化数据的共享融合，
6、推动数据“从业务中来、到业务中去”，实现业务“基于数据决策、驱动数据发展”，促进能源流、业务流、数据流“三流合一”。（三）提升GWAW电力业务和数据管理水平的迫切需要当前GWAW电力已经建成大量信息化系统,但数据分散、共享程度不高，同时在业务管理上偏向于“条块化”管理，造成业务和数据存在专业壁垒，协同程度较弱，在电网运行、客户服务和企业经营等方面出现业务不贯通，数据共享不足,数据质量不高等问题，影响公司生产经营管理效率。为此，GWAW电力需要坚持业务管理和数据管理“两手都要抓，两手都要硬”，进一步强化数据管理应用，加强业务全面量化分析，以“数据滋养业务，以业务培育数据”，打破业务和数据之间的壁
7、垒，构建数据管理与业务管理相互驱动的工作机制，促进数据共享融合和业务协同发展，全面提升业务和数据管理水平。二、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理内涵和主要做法面对泛在电力物联网对业务和数据在链接、共享、融合等方面提出的越来越高的要求，深入挖掘GWAW电力业务流程不连续、数据共享不足等问题的内在影响因素，并充分借鉴双螺旋结构模型概念，运用螺旋式推进方法论的思维，将业务和数据作为双主链，推进业务模型与数据模型交互映射、虚实融合，业务活动与数据活动交互协同、闭环运行，业务能力与数据能力交互驱动、迭代提升，同时强化组织、平台和人才支撑保障，形成“双链螺旋交互，三层分步推进”的面向泛在电力物联
8、网的业务和数据双螺旋管理模式（以下简称“业数双螺旋管理”）（如图1）o实现以业务需求为导向，推进数据质量提升，推动数据共享融合，促进数据高效响应；以数据应用为手段，推动业务流程贯通，推进业务质效提升，促进业务创新发展。通过业数双螺旋管理，有效促进企业大数据应用，有效提升电网智能化水平，有效推进泛在电力物联网建设，支撑“三型两网”世界一流能源互联网企业建设。泛在电力物联网图1业务和数据双螺旋管理模式内涵（一）加强顶层设计，构建业数双螺旋管理模式结合GWAW电力信息化建设需要，全面梳理业务应用和数据管理现状，分析研究当前管理存在的问题，明确业数双螺旋管理的建设目标，分层分步、逐层递进，设计形成业数
9、双螺旋管理总体架构，推进管理模式的落地实施。1.梳理现状问题，明确建设目标全面深入调研公司信息化建设、业务应用和数据管理现状，针对21个专业，123项业务，梳理出605项业务内容及120套业务系统支撑情况，厘清395条业务流程系统贯通情况，整理出42条系统建设问题、26条系统应用问题、67条数据管理问题、32条数据贯通问题。整体上，数据方面存在家底不清、获取困难、质量不高、共享程度偏低、价值挖掘能力不足等问题；数据与业务融合存在勾稽关系不清，数据管理与业务管理存在脱节情况；业务方面存在专业壁垒，流程不贯通，精准分析决策能力不足等问题。为此，明确“数据高质量、业务全贯通、需求快响应、分析更有效”
10、四个提升方向，确定业数双螺旋管理建设目标：一是提升公司数据质量，健全业务量化分析体系，精准支撑管理决策分析；二是贯通业务流程，提高数据共享程度，促进业务横纵向协同；三是提高业务和数据需求响应效率，支撑业务和数据应用需要，提升生产经营效率；四是强化业务场景建设，提高数据分析能力，推动业务创新发展。2.推导演进关系，设计顶层架构研究演进趋势，分析当前阶段。随着信息技术的发展,业务不断增长，数据不断积累，业务和数据的关系从单纯的“业务产生数据、数据记录业务”的相互映射，转向“业务规范数据，数据支撑业务”的相互依赖，最终发展为“业务引领数据，数据赋能业务”的相互促进，整体上可分为“业数线上化”、“业数
11、协同化”、“业数价值化”三个阶段,涵盖量变到质变的演进过程（如图2）o当前，公司已基本实现业数线上化管理，处于业数协同化管理提升攻坚阶段,业数价值化管理仍属于初级水平。业务和吟系的物!船段，相互俣道相互依赚相互映射关系图2业务和数据发展关系及相互作用设计顶层架构，指导管理落地。充分利用当前信息化建设成果，基于全业务统一数据中心，设计业数映射、业数协同、业数互驱三层交互机制和组织、人才、平台支撑保障体系，形成“1个组织、3个交互、2个支撑”的“1+3+2”业数双螺旋管理的顶层架构（如图3）,指导管理模式实施，支撑管理模式落地见效。“1个组织”：健全职责清晰、纵横联动的业务和数据管理组织体系，深化
12、业务和数据部门的协同。“3个交互”：完善数据标准模型，与业务模型交互映射形成业数一体化视图；加强数据质量治理和数据同源管理，推动业务和数据交互协同；基于标准化数据分析工作流程实施全程管控，精准响应业务需求，驱动数据分析应用能力提升，基于业数一体化视图完善各类业务场景建设，发现业务盲点、难点和挖掘创新增长点，推动业务能力与数据能力交互驱动不断增强。“2个支撑”：强化平台和人才支撑，保障管理模式的流畅运行，促进业务流和数据流交互流动螺旋提升，加快实现泛在电力物联网“数据一个源、电网一张图、业务一条线”和培育新业态的建设目标。图3业数双螺旋管理顶层架构（二）优化组织体系，强化业务和数据部门协同运转针
13、对GWAW电力多部门分散开展数据应用、无集中管理的传统模式所导致的数据治理和分析力量分散、专业化和集约化水平不高等问题，通过在公司层面增设数据办公室强化统筹规划，在省公司业务部门和专业单位下设数据机构深化横向协同，同时加强对地市公司和基层单位的纵向管控，强化业务部门和数据部门的协同运转，快速响应业务和数据需求。1.增设数据相关机构，强化统筹数据管理和应用优化专业组织，增设数据相关机构。一是公司层面成立数据办公室，领导组由公司主要负责人牵头，工作组由相关业务部门负责人组成，强化数据管理应用统筹。二是省公司本部设立互联网部，并设置数据管理处；各部门设立“数据处”，与现有处室合署；省信通公司加挂“数
14、据中心”，下设数据运维、数据应用、业务运维三组，强化数据管理应用和支撑保障，深化业务和数据协同管理。三是地市公司新设互联网办公室，信通分公司加挂“数据中心”牌子，强化基层单位数据治理和业务应用水平（如图4）。2.明确各级管理职责，深化业务和数据的横纵向协同公司层面数据办公室负责统筹开展数据治理和数据分析应用工作，制定总体工作实施方案与计划并组织实施，管控数据治理质量与进度；负责跨业务部门和单位的协调工作,统筹数据分析应用需求和成果应用，打破专业壁垒，推动各专业数据共享融合和数据分析成果共用。横向协同方面，互联网部数据管理处负责制定数据管理办法和规范，制定流程机制；业务部门数据处负责汇集本部及基
15、层单位业务需求，维护处理系统数据，推广数据分析成果应用；信通公司数据中心负责梳理业务需求，开展数据运维及数据分析工作。纵向管控方面，省公司负责数据管理及数据分析应用的顶层设计、整体规划与组织管理，处理全局性、系统性问题；地市公司负责结合本单位各自业务，制定工作实施计划和方案并推动落实，探索业务创新；基层单位侧重于数据质量源端治理和数据分析成果的落地应用。图4业数双螺旋管理组织体系（三）完善业数映射，促进业务和数据深度融合针对GWAW电力信息系统间存在壁垒导致的业务和数据勾稽关系不清，跨专业数据获取困难、数据家底不清等问题,基于全业务统一数据中心，一是应用企业级标准业数模型,汇聚分散业务系统数据
16、，形成规范共享的数据资源池，方便数据获取；二是面向业务场景，构建并使用业数一体化视图进行全过程溯源，促进业数深度融合，为业数协同及业数互驱提供坚实基础。1 .化零为整，构建数据资源池，促进专业间共享共用统一汇聚数据，完善标准模型。全面梳理公司在运信息系统，通过数据同步复制、数据抽取、消息订阅机制等数据集成技术，在全业务统一数据中心全量接入51套业务系统数据、53127张数据表，累计存储数据85.5T,形成统一管理的共享数据资源池，为各类应用提供完备的数据资源及统一的分析计算运行环境。对照公司实际业务应用和自建业务系统需要，通过“补充”和“自建”两种方式“自下而上”对GW公司标准全局数据模型进行
17、完善，形成6180个数据模型，其中标准模型5863个，扩充模型317个；清洗转换各业务系统汇集的10亿条数据，构建模型统一、规范可用的数据资源池，实现数据编码统一、数据格式规范、数据数值有效可读、数据来源唯一、业务描述规范，为“全数据共享、全流程贯通、全业务协同”提供坚实基础。厘清数据资源，发布资源目录。全面梳理接入的51套业务系统和十大主题域数据模型的数据字典，对比实际生产环境核查业务系统功能清单和数据字典，逐步完善形成真实完整的数据字典档案；梳理数据流转路径，标识来源系统和流转链路关系，通过对每个表和字段的中文业务含义进行识别、标记、修改，界定数据来源，完善数据字典。发布基于数据字典、模型
18、、数据流转链路的数据资源目录，完整呈现公司数据资源分布情况，便于数据资源的检索、定位与获取。2 .按需定制，构建业数一体化视图，实现业数精准映射构建视图模型，建立溯源关系。面向业务场景构建包含业务视图模型、数据视图模型及两者映射关系的业数一体化视图模型，依照GW公司公司业务体系研究报告梳理形成的业务体系开展业数溯源。业务视图模型包含“业务域-业务场景-业务节点”，数据视图模型包括“数据宽表-数据实体表-数据资源台账”，数据宽表与业务节点一一映射。结合泛在电力物联网建设要求，从客户服务、企业运营、电网运行和新兴业务四大业务域逐层分解至业务场景及业务节点，明确节点的业务归属、业务系统、业务内容等信
19、息。基于业务节点梳理出关键数据需求及源业务系统中相关的数据实体表，并根据业务逻辑关系对数据实体进行组合、拼接、计算等形成相应数据宽表，实现“业务域-业务场景-业务节点-数据宽表-数据实体表-数据资源台账”的全过程溯源，达到数据资源与业务活动融合的效果。按需定制视图，成果固化共享。按照专题业务场景需要定制业数一体化视图，在企业级业数融合数据分析服务平台中进行可视化展示，实现该场景业务视图、数据视图逐层穿透，同时每一层可直观展示视图模型中对应的信息，从整体上对数据资源进行全方位、多层次的描述和关联，方便业务人员、开发人员、管理人员等不同用户对业务和数据进行快速查询、检索和定位，有效提升工作效率。企
20、业运营业务域的项目全过程管理业数一体化视图，实现了从可研到项目关闭共18个业务节点与数据宽表的一一映射，涉及6个源系统和65张源表。（四）健全业数协同，促进业务和数据闭环运行针对公司跨业务流程不连续、业务协同效率不高、数据重复录入、数出多门、数据质量不高等问题，健全以“业务需求为导向、数据治理为支撑、业务应用为目标”的业务和数据双PDCA协同闭环管理机制（如图5）,推进数据质量治理和数据同源管理，提升数据质量，促进数据共享和业务贯通，实现基础数据“一个源”、业务流程“一条线”。AttSI(e,1P计制图5业务和数据双PDCA协同闭环管理机制1 .以业务需求为导向，深化数据质量治理，夯实业务应用
21、的数据基础健全治理流程，规范工作指导。基于双PDCA协同闭环管理机制，研究制定包括“需求确认、业数溯源、质量评估、数据整改”的治理流程，规范开展跨部门跨专业的数据质量提升工作。需求阶段，制定包括专家评审、领导批准的需求分析确认机制，通过需求申请单收集需求并编制分析报告,评估和确定治理范围；溯源阶段，基于业数一体化视图进行业数溯源，以业务场景定位业务节点及数据宽表；评估阶段,从异常数据数量、影响范围、严重程度及问题响应度等多个维度对定位的业务系统数据开展质量评估，快速检查异常数据，分析质量问题根因；整改阶段，研究数据质量校验规则，充分考虑因业务变化可能产生新的数据质量要求，有针对性地开发数据质量
22、校验功能并开展质量整改工作及定期评估,直至数据质量满足需求。量化治理结果，构建常态机制。制定GWAW电力数据质量考核通报工作规范，从基础台账质量、跨系统一致性两方面构建包括设备资产一致率、拓扑异常数据整改及时率等10个子指标的质量评价指标，建立数据质量考核体系，量化治理结果。基于考核体系常态开展数据质量专题分析，建立月、周通报机制，持续跟踪异常数据整改进度，向业务部门、录入单位、运维单位发布数据质量整改工单，对于应用过程中发现的问题及时反馈整改。实现数据服务业务应用、辅助业务决策、提升业务管理水平、通过业务应用不断提升基础数据质量的闭环管理，为供电服务指挥、停电通知到户、电网监测分析、同期线损
23、等各类安全生产、营销服务、经营管理业务提供准确完整的数据支撑，构建多方参与、良性循环的数据治理生态圈。2 .以业务贯通为目标，强化数据同源管理，促进业务的高效协同业数关系溯源，定位治理对象。业务经验定位法和业务视图定位法相结合，精准定位同源治理对象。一是根据一线业务人员经验直接定位；二是根据业务视图溯源结果，对比相关专业业务流程，梳理交叉节点，找出可能造成数据重复录入的业务节点，若相同业务节点的数据视图不统一，则每个数据视图所对应的数据原表均为同源治理对象。营配调数据同源管理专项工作，锁定存在重复录入情况的业务流程11条,改造异动流程25160条。制定管理办法，开展系统改造。制定营配调数据同源
24、管理办法（试行），按照唯一性原则对同源数据实施归口管理、分责维护。确定4类同源数据归属边界及相应划分原则，制定新建公用线路投运、高压客户新装等11条异动管理制度及流程；通过梳理系统现状和调研流程交互情况，厘清系统改造需求，开展数据同源管理办法配套信息系统功能完善及微应用开发，确保不同业务系统之间交互流程实时协同；针对7类生产业务场景、4类营销业务场景，通过流程应用率、流程时限监控等手段深化管理办法应用，规范数据采录、维护、交互，实现营销业务系统、生产业务系统与调度业务系统数据库之间同源数据实时或定期同步，加快营配调专业间的纵向贯通和横向融合。（五）强化业数互驱，促进业务和数据价值提升当前GWA
25、W电力正大力开展泛在电力物联网建设，传统电网业务面临转型，新业务、新业态、新商业模式不断发展，数据量、数据类型、数据应用需求也呈爆发式增长的态势,要求数据分析更专业、数据应用管理更规范，从而驱动数据应用能力不断提升。同时，管理方式由“经验驱动”向“数据驱动”转变，要求进一步强化公司全业务场景的量化分析,从而驱动业务决策能力不断提升，更精准找到业务难点、盲点，挖掘业务增长点，促进业务质效提升和创新发展。1 ,面向业务增长，健全数据应用机制，提升数据应用能力完善数据分析流程，提高数据应用的专业化程度。针对当前由于分析应用流程缺乏、分析团队结构不合理等管理问题导致的数据分析能力不足的现象，充分借鉴跨
26、行业数据挖掘标准流程CRISP-DM,建立健全包括业务理解、数据理解、数据准备、数据分析、成果报告、应用推广、项目后评价7个阶段的数据分析工作流程（见图6）,组建包含业务专家、数据专家、分析专家三类角色的数据分析团队，明确各角色的工作任务和各阶段交付成果，推进数据分析过程中业务人员、数据人员、技术人员的能力互补和联动协同，实现事前业务需求的精准把握、事中数据分析的高质量执行、事后分析成果的科学评价，有效提升数据分析的专业性和有效性。通过流程常态运行，数据分析复杂度提高，实现对原来不能分析的项目建议书、可研报告等非结构化、半结构化数据处理能够进行有效的处理和分析；数据分析结果更专业，实现公司业扩
27、报装、95598投诉等36个业务主题的专业化数据建模和分析，分析成果经验证后，其中26个主题实现数据在线实时采集和准确分析。图6数据分析工作流程规范数据应用管理，提高数据应用的集约化水平。基于统一的标准化数据分析工作流程，结合数据应用管理全过程内容，针对需求管理、建设管理、应用管理和成果管理等4个阶段进行重点管理，实现数据应用过程管理的标准化、规范化。通过评审数据应用建设需求（包括专业内基础应用需求、跨专业综合应用需求和公司级高级应用需求）的可行性,并进行需求重复性检查，规避重复建设；通过对数据应用建设过程进行标准化管理，开展数据需求协调、已有成果借鉴和建设过程管控等工作，促进数据应用建设过程
28、的规范；通过组织应用情况评估工作，促进应用模型的持续调整；通过开展数据应用成果（包括数据应用案例、分析模型和算法、可视化设计成果、论文和专利、分析报告等）归集、评估和共享工作，推动公司数据应用成果集中管理和充分共享。2 .深化数据应用，强化业务量化分析，提高业务决策能力在数据应用能力不断提升的基础上，深化数据在业务场景中的分析应用，推进公司全业务量化分析，有效发现业务薄弱环节和创新增长点，支撑业务精准决策，推动业务流程优化和创新发展。通过构建覆盖客户服务、电网运行、企业运营、新兴业务等方面的66个指标分析模型、72个主题分析模型、36个专题分析模型，实现对公司全业务进行监测、诊断和预测的多维度
29、多方式全景分析，全面感知公司综合经营绩效、业务流程运行状态及核心资源运营情况，及时发现异动，分析问题根因，支撑管理层快速精准决策，及时堵塞漏洞，防范风险，推动公司运营效率与效益不断提升。如电费回收异动方面，通过资金流向分析，掌握营销、财务贯通情况和电费回收、缴费渠道、电费资金流转3个关键节点异动情况，实现电费回收流程多视角多维度监控，形成电费回收问题的常态监测分析机制，提升电费资金的流转效率。营销客服方面,基于IKAnalyzer的营销服务热词研究项目，建立工单热词提取、风险识别、风险预测3个模型，从热点关注、热点问题、热点区域、热点人群、热点预测5个维度，充分挖掘数据价值，构建营销服务专用词
30、库、客户服务工单智能搜索引擎、工单搜索展示分析平台，探索业务创新增长点。（六）打造支撑平台，提高业务和数据管理效率基于全业务统一数据中心建设数据资源管理工具、数据质量管控平台、企业级业数融合数据分析服务平台，推进数据资源在线管控应用以及数据治理、数据分析工作，有效支撑业数映射、业数协同、业数互驱三层交互机制运转，提升数据需求响应效率，提高数据质量，推动业务流程贯通和数据分析能力提升。1 .开发数据资源管理工具，提升数据需求响应效率针对用户无处查找数据、不理解数据的业务含义、线下申请数据周期长等问题，开发数据资源管理工具，发布数据资源目录，提供数据资源在线管理和服务功能，实现数据资源、业数模型可
31、查可用。通过在线管理功能，实现数据统一汇聚、数据清洗转换、全局模型使用和管理、数据目录迭代更新等，支撑数据资源高效动态管理，夯实业务和数据应用基础；通过在线服务功能，方便用户基于数据资源服务目录,运用业务语言进行数据的自助查询和应用申请，满足用户对数据资源的快速检索和应用需求，有效提升需求响应效率。2 .建设数据质量管控平台，支撑数据治理高效实施针对“纵向准确、横向贯通、真实可靠、共享融合”的数据治理目标，以及当前基层数据治理工作进展缓慢、业数协同效率不高的问题，研发数据质量管控平台，实现数据质量在线监测、治理工单流转和知识交流共享。通过数据质量在线监测功能，固化数据质量考核体系，实现对配电网
32、数据、主网数据、量测类数据、ERP数据等4大类33小类异常数据的实时在线监测分析和数据质量问题分析报告的自动生成，有效提高数据质量评估工作效率；通过治理工单流转功能,集成协同办公系统，实现异常数据处理工单在线下发和短信提醒，强化监督管控，督促及时处理，提高数据质量整改工作效率和业务协同水平；通过知识交流共享功能，建立基层用户与本部数据治理机构的沟通渠道，实现异常问题申诉、数据治理知识共享、互动交流等功能，提升用户参与度，快速发现和解决数据质量问题。数据质量管控平台有效支撑省公司营销部、设备部等业务部门和地市公司对异常数据的精准高效处理，保障数据治理工作顺利推进。3 .打造数据分析服务平台，强化
33、全业务在线监测分析针对数据分析应用场景重复无序建设、数据分析挖掘能力不足等问题，打造企业级业数融合数据分析服务平台，统筹规划业务场景的数据分析应用需求，覆盖规划、建设、运行、检修、营销、人资、财务、物资等专业，为公司各级人员提供统一、全面、准确、及时的全业务在线监测分析服务。通过业数一体化视图全方位、多层次可视化展示和检索查询功能，实现对业务和数据的追根溯源和精准定位，支撑数据治理和数据分析应用；通过指标分析、主题分析、专题分析等数据分析功能，强化分析模型的统一管理，应用统计分析、关联分析、预测分析等多类型分析方式，实现对公司9个业务领域、66个指标、72个主题、6个专题的实时在线监测分析，及
34、时发现业务难点、盲点和创新增长点，推动业务和数据能力互驱价值提升。（七）健全人才体系，夯实管理模式核心资源保障GWAW电力全面实施面向泛在电力物联网的业数双螺旋管理，需要逐渐弥补当前业务人员在数据分析方面以及技术人员在业务专业方面的知识经验短缺，通过知识、经验分享打造既懂业务又懂数据的人才队伍。公司通过建立人才规划和储备机制，创新人才培养使用模式，优化人才发展环境,打造一支结构科学、素质优良、专业突出、梯次分明的复合型数字化人才队伍，有效支撑管理模式变革。1.建立人才规划储备机制，提升人才结构合理性和供给有效性结合组织体系优化方向和各级机构职责分工，研究完善公司人才队伍建设规划。围绕业务能力和
35、数据能力要求，在“三级四类”人才选拔培养体系的基础上新增数据岗位，创新跨省市县三级，含管理、经营、技术、技能、数据五类的“三级五类”岗位胜任力模型，明确不同层级、岗位的能力素质要求，为人才的引进和培养提供清晰指引；统一组织选拔培养科技领军、专业领军、优秀专家和专家后备4种人才，内部严格遴选120位专家构建形成面向泛在电力物联网的业数双螺旋管理专家库。信通公司针对数据归集、共享、治理、分析、增值等数据中心新增职责明确相应岗位能力，内部编制增至9人，优化人员及岗位合理性；数据办公室采用借调形式从专家库选拔专家，全面指导业数双螺旋管理的落实。2 .创新人才培养使用模式，提高人才队伍专业支撑能力以数字
36、化能力为核心，创新人才培养路径和使用模式，提升人才队伍的企业级数据管理和数据分析能力，宣贯业数双螺旋管理模式、流程等内容，转变传统数据资产管理观念，促进管理模式落地，提升管理成效；深化人才一体化使用，根据专项工作及项目需求，采取固定人员与柔性组织相结合的方式抽调专家库人才，强化省市县三级联动，盘活专家人才力量。数据管理处及数据中心组织各专业部门新增数据机构员工以及数字化人才储备队伍开展数据资产管理、数据治理、大数据分析应用等12场主题宣贯培训，其中针对GW公司2019年大数据应用技能竞赛内容，依托国家级重点实验室开展理论、技能培养和考核评优的晋级制大数据人工培训;依托内外部培训机构，加强系统内
37、单位间、公司与外部互联网公司的交流学习，组织3次技能比武、5场讲座，拓宽专业人员知识面，加快建设复合型人才队伍。3 .营造人才发展良好环境，形成人才相宜用人新格局积极培育数据文化和创新文化，广泛参与AW省科技进步奖、技术标准创新贡献奖等竞赛或创新评比等活动，连续开展三届公司科技进步奖评比活动，调动人才积极性、挖掘创造力、深化数据思维；全面实施对标管理，组织最佳实践交流，促进业务质效、员工能力同步提升，支撑业务创新发展。不断完善以能力、态度、贡献为导向，过程评价、结果评价相结合的人才评价机制和形式多样的激励机制。设立针对国家级、省级、地市级、公司级优秀专家、技术能手、领军人才等20余种专家人才的
38、激励方案，选拔高水平专业人才，发挥示范引领作用，构建人尽其才、才尽其用、人才相宜的良好用人新格局，支撑业务和数据能力螺旋式上升。三、面向泛在电力物联网的业务和数据“双螺旋”管理成效（一）数据共享水平和业务协同能力显著增强，有效推进泛在电力物联网建设通过业数双螺旋管理模式的常态运行，不断整合分散在各业务系统的数据资源，持续推进数据质量治理和数据同源管理，促进数据资源由孤立向共享转变、业务管理由壁垒向协同转变，有效推进泛在电力物联网“数据一个源，电网一张图，业务一条线”的建设。2018年3月至2019年8月，累计整改主配网设备资源异常数据7,247,972条，配电网拓扑一致率从99.83%提升至9
39、9.99虬主网设备一致率从73.14%提升至99.96%,数据质量有效提升；改造PMS、营销等4个系统功能，实现配电变压器、中压线路、配电网拓扑关系等6类数据”一次录入、多处共享打通新建公用线路投运、高压客户新装等11条跨专业业务流程，实现IOkV及以下配电网物理“一张网”与数字“一张网”的完全精准映射和动态更新，促进业务高效协同。数据共享和业务协同工作卓有成效，“数据健康师”一一数据治理的健康管家荣获GW公司第五届“青创赛”金奖，录用或发表论文累计7篇、受理3项发明专利和1项软件著作权。（二）状态全息感知和监测分析能力大幅提升，促进公司业务质效提升通过实施业数双螺旋管理，GWAW电力建立覆盖
40、公司经营绩效情况、关键业务环节和流程的“描述型、诊断型、预测型”业务分析体系，并基于全业务统一数据中心的数据在线接入、计算和分析展示，实现对公司全业务运营状态的全面实时感知及监测分析，推动公司业务从事后分析到事中诊断及事前预测转变，及时发现异动，堵塞管理漏洞，强化风险防控，促进公司核心业务紧密衔接和高效协同，推动公司运营效率与效益不断提升。通过线损异常监测分析，促进线损由结果管理向过程管控，及时发现电量少计、窃电、违约用电等情况，2019年8月，全省同期分区线损率为5.93%,同比下降0.84个百分点；通过配网主动风险分析，基于多源数据构建配变短期负荷及低电压预测模型，精准预测和预警设备异动情
41、况，2017年8月至2019年8月，根据预警信息共发起配变主动检修2774次，重过载、低电压配变数量累计下降35%。（三）客户服务水平不断提升，电力营商环境持续优化，社会满意度增加依托业数双螺旋管理，GWAW电力深化办电环节、接电时长、供电可靠性与电费透明度、客户诉求等业务场景的监测分析，及时发现和解决异常问题，提高用户获得电力效率及客户满意度。2019年1-8月，受理服务投诉884件，同比减少64.31%；营业投诉889件，减少61.48%；供电质量投诉6562件,减少19.77%；电网建设投诉322件，减少40.15%。高、低压用户业扩报装效率提高，截至2019年8月，高、低压客户办电环节分别缩减到4个、3个，平均接电时间分别压减至57天、16天。
