石化企业数据治理体系的研究

赵舒阳

(中国石化集团茂名石油化工公司，广东 茂名 525000)

2020年04月10日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(简称《意见》)正式公布。这是中央第一份关于要素市场化配置的文件。《意见》重点提出了将数据和土地、劳动力、资本、技术并列作为五个生产要素，明确了完善要素市场化配置的具体举措[1]。

数据作为新时代技术革命的生产要素，对影响和促进社会各方面发展的作用日益凸显，数字红利热潮正在加速奔来，有力推动了我国数字经济的蓬勃发展[2]。“十三五”时期，我国数字经济硕果累累。2020年，数字经济发展活力不断增强，我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到7.8%，数字经济总量跃居世界第二[3]。

1 石化企业数据治理的必要性

由于信息技术发展是一个不断进步、迭代和摸索的过程，虽然经过了两轮智能工厂建设，但茂名石化信息化数字化建设仍存在以下普遍性的问题，主要总结如下：

1.1 未形成“厚平台、薄应用”的技术架构，制约数据资产的盘活利用

茂名石化目前现有145套信息化系统，绝大多数系统都是按传统技术建设,信息技术承包商水平参差不齐、技术路线、开发平台各不相同，形成了烟囱式的部署架构，产生了大量的技术壁垒、信息孤岛和数据孤岛，这种传统信息化技术架构无法满足开源开放的新业态需求，是导致后续如源代码受制于承包商、互联互通受制于接口标准等；运维成本受制于接口收费、甚至双向收费；数据共享和应用困难等一切信息化长远发展瓶颈的根源。如不尽快形成“厚平台、薄应用”的技术架构，随着深化应用需求不断增加，摆脱技术限制和承包商捆绑，形成灵活组件化的共享服务的难度进一步加大。

1.2 数据存储、应用和管理的技术短板，难以适应未来数字化转型要求

基于ORACLE、MYSQL等传统关系型数据库搭建的数据仓库，不能支撑半结构、非结构化数据存储。对于结构化数据也仅限于存储，数据清洗功能较弱，没有计算引擎，没有实时数据库，无法对数据进行大规模的计算，导致大数据难以全面铺开，如果不采用目前流行的Hadoop分布式数据库管理技术、知识图谱、分布式搜索、图计算、NLP(自然语言)等多种大数据生态圈的数据管理技术进行整合，单纯依靠表结构建立数据关系而非图谱型数据关系，日后将无法支撑未来的大数据应用。同时茂名石化仅有生产域和部分经营管理域的数据进入企业数据湖，还有不同时期大量结构化和非结构化数据均没有进入数据湖；此外，数据湖中大量数据标准不统一、与业务匹配度不高，同时数据流转和逻辑处理复杂，数据未经过治理，导致数据质量得不到保障，难以形成数据资产目录，无法实施数据资产化管理，应用和共享难度大。

1.3 平台化、组件化服务未形成，难以支撑以无代码、低代码开发为主的赋能应用

传统信息技术未在基础层(Iass)，平台层(Pass)、应用层(Sass)构建云化架构，组件化、模块化建设技术未成熟，同时由于标准和数据化程度低、平台化技术结构不成熟，规划设计考虑不足，以及大多数老系源代码管控无系统支撑、开源技术和交付平台跟进机制不完善，数据资产管理体系未建立，难以提供统一的数据访问接口，以数据服务快速、灵活满足上层应用的需要，限制了数据和组件调用共享，为管理层服务多，为基层创新创效服务少，难以满足低代码和无代码开发，支持企业技术人员应用组件进行自定义开发，应用的“平台+组件+应用”的模式要求。

2 石化企业数据治理现状

2.1 数据治理的管理体系缺失

数据管理决策层面，数据治理委员会等相关决策组织未有建设，不利于数据作为企业级战略的建设，以及跨业务、跨部门工作的协调；数据管理制度层面，数据管理流程、制度、岗位职责等均严重缺失，无法有效指导系统建设过程中数据相关工作的遵守与实现。

数据管理制度层面，数据管理流程、制度、岗位职责等均严重缺失，无法有效指导系统建设过程中数据相关工作的遵守与实现；

数据管理的执行层面，专职人员缺失，截止到2020年底，茂名石化只有2名正式员工与1名外包人员兼岗执行相关工作，服务于公司7432人，人员严重不足，难以支撑未来数据管理工作的有效推进。

2.2 数据治理的方法缺失

大数据技术(Data technology)出现得较晚，特别是数字化转型这种概念在2018年才逐渐兴起，因而在数据治理方面的经验相对欠缺，尤其是在石化企业，无论是国内还是国际上，都没有形成一套完整的方法论，也没有很好的成功案例，很多企业都是摸着石头过河，最终导致石化行业的数据治理起步晚、推进难、效果差等问题[6]。在我国的石化行业里面，对于数据标准的确立、数据模型的构建、数据质量的管理、数据安全的监管等方面的不足，直接导致了数据不完整、数据不一致、数据不及时、数据不准确等诸多问题的出现，限制了业务部门对数据的深入分析和挖掘，难以通过数据去进一步指导我们的业务。

2.3 数据治理的投资不够

企业，尤其是传统企业的投资建设资金，往往以能够产生可预期的建设成效为前提，在茂名石化，我们的主营业务是炼油化工，大部份的资金投入都向着生产域倾斜，分到我们信息化数字化的投入自然就会变少。但事实上综合性的数据治理的成效并不能立马体现，它更像一个基础设施，是以支撑组织战略和长期发展为目标，所以，导致此类项目立项无法界定明确的边界和目标，从而难以让企业做出明确的投资决策。

2.4 石化企业数据治理体系

通过数据治理体系搭建企业级数据资源中心是石化企业进行数据治理的最终目标，也是我们以数字化转型为驱动力，实现传统企业弯道超车的利器。数据治理体系的构建主要包括：树立全民数据治理的认识，完善数据治理组织，发布数据治理相关管理制度、流程和规范模板，统一数据架构与标准，持续提升数据质量，制定高效的数据管理流程，借助平台化的数据治理工具，逐步形成集团公司全业务领域的数据资产。

图1 石化企业数据治理体系

2.5 树立全民数据治理的认识

将数据治理的重要性和意义在石化集团范围内进行科普，全面提升石化员工的数据治理思想认识。数据治理思想认识是指在数字化背景下，员工运用数据治理思维采集、清洗、分析挖掘、共享数据信息的能力以及在此过程中体现出来的数据标准、元数据管理、数据质量、数据模型、数据安全及数据共享等服务。它具有数据量大、跨越领域众多、兼具系统多时期建设与复杂性的特点。通过树立全民数据治理的认识，员工对企业内的数据的普遍性和重要性的意识不断增强，也就是说员工不断意识到组织结构内数据的重要性。

2.6 完善的数据组织

完善的数据治理组织是全面开展数据治理工作的保障。建立集团数据治理委员会，落实数据治理决策体系；通过完善数据治理组织和工作机制，实现常态化、专业化的日常数据管理；完善数据治理专员责任体系，明确各级数据治理专员的职责，确保数据治理工作落实到位。数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员，缺一不可。对应地，我们可以在茂名石化里设置三种角色：数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组，通过这三个角色的相互协调，配合，形成我们茂名石化的数据治理在组织上的闭环。

2.7 完备的数据治理制度规范

通过发布中国石化数据治理管理办法，明确数据责任和数据原则，确保数据治理工作的有效落实；完善数据架构管理、数据质量管理、数据服务管理相关制度和标准规范，为数据治理工作的有序推进提供保障。为此，我们茂名石化在数据治理工作的推动过程中，应当逐渐形成我们炼化企业的《数据接入管理办法》、《数据质量管理细则》等制度。

2.8 统一的数据架构

围绕“数据是集团的战略资产”这个理念，协同各板块业务和职能部门，按照统一的架构方法，梳理出公司关键数据资产，制定统一的数据标准，形成公司级数据模型，并理清数据在业务流程和IT系统上流动的全景视图。在业务域梳理和流程梳理的同时，形成我们石化行业统一标准的数据资源目录。

2.9 良好的数据质量

构建数据质量管理框架和监管机制，建立数据质量度量模型，实现数据质量可度量、可管理，并能够持续改进，实现闭环管理。在具体的措施上，我们可以采用多级穿透式管理的办法，公司各业务管理部门是公司各自业务域数据质量的源头负责部门，统一接受公司数据治理小组的数据质量监管，公司数字化管理部门是公司数据质量管理工作的归口管理部门。

2.10 高效的数据管理流程

优化数据管理流程，明确数据管理各组织在流程中的具体职责，支撑数据管理整体运转，提升数据治理能力和日常工作效率。在茂名石化企业内部，数据管理应当遵循统筹集约、依法采集、按需共享、有序开放、合规应用、安全可控的原则。

2.11 平台化的数据治理工具

基于石化智云构建数据治理能力，由茂名石化信息中心提供支撑数据治理的IT工具，落实数据管理体系，支撑数据治理活动，实现数据资源目录可视化。

3 结 语

石化企业是传统的制造业，企业结合目前的数字化技术，未来将会给传统的业务注入新的活力。而数据治理体系的构建，是我们石化进行数字化转型的必由之路。我们可以通过数据治理，提高企业数据的质量，提升数据使用的效率，进而推动石化企业的可持续发展。