某能源集团电力公司搭建数据报表中心，实现采集填报分析一体化

在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的财富，越来越多的企业开始重视数据的积累和归集。在企业日常生产和工作过程中，会产生绵延不断的数据，但这些数据往往没有统一的记录、归纳和整理，或者录入了系统却分散在不同部门而未持续归集，无法为后期的数据应用和分析挖掘提供服务。某能源集团二级电力公司携手亿信华辰搭建数据报表中心，将生产、经营、安全环保、财务、人事等数据汇集并进行综合分析展示，实现数据采集填报分析一体化，为领导提供决策依据。

01项目背景

某能源集团二级电力公司为全面、准确、及时掌握管辖的发电、煤焦化等企业业务运行状况，加强对执行过程的监测和风险预警，缩短数据呈报采集时间，减轻统计分析压力，及时精准给政府监管部门及内部职能管理部门提供不同口径的报表，现提出建立《数据报表中心采集填报分析平台》的计划。

数据报表中心采集填报分析平台建设的目的是，将生产、经营、安全环保、财务、人事、投资、建设项目、资金等数据采集集中存储（数据中心），自动生成各类分析报表（报表管理系统），实现信息共享，对关键数据进行综合分析、展示（展示平台），为各级领导及时掌握相关信息，提供决策依据，提高科学管理水平。

整体来说，业务人员要能实现业务的规范化管理与协同，信息技术要能实现信息共享交互与业务集成协同，对于领导层要能实现经营分析与战略决策，要能实现数字化的感知和即时的监测监控。

02项目建设

某能源集团二级电力公司通过多番调研最终选择与亿信华辰合作，根据需求，项目建设一套结构合理、架构清晰、安全高效的数据采集填报分析平台，通过平台将企业及所属企业各个管理领域的业务系统的数据进行综合采集、整理、汇总，协助甲方各层级管理人员迅速地找到反映生产经营真实运营情况的当前或历史数据信息，并能从复杂的信息中迅速地找到数据信息之间的关系，从而获得各种统计结果和分析判断。

数据采集填报分析平台技术架构

项目实施包括4个阶段，第一阶段是完成项目调研及系统需求设计，第二阶段是完成数据仓库搭建、数据报表平台搭建、大数据分析工具搭建及数据采集工作；第三阶段是完成数据报表分析展示，并进行系统上线试运运行；第四阶段是完成试运行期间的修复完善、项目验收后提供维护支撑。

主要内容包括：

1.数据采集

手工采集和自动采集各业务系统数据。手动采集即集团总部和所属企业通过菜单式人工录入数据或导入现有的表格数据。自动采集指通过开发接口采集企业现有的业务系统（人力资源管理系统、合同管理系统、安全生产管控平台、财务系统、OA系统等）和所属企业业务系统（SIS/MIS系统、燃料管理系统、煤采制化管理平台、安全生产管控平台）的数据。无论是手动采集和自动采集，所采集到的数据最后统一存储到数据中心，由数据中心统一整合以便于报表软件的使用。值得一提的是，本次项目实现PI实时数据库数据采集及OPC Server数据采集。

（1）数据上报：通过填报或EXCEL导入功能，将线下数据进行上传。

（2）数据审核：通过搭建数据上报流程，对数据进行节点审核，确保入库数据质量。

（3）数据入库：将上报审核后的数据通过填报功能，写入主题数据库，完成对企业数据中心的补充。

（4）数据添加：数据中心中没有的字段（数据名称）用户能方便快捷地添加到数据中心里。

2.数据治理

构建企业全局基础信息资源库，进行数据分级分类，建立口径一致、名称标准、单位统一的数据标准。同时，建设企业数据质量监督评价系统，对各部门、各企业提供的数据进行综合监督考核，逐步改进数据质量。数据中心提供交换节点之间的数据抽取、转换、传输和加载等数据交换服务，确保多级数据交换的安全，并提供交换审计管理，对交换流程、交换节点、交换量等进行统一配置和监控。

3. 数据服务接口

对外提供统一开放的数据服务接口，实现数据资源共建共享。

4.数据分析

基于亿信华辰ABI软件，利用通用的分析模型，对业务数据进行分析处理，实现业务数据的存储、计算、查询和分析等综合应用，同时建立多维度的态势感知领导驾驶舱，实现精准决策。

5.数据更新配置管理

支持增量和全量更新的配置，对增量更新的情况支持配置增量规则。当数据来源为某关系型数据库时，在数据采集过程中，可对数据源进行全量采集与增量采集的设置。当输入输出组件为表输入时，可通过增量更新控制面板中的开关设置是否使用增量更新。

03项目价值

1.浏览器在线填报，方便、快捷、更高效

开发企业数据填报系统后，总部及二级单位用户可直接通过浏览器访问系统，随时随地打开任务进行填报、审批，减少表单下发、数据传递等环节，大大提高了工作效率。

2.系统自动汇总统计，解放人工劳动力，提高应用效率

填报数据实时入库后，可直接通过系统预置的计算逻辑，进行各维度的实时汇总、查询，数据量再大、表格再多都由系统自动执行，而且只需数秒即可得到结果，减少人力成本的同时，提高了数据的使用率和正确性。

3.建立多维度的态势感知领导驾驶舱

紧密结合业务需求，把接入的跨专业、跨系统、企业级数据资源，加工转化成业务人员能看懂、能直接用的指标数据、报表数据、业务场景等，通过深挖数据要素价值，来服务公司领导决策、专业管理提升、基层减负增效，服务经济社会发展。以客户停电监测分析场景为例，实现了客户停电精准定位到户、敏感停电客户与频繁停电客户的有效识别，推动实现抢修服务由被动等待向主动服务转变。