智慧礦山數據治理技術簡介

數據是推動煤礦智能化技術開發、應用模式創新、市場競爭力提升的核心資源，數據治理是智慧礦山初級階段向高級階段發展的關鍵瓶頸，但目前在智慧礦山數據治理的概念內涵、發展目標和關鍵技術等方面尚未形成共識。

數據治理的重要地位

智慧礦山初級階段（即智能化建設階段）的根本任務主要有3個：① 在現有的產業條件、經營能力和資源基礎之上構建一個信息世界。② 對礦山現在的物理世界和意識世界進行數字化、智能化、智慧化改造。③ 搭建礦山意識世界、物理世界和信息世界三者互聯互通的橋梁。

智能化礦山整體框架
數據治理是智慧礦山初級階段向高級階段發展的關鍵瓶頸。主要解決如下問題：① 信息高速路的規劃，讓數據資源以最小的成本和最高的效率服務于智慧礦山智能應用場景，避免基礎設施和應用系統重復建設、智能應用需求響應慢或錯誤響應。② 制定信息高速路上的規則，保證數據資源順利到達目的地，避免權責歸屬、數據質量、數據安全等問題。③ 確定信息高速路上的監管措施，保障數據平臺的平穩運行。

數據治理的概念

根據6種經典定義對數據治理的內涵進行提煉和總結：
① 數據治理是對數據相關的權力、責任、利益的制度安排。② 數據治理的目標是構建一套完善的數據管理機制來規范指導、規劃、執行、監督等數據管理活動，表現出數據質量保障、數據風險管控、數據價值提升等多元價值訴求。③ 數據治理的對象以數據資產為核心，以數據技術和業務活動為外延，為實現企業數據治理目標，需要同時對數據技術和業務活動進行治理。④ 針對不同的應用場景和治理動機，涉及不同的治理范圍和參與主體，需要構建完整的概念體系和技術框架，以指導數據管理活動。
智慧礦山數據治理是指在智慧礦山智能應用場景下，出于煤炭企業高質量發展的動機，對煤炭數據及其相關技術和業務全生命周期的權利、責任和利益進行制度優化。

數據治理的發展目標

▼▲總體目標
智慧礦山數據治理重點是解決智慧礦山建設過程中的信息孤島問題，實現數據共享和業務協同，使得智慧礦山真正成為促進煤炭企業價值提升的有機整體，總體目標概括為以下4個方面。①構建智慧礦山數據資產體系。② 實現安全有效的數據資產管理。③實現信息資源和能力共享。④實現系統聯動和全局協同。▼▲發展策略智慧礦山數據治理是關乎智慧礦山建設全局的系統性工程，應圍繞智慧礦山建設目標，妥善處理好5個方面的關系：① 局部協同與整體協同
智慧礦山數據治理要在當前實現的局部協同基礎上，面向安全、生產、經營等各類智能應用場景構建數據關聯，打破系統間的數據壁壘，實現應用數據全感知、全聯通、全匯聚、全分析和全智能，保障局部協同實現，同時促進全局協同實現。
② 物理集成與邏輯集成
智慧礦山數據治理以治理煤炭數據為核心，同時重塑礦山業務邏輯和技術架構，利用物理集成所節省的網絡、存儲、計算資源實現科學的業務系統可視化，通過邏輯集成建立的自主學習、智能決策機制降低煤炭企業員工的工作負荷，實現減人增效目標。
③ 智能業務系統與數據治理平臺
智慧礦山數據治理平臺需要打破孤島式的系統建設和部署模式，形成技術微服務、業務微服務和數據微服務，集約化部署在一套服務器中面向不同智能應用場景的不同業務需求進行組件式開發，大大提高智能應用需求的響應速度，減少智能系統建設的基礎投資和運維成本。
④ 集團級數據治理平臺與礦級數據治理平臺
集團級數據治理平臺與礦級數據治理平臺之間可通過虛擬專用網絡（Virtual Private Network，VPN）專線連接，以確保數據安全和傳輸效率，通過數據權限管理和數據應用體系開發，實現數據智能應用。
⑤本地處理與云處理
各類生產過程感知控制數據和安全監測監控數據要求處理時效性強、數據安全等級高，需要由本地計算服務器甚至是邊緣計算服務器進行處理；而關于礦井勘探設計、生產管理、安全管理、自動化辦公、供應鏈管理、財務管理、倉儲管理、運銷管理、環保健康管理、園區管理等的數據處理不要求強時效性且數據量大，適宜采用云服務進行處理。
▼▲階段性任務
智慧礦山數據治理需要分3個階段進行建設，每個階段的完成周期因煤炭企業數據治理的現實條件不同而有差異。①頂層設計階段。這一階段由集團一把手牽頭、以集團級數據治理部門為主導，重點任務是建立數據標準和管理規范。②平臺構建階段。這一階段由集團級數據治理部門牽頭、以礦級數據治理部門為主導，重點任務是根據集團統一的數據標準和管理規范建設礦級數據治理平臺，并實現與集團級數據治理平臺的對接。③開放共享階段。這一階段由政府部門牽頭、行業協會主導，重點任務是建設國家級煤礦信息大數據分析與共享交換平臺和地方政府煤炭信息管理云平臺，并實現與煤炭集團數據治理平臺的對接。

數據治理的關鍵技術

要實現智慧礦山數據治理的發展目標，目前尚需突破6個方面的關鍵技術：
①數據標準構建技術
智慧礦山數據標準應由基礎標準、元數據標準、主數據標準、數據資產標準、數據質量標準、數據安全標準、數據管理標準等構成完整體系。
② 全局數據建模技術
進行智慧礦山數據治理時，需對智慧礦山所有的對象、屬性及數據關系進行建模，打通各業務系統的數據壁壘，實現對智慧礦山全域全量數據的透徹感知。
③數據匯聚技術
數據匯聚包括數據采集和數據存儲2個流程。智慧礦山數據治理應根據數據特征分類分級開發數據采集和數據存儲策略。
④數據開發技術
智慧礦山數據開發包括離線開發、實時開發和算法開發。
⑤數據管理技術
智慧礦山數據管理包括數據標準管理、元數據管理、主數據管理、數據資產管理、數據生命周期管理、數據質量管理和數據安全管理等內容。
⑥中臺架構技術
中臺是一套持續不斷的把數據變成資產并服務于業務的數據應用機制，具有匯聚整合、萃取加工、服務可視和價值變現四項核心能力，是適用于智慧礦山數據治理平臺建設的技術架構。

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