在动力环境监控系统中数据治理的应用研究

摘要

近年来，我国信息化建设不断推进，信息化程度不断提高，机房、基站系统也随着信息技术的广泛应用和不断发展使其数量与日剧增，动力环境监控系统（即动环监控系统）是基于信息中心、基站、机房等实时环境数据采集、动力系统控制而设计，可为基站、机房等无人值守提供正常的运行环境保障的同时，也为机房节能提供数据支撑。经过近10多年的发展，动力环境监控系统的建设已具有一定规模，以中国电信为例，中心机房覆盖率为95.53％，重点基站覆率为94.8％，普通基站覆盖率为76.85％。该系统为机房、基站提供正常的运行环境保障同时，对其采集的数据准确性要求也非常高，由于建设初期没有统一的标准，完全是在摸索中建设，影响了数据的一致性、关联性、规范性，由于生产厂家繁多、器件性能等因素影响了动力环境监控系统数据的完整性、及时性，由于工程施工质量参差不齐，影响了数据的准确性。随着动力环境监控系统建设的数量逐渐增多、规模逐渐庞大，其在运行过程中积累的监测数据越来越多，为了实现更要要求的数据处理，通过历史数据、实时数据进行有效分析，达到预测功能，提高数据的准确度变成了是一个普遍性的行业问题。
　　本文着重研究在动力环境监控系统中数据治理的应用，如何提高数据准确性，提高数据质量意识，让各数据管理部门了解数据质量的存在，把数据质量意识、数据质量问题与其实际影响联系起来，传达一种数据治理、提高数据质量不是仅仅依靠技术手段解决的事情，并结合平台搭建，通过对动力环境监控系统采集的数据进行数据治理，制定数据标准、提高数据质量、建立数据治理的长效机制，解决数据有的问题、解决数据准的问题、解决数据及时的问题、解决数据获得效率的问题、解决数据资产安全及共享的问题。达到提高数据的二次服务的能力，实现动力环境监控系统数据的准确性，为数据的优化提供了依据。
　　本文从节能的场景出发，通过对国内外现状、文献调查情况，了解到我国“动力环境监控”的已涉及到节能、数据仓库、物联网、大数据等数据的二次服务的内容，这样也能够证明动力环境监控系统研究趋于稳定并且向应用过度阶段发展。并此为背景出发，通过数据治理领域工程方法论为指导，对动力环境监控系统领域进行了数据治理工作，是该领域的一个重要的创新应用研究，对该领域中的数据治理技术理论、需求分析、实施方法具有一定的指导意义。同时针对动力环境监控系统提高数据质量的应用背景，完成了数据治理平台的搭建和应用的过程，为后续工作起到了推动的作用。
　　数据治理是贯穿数据中心所有动力环境监控系统，从数据产生、数据质量、数据标准、数据使用、数据分析、数据销毁的全生命周期的治理过程，通过数据地图，实现元数据、数据标准的管理，通过指标，定义主题域模型，通过数据质量，提高数据管理力度，做到数据变更提醒，通过数据共享，提高数据的使用价值，提升数据的二次利用价值。也通过本次数据治理改变之前的数据管理模式，打破定型化的数据管理经验，形成以数据作为决策依据的精准治理水平，实现数据智能化、数据关联化、数据动态化进行治理，在此基础之上建立数据治理的长效机制。

目录

声明

摘要

第1章 引言

1．1 选题背景和项目意义

1．1．1 项目背景

1．1．2 项目意义

1．2 现状调查

1．2．1 国外现状

1．2．2 国内现状

1．2．3 文献调查情况

1．3 动环的发展历程

1．4 主要工作内容

1．5 论文组织结构

第2章 动环监控技术分析

2．1．1 动力环境监控系统

2．1．2 动力环境监控系统组网结构

2．1．3 动力环境监控系统数据中心

2．2 数据中心能源利用效率指标

2．2．1 电能利用效率PUE

2．2．2 局部PUE

2．2．3 制冷负载系数CLF和供电负载系数PLF

2．2．4 可再生能源利用率RER

2．3 数据治理相关技术理论

2．3．1 数据管理和数据治理

2．3．2 数据资产管理

2．3．3 数据资产目录

2．3．4 商业智能技术

2．3．5 数据挖掘

2．4 数据治理工具

2．4．1 元数据管理平台

2．4．2 数据标准工具

2．4．3 数据质量工具

2．5 本章小结

第3章 动环监控数据治理需求分析

3．1 动力环境监控系统数据主要存在问题

3．1．1 计算机应用软件现状

3．1．2 数据传输现状

3．1．3 传感器现状

3．1．4 数据现状

3．2 动力环境监控系统数据治理的必要性

3．2．1 成熟度评估的意义

3．2．2 数据成熟度评估阶段评定

3．2．3 成熟度评估雷达图

3．3 动力环境监控系统数据治理目的和目标

3．3．1 数据治理的目的

3．3．2 数据治理的目标

3．4 本章小结

第4章 数据治理实施方案规划设计

4．2 数据治理实施方案设计

4．2．1 建立数据管理团队

4．2．2 制定管理办法与认责划分

4．2．3 制定数据标准

4．2．4 梳理元数据

4．2．5 梳理主题域

4．2．6 提高数据质量

4．2．7 数据治理全生命周期

4．3 本章小结

第5章 数据治理项目实施

5．1 分解项目实施目标

5．2 数据治理平台的物理网络拓扑图

5．3 数据治理平台的逻辑模型架构

5．4 数据治理平台的逻辑模型

5．5 元数据模块实施方案

5．5．1 跨环境元数据变更监控和通知

5．5．2 血统分析和影响分析

5．5．3 异构元数据采集

5．6 数据标准模块实施方案

5．7 数据质量模块实施方案

5．7．1 检核引擎

5．7．2 数据管理考核管理体系

5．8 本章小结

第6章 数据治理价值及运行结果分析

6．1 数据治理的价值

6．1．1 精准治理

6．1．2 动态治理

6．2 数据治理后运行结果分析

6．2．1 提高开关电源管理数据准确性

6．2．2 提高油机车发电的合理调度数据

6．2．3 提高空调控制智能化

6．2．4 提高告警数据准确性

6．3 本章小结

结论

致谢

参考文献