智慧矿山数据治理技术简介

数据是推动煤矿智能化技术开发、应用模式创新、市场竞争力提升的核心资源，数据治理是智慧矿山初级阶段向高级阶段发展的关键瓶颈，但目前在智慧矿山数据治理的概念内涵、发展目标和关键技术等方面尚未形成共识。

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数据治理的重要地位

智慧矿山初级阶段（即智能化建设阶段）的根本任务主要有3个：① 在现有的产业条件、经营能力和资源基础之上构建一个信息世界。② 对矿山现在的物理世界和意识世界进行数字化、智能化、智慧化改造。③ 搭建矿山意识世界、物理世界和信息世界三者互联互通的桥梁。

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智能化矿山整体框架
数据治理是智慧矿山初级阶段向高级阶段发展的关键瓶颈。主要解决如下问题：① 信息高速路的规划，让数据资源以最小的成本和最高的效率服务于智慧矿山智能应用场景，避免基础设施和应用系统重复建设、智能应用需求响应慢或错误响应。② 制定信息高速路上的规则，保证数据资源顺利到达目的地，避免权责归属、数据质量、数据安全等问题。③ 确定信息高速路上的监管措施，保障数据平台的平稳运行。

数据治理的概念

根据6种经典定义对数据治理的内涵进行提炼和总结：
① 数据治理是对数据相关的权力、责任、利益的制度安排。② 数据治理的目标是构建一套完善的数据管理机制来规范指导、规划、执行、监督等数据管理活动，表现出数据质量保障、数据风险管控、数据价值提升等多元价值诉求。③ 数据治理的对象以数据资产为核心，以数据技术和业务活动为外延，为实现企业数据治理目标，需要同时对数据技术和业务活动进行治理。④ 针对不同的应用场景和治理动机，涉及不同的治理范围和参与主体，需要构建完整的概念体系和技术框架，以指导数据管理活动。
智慧矿山数据治理是指在智慧矿山智能应用场景下，出于煤炭企业高质量发展的动机，对煤炭数据及其相关技术和业务全生命周期的权利、责任和利益进行制度优化。

数据治理的发展目标

▼▲总体目标
智慧矿山数据治理重点是解决智慧矿山建设过程中的信息孤岛问题，实现数据共享和业务协同，使得智慧矿山真正成为促进煤炭企业价值提升的有机整体，总体目标概括为以下4个方面。①构建智慧矿山数据资产体系。② 实现安全有效的数据资产管理。③实现信息资源和能力共享。④实现系统联动和全局协同。▼▲发展策略智慧矿山数据治理是关乎智慧矿山建设全局的系统性工程，应围绕智慧矿山建设目标，妥善处理好5个方面的关系：① 局部协同与整体协同
智慧矿山数据治理要在当前实现的局部协同基础上，面向安全、生产、经营等各类智能应用场景构建数据关联，打破系统间的数据壁垒，实现应用数据全感知、全联通、全汇聚、全分析和全智能，保障局部协同实现，同时促进全局协同实现。
② 物理集成与逻辑集成
智慧矿山数据治理以治理煤炭数据为核心，同时重塑矿山业务逻辑和技术架构，利用物理集成所节省的网络、存储、计算资源实现科学的业务系统可视化，通过逻辑集成建立的自主学习、智能决策机制降低煤炭企业员工的工作负荷，实现减人增效目标。
③ 智能业务系统与数据治理平台
智慧矿山数据治理平台需要打破孤岛式的系统建设和部署模式，形成技术微服务、业务微服务和数据微服务，集约化部署在一套服务器中面向不同智能应用场景的不同业务需求进行组件式开发，大大提高智能应用需求的响应速度，减少智能系统建设的基础投资和运维成本。
④ 集团级数据治理平台与矿级数据治理平台
集团级数据治理平台与矿级数据治理平台之间可通过虚拟专用网络（Virtual Private Network，VPN）专线连接，以确保数据安全和传输效率，通过数据权限管理和数据应用体系开发，实现数据智能应用。
⑤本地处理与云处理
各类生产过程感知控制数据和安全监测监控数据要求处理时效性强、数据安全等级高，需要由本地计算服务器甚至是边缘计算服务器进行处理；而关于矿井勘探设计、生产管理、安全管理、自动化办公、供应链管理、财务管理、仓储管理、运销管理、环保健康管理、园区管理等的数据处理不要求强时效性且数据量大，适宜采用云服务进行处理。
▼▲阶段性任务
智慧矿山数据治理需要分3个阶段进行建设，每个阶段的完成周期因煤炭企业数据治理的现实条件不同而有差异。①顶层设计阶段。这一阶段由集团一把手牵头、以集团级数据治理部门为主导，重点任务是建立数据标准和管理规范。②平台构建阶段。这一阶段由集团级数据治理部门牵头、以矿级数据治理部门为主导，重点任务是根据集团统一的数据标准和管理规范建设矿级数据治理平台，并实现与集团级数据治理平台的对接。③开放共享阶段。这一阶段由政府部门牵头、行业协会主导，重点任务是建设国家级煤矿信息大数据分析与共享交换平台和地方政府煤炭信息管理云平台，并实现与煤炭集团数据治理平台的对接。

数据治理的关键技术

要实现智慧矿山数据治理的发展目标，目前尚需突破6个方面的关键技术：
①数据标准构建技术
智慧矿山数据标准应由基础标准、元数据标准、主数据标准、数据资产标准、数据质量标准、数据安全标准、数据管理标准等构成完整体系。
② 全局数据建模技术
进行智慧矿山数据治理时，需对智慧矿山所有的对象、属性及数据关系进行建模，打通各业务系统的数据壁垒，实现对智慧矿山全域全量数据的透彻感知。
③数据汇聚技术
数据汇聚包括数据采集和数据存储2个流程。智慧矿山数据治理应根据数据特征分类分级开发数据采集和数据存储策略。
④数据开发技术
智慧矿山数据开发包括离线开发、实时开发和算法开发。
⑤数据管理技术
智慧矿山数据管理包括数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据生命周期管理、数据质量管理和数据安全管理等内容。
⑥中台架构技术
中台是一套持续不断的把数据变成资产并服务于业务的数据应用机制，具有汇聚整合、萃取加工、服务可视和价值变现四项核心能力，是适用于智慧矿山数据治理平台建设的技术架构。

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