数据校验

该成果主要承接网省公司八大专项行动，深化跨业务协同治理，提升信息系统实用化，解决新旧系统切换过程中数据迁移、数据转换，跨业务协同场景交互中的接口调用失败等问题，为南网试点解决跨业务系统协同场景不畅通，达到提升协同工作效率的目的，具有全网推广价值。主要技术改进内容：构建数据治理闭环的管理工作机制，落地“数据主人”成果，提升数据责任主体主观能动性，解决因历史原因而导致的数据不一致问题，及时反馈数据质量问题的整改情况，确保协同数据清理、整改工作有效推进，解决存量数据不一致而影响跨业务协同场景的正常流转。建设业务协同场景运营管控平台，将跨业务协同场景中复杂无序的业务交互过程转化有序可读的可视化界面，用户可及时掌握协同业务处理情况。系统自动监控跨业务协同场景中数据流转过程，对有问题的流转环节及时预警，实现问题自动化分析、定位、跟踪，避免因各业务系统厂商之间的互相推诿而导致无法及时处理问题，减少因服务接口交互失败而导致增量数据问题的产生。基于大数据平台，改造数据质量管理平台技术架构，采用高性能并行计算技术重构数据校验引擎和评价引擎，将数据校验性能平均提升 7 倍，如协同一致性校验时长由 22 个小时缩减至1.8 小时；将数据质量评价频率由月评价提升为日评价，极大提升协同数据质量问题整改时效性。利用分布式存储能力优化问题数据存储方式，将原每个规则仅导出 1 万条问题数据提升为全量导出，为地市局、供电所基层单位开展数据治理工作提供强有力的技术支持。 全面梳理数据协同需求，开展主数据一致性治理工作，完善主数据管理机制，提升跨业务域数据协同能力，有效支撑协同数据一致性治理工作。满足了 13 个系统对 58 类主数据的消费需求，为各业务系统提供 4.5 亿次主数据服务共享交互，19 类核心主数据一致率提升至 98.56%，提高数据的准确性，支撑公司精细化管理的同时，也降低数据一致性的维护成本。根据用户需求最迫切的 29 个协同关键场景存在的问题，进行深度分析与梳理，形成 12 大类财务-资产的 25 项问题，改造跨业务系统协同关键场景，打通跨系统业务流转，月异常工单从 2623 降低到 236，异常工单增长率下降 91%，避免系统功能缺陷导致同类问题重复出现，降低增量数据的增长率。

近日，广东电网公司首个独立开发的人工智能数据校验系统在肇庆供电局电子化移交业务中推广应用。