深度分析与推进方案制定

北京燃气集团此次“推进系统互联数据共享”工作涵盖集团54个在用系统，包括30个核心业务系统，涉及15个业务部室和3个专业机构，数据分散在各个业务系统中，不同时期建设的系统技术架构不同，多因素叠加加大了推进系统互联共享的难度，需要在从业务和技术的角度统筹考虑，摸清家底、梳理问题，制定方案，统一推动。

1. 摸清家底、梳理问题

2018年北京燃气集团“推动实现数据互联共享”工作启动时，共有54个集团级在用系统，其中37个系统之间实现系统互联，已有系统互联接口68个。集成方式主要采用点对点网状集成方式，以快速实现系统间数据对接。在需求识别方面，北京燃气集团各相关单位对于系统互联数据共享的意识很高，能够在结合业务实际需求和上下游数据质量情况明确数据互联共享需求。

首先，技术信息部开展了系统接口运行及数据流转情况梳理，分析数据互联共享问题形成具体原因。经梳理分析发现，存在的主要问题包括：

（1）已经集成的部分系统由于集成的数据存在不全面、不准确或没有数据等原因，只实现了技术联通，没有实现真正的数据联通；

（2）部分系统因业务流程衔接或业务精细化程度不够、数据标准和数据质量等原因尚不具备互联的条件；

（3）点对点网状集成方式随着系统数量和互联接口的增多，集成技术方式多样，整体开发和维护成本较高，管理难度增大；如图3所示。

图3　点对点系统集成架构

（4）数据质量成为影响系统互联和数据共享的核心问题，包括：

数据方面：

·部分数据完整性、准确性、一致性方面存在问题，数据统计口径不统一；

·部分重要数据未结构化，不利用共享和应用；

·部分业务环/节未实现数字化，系统中没有数据；

·数据流向不明确，数据存在重复录入，系统间存在差异。

管理方面：

·数据资产管理还在起步阶段，数据资产归属存在不清晰，缺乏数据管控和长效治理机制。

·业务流程存有“真空地带”，数据管理职责不清；

·对数据质量缺少有效监管，数据制度、数据标准有待健全。

2. 统筹布局、制定方案

工作小组在梳理分析的基础上，以面临的业务痛点和业务需求为导向，制定了推进方案，统一各相关单位的工作思路、目标和步骤。

（1）工作思路

北京燃气集团制定了“统筹规划、搭建体系；可用先联、逐步完善；促进融通、挖掘价值”的总体思路，以过程管控为抓手，以数据治理、技术实现为切入，结合数据质量的满足度、需求的迫切度、系统优化改造时间匹配度等因素，对具备条件的需求，在保障数据安全的前提下，通过快速实现、持续迭代的方式全面推进。

统筹规划、搭建体系：结合先进的数据管理经验，开展必要的数据治理，规划统一的数据服务平台，按照新技术发展趋势与企业业务发展，统筹考虑数据共享的建设路线，建立数据共享工作机制。(www.xing528.com)

可用先联、逐步完善：全面梳理企业各系统的集成现状，结合业务实际情况，与各业务方共同确定待集成的需求、可行性，确定集成的时间计划、职责分工及实施之前所需完成工作等内容。

促进融通、提升价值：基于统一数据服务平台，汇聚相关条线业务系统的数据，推进业务域内及跨业务域的数据融通，研发数据分析模型，发展数据分析应用，提升系统互联数据共享的应用价值。

（2）工作目标

北京燃气集团提出了“加快企业内部业务协同、推进内外部流程贯通、提高工作效率、提升服务水平、推进企业数字化发展进程”的推进系统互联数据共享工作目标，具体包括：

1）推动数据标准建设和共享数据治理，提升数据质量，为数据共享奠定基础。

·建立统一的数据标准及统计口径，实现数据的同源同质，保证数据来源的唯一性和准确性，提升数据质量，为数据共享提供基础。

·推动业务全流程数字化程度，实现更多业务信息化、数字化。

2）实现跨系统、跨部门/单位、跨业务的流程贯穿与业务协同。

·实现内部业务高效协同，内外部流程贯通，改善客户体验，提高工作效率，降低运营成本，提升服务水平。

·消除信息孤岛，让数据高效流动。

3）推进集团级数据共享服务能力建设，助力集团级数据的汇聚、共享和分析。

·构建企业统一的企业级数据共享服务平台，逐步改变系统间点对点网状的集成方式，向数据共享集中服务化方式转变。

·通过数据服务化、资产化、在线化，实现数据高效汇聚融合，便于业务和技术人员使用和分析数据，释放数据价值，为企业科学决策提供数据支撑。

（3）推进步骤

北京燃气集团在“推进系统互联数据共享”工作中，按照“需求导向、统筹协调，快速实现、持续迭代，数据融合、挖掘价值，完善体系、安全可控”的原则，制定了三阶段推进计划。

1）局部突破阶段（2018年）

重点梳理系统集成现状，摸清各系统接口实际使用情况，分析问题形成原因，收集系统、数据集成需求，以需求和痛点为导向，制定工作计划方案指导后续工作开展，同时解决需求迫切、具备集成条件的系统，实现数据的互联共享。

2）全面推进阶段（2019年）

围绕问题形成原因，一方面从数据标准、数据治理着手，提升数据质量，并通过信息系统落地应用，另一方面对不具备集成条件的系统进行迭代优化，满足下游业务管理分析需求。

3）价值提升阶段（2020年）

总结工作经验，建立健全数据管理保障体系，形成长效工作机制，并在数据互联共享的基础上，挖掘数据价值，搭建数据分析平台，实现数据的分析应用，为集团管理决策提供数据支持。