做数据@@的@@“指令官@@”国网湖北@@电力@@推广数据@@主人@@制@@

　　11月@@2日@@，湖北@@黄石高新区供电公司铁山供电所网格员李菱打开电脑@@，轻点鼠标@@，数据@@主人@@管控工具自动筛选出前一天的现场工作中需要进行维护的数据@@@@，向李菱派发数据@@任务工单@@@@。只用了不到@@5分钟@@，李菱就将新数据@@在数据@@主人@@管控工具中更新完毕@@。像李菱一样的@@“数据@@主人@@”，是@@国网湖北@@省电力@@有限公司在全省推广数据@@主人@@制的成果缩影@@。

　　以@@往数据@@治理@@工作中设备台账信息维护不及时@@，现场工作与数据@@信息匹配度低@@，员工在工作交接过程中极易产生数据@@缺失问题@@。各部门之间数据@@壁垒未打通@@，一旦发现异常数据@@@@，线下跨部门联动处理周期长@@、协调沟通成本高@@。为加强源端数据@@治理@@@@，压实一线员工数据@@责任@@，解决以@@往数据@@治理@@工作中存在的痛点@@，国网湖北@@电力@@开发数据@@主人@@管控工具@@@@，在全省范围内的供电所及班组全面推广数据@@主人@@制@@，以@@“数据@@驱动业务@@、业务精准找人@@”为原则@@，针对输电@@、变电@@、配电@@、营销等业务场景全面深化应用@@@@，促进电网设备数据@@资产和实物@@“同质化@@”管理@@。

　　“数据@@主人@@制让数据@@生产@@、使用和流向中的数据@@管理@@责任具体落实到我们班组成员@@，让我们做数据@@的@@主人@@，使数据@@更好地发挥作用@@。”李菱说@@。国网湖北@@电力@@以@@@@“管业务必须管数据@@@@、管数据@@就是@@管业务@@”“谁产生@@、谁负责@@，谁应用@@@@、谁监督@@”“凡变更@@，必核查@@”为原则@@，明确数据@@生产主人@@、数据@@核查主人@@、数据@@管理@@主人@@3类数据@@主人@@共@@2168人次@@@@，累计获取营销@@、配电@@、输电及变电@@等专业现场工作计划@@48701项@@，自动识别生成数据@@任务工单@@@@6494张@@，设计增量@@、存量@@、稽查@@3大流程@@，基于@@“中台@@+应用@@”开发数据@@主人@@管控工具@@。

　　数据@@主人@@管控工具包含数据@@主人@@认定@@、数据@@主人@@工作台@@、 数据@@主人@@责任田配置及变更@@、工作任务派发与稽查@@@@、工单@@生成与超期短信提醒等功能@@，通过数据@@主人@@全业务线上化管理@@和数据@@主人@@一站式服务@@，实现数据@@维护责任落实到人@@、存量@@数据@@整治闭环到位@@、增量数据@@维护核查到位@@。

　　“以@@往整理报表@@、进行线损分析要@@1个多小时@@，有了数据@@主人@@管控工具@@，现在@@我能一键查看@@台区线损智能分析结果@@，每天能节省出@@2小时数据@@查询时间@@！”李菱打开数据@@主人@@管控工具中的台区线损智能分析报告@@，认真检查了起来@@。为提升基层班组数据@@核查工作水平@@，国网湖北@@电力@@利用流程自动化机器人@@（RPA）技术@@，在数据@@主人@@管控工具中集中部署基层班组常用的表计对时@@、业务数据@@记录等工作应用@@@@，对供电所各项@@数据@@指标集中检测@@。当数据@@主人@@管控工具检测出异常数据@@后@@，便会运用变更识别规则@@，在系统内自动生成数据@@任务工单@@@@，精准自动向数据@@主人@@派发工作任务@@。

　　以@@往现场工作完成后@@，相关设备的数据@@未能及时在系统中更新@@，一旦出现异常数据@@@@，需要人工检查问题数据@@来源@@@@，罗列问题清单@@@@，再通过邮件层层分发至基层班站所人员@@，耗时耗力@@。现在@@，数据@@任务工单@@让员工按@@“单@@”干活@@，一线班组成员无需从海量大数据@@中人工查找问题数据@@@@。数据@@主人@@整改好问题数据@@后@@，数据@@主人@@管控工具对整改情况自动识别检验归档@@。工单@@驱动的数据@@管理@@工作模式实现问题数据@@整改率@@100%，数据@@治理@@中质量与效率得到@@“双提升@@”。

　　目前@@，国网湖北@@电力@@启动数据@@治理@@任务@@63万余条@@，各专业@@、地市公司@@、区县和班组密切配合@@，全省范围内数据@@主人@@认定率达@@88.58%。国网湖北@@电力@@数字化部相关负责人表示@@，下一步@@，国网湖北@@电力@@将进一步完善数据@@主人@@管控工具应用@@建设@@，优化任务编发@@，新增数据@@召回@@、退回原因检查等功能@@，提升基层班组用户体验@@。通过迭代升级@@，提高数据@@主人@@管控工具使用便捷性@@，进一步深化电网资源业务中台@@数据@@质量管控长效机制@@，持续提升电网设备@@、营销一线工作人员数据@@质量治理水平@@。

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