山西晋城供电加快数字化体系建设:一键取数用数 一线减负增效
创始人
2024-06-02 06:40:34
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中新网山西新闻5月31日电 5月29日,山西晋城泽州,国网泽州县供电公司配电运检班员工卫志然通过配电变压器停运数字化应用场景,查看供区内配电变压器运行情况。依托国网晋城供电公司数字门户,泽州县供电公司打造了配电变压器停运数字化应用场景,全天候集中展示配电变压器运行情况。

聚焦基层取数、用数降门槛、减流程,2023年开始,晋城供电公司开展数字化体系建设,基于数据中台打造了面向基层的地市公司数据服务统一入口——数字门户,将其作为数字化场景搭建及数字化工具应用的一体化平台,提升数据赋能基层的支撑能力,为一线人员减负增效,加快实现数据由“能取能用”向“易取易用”的转变。2023年4月,数字门户开通上线。

提升数据准确性 沉淀高频共性数据集

3月8日,晋城供电公司新版基层服务应用场景上线运行。该场景基于配电变压器数据表、台区日线损统计表、配电变压器停运明细表等共性数据集构建,实现了设备基础信息、台区异常监测、线路重过载监测、营销基础数据治理情况等7项指标统一展示和数据自动更新。“新版的基层服务应用场景把台区经理需要关注的数据和指标集成在了一起,还支持一键查询各类异常明细,真是方便。”阳城县供电公司董封供电所台区经理杨向军说。

以提供“看得懂的数据”为目标,晋城供电公司按照业务逻辑和基层员工使用习惯,整理提炼业务价值高、使用热度高的数据表进行加工处理,形成地市公司共性数据集,并将其统一集成到数字门户的数据超市功能模块中。同时,为了降低数据使用门槛,该公司开通了共性数据集一键申请功能,让员工可以一键取数用数,便捷开展数字化产品开发、数据结果分析,极大降低了数据使用的难度。截至目前,数据超市功能模块已发布共性数据集99个。

基于数据超市的共性数据集和本地数据集,晋城供电公司搭建了数据治理功能模块,实现了全环节监测分析数据质量,自动生成异常数据清单并智能推送相关信息。通过数据治理功能模块,各级数据主人可以实时掌握数据质量情况,开展主动治理,推动数据准确性持续提升,为各类数字化应用打牢基础。

截至目前,晋城供电公司通过数据治理功能模块发现并治理各类数据问题1.2万余个。

打造零代码开发工具 满足基层开发需求

2月5日,高平市供电公司原村乡供电所所长侯鹏鹏在数字门户的数据超市功能模块申请使用供电所设备基础数据及运行数据,运用数据开发功能模块的零代码开发工具构建了供电所精益化指标看板数据应用场景,实现供电所指标明细数据一键查看。

为了满足各类开发需求,同时适应基层人员的能力水平,晋城供电公司在数字门户中打造了数据开发功能模块,将高频共性数据集进行模块化封装,并提供零代码开发工具,让基层人员用数更便捷。通过数字门户提供的多样化开发工具,基层单位可自主开发数据应用产品,解决日常工作的痛点难点问题。

“以前基层员工苦于不会编程,中台里的海量数据会看不会用。现在用数字门户就可以一键申请数据,开发数据场景不需要编程就可以实现,非常简单方便。”晋城供电公司科技数字化部数据专责张中兴介绍。

截至目前,晋城供电公司各层级员工基于数字门户零代码开发工具,自主开发数据应用场景77个,开发流程自动化机器人148个,覆盖运检、营销、审计、后勤等专业,减轻了基层员工的工作强度,提升了生产运营效率。

构建数据运营体系 增强服务基层能力

近两年,晋城供电公司以统筹协调数字化资源、解决基层取数用数难题、引领数据创新应用为重点,构建了“1+n”数据运营服务体系,即1个运营服务团队和多名数字经理,为基层提供数据共享、技术支撑等服务。

“我想查看营销基础数据不一致明细情况,应该从哪儿申请查看?”3月11日,泽州县供电公司员工王琦斐拨打数字门户信息服务热线咨询。“您可以登录数字门户网站,进入基层服务应用场景,点击营销基础数据治理情况直接查看您所在县公司或者供电所的相关指标及明细数据。”晋城供电公司数据运营服务团队成员立即回复。

从2023年开始,晋城供电公司在数据服务基层方面不断探索,拓展基层数据申请、业务咨询和数据应用的渠道。依托数字门户,基层员工能获取需求数据、开发个性化数据场景,遇到问题时可以咨询数据运营服务团队,实现了基层用数问题“一呼即应”。

为了进一步畅通数据服务渠道,晋城供电公司在该公司本部和所属各单位挑选既懂业务又掌握数字化技术的人员担任数字经理,为各层级用好、用活数据提供机制保障。

数字经理上岗后,实现了数字化工作市、县两级双向点对点连接,支撑数字化专业工作特别是数据治理工作高效开展。

为了推动数据服务更贴近一线,数据运营服务团队还定期开展“数据下基层”“数字门户基层讲”等调研交流活动,在班组、供电所和一线员工面对面交流,深入了解一线员工在日常工作中遇到的问题。截至目前,该团队共收集并解决取数用数问题近200项,问题解决率和员工满意率均达100%,各层级数据服务水平显著提升。(完)(王丹丹)

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