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【摘 要 】本文针对“大营销”改革后业务全面整合,数据集中度高,数据量急剧增加等特点,全面分析了基层供电企业信息系统数据管理现状,从源头、流程、机制三个方面,提出了数据源治理、业务流程控制、数据风险管理模式三个对策,希望建立科学有效的数据质量管理体系,大大提高管理效率.
【关 键 词 】供电企业；大营销；SG186系统；数据质量；营销稽查监控系统
伴随着国家电网公司范围内供电企业“大营销”体系改革的逐步推进和深入,集中营销自动化系统建设及业务应用管理,统一推进和完善营销一体化信息平台成为今后营销管理的重要思路.然而,随着“大营销”体系后业务的不断整合和拓展,数据集中度越来越高,数据量急剧增加,越来越多的数据质量问题在改革实践中不断暴露出来.本文在国家电网公司SG186营销管理系统（以下简称SG186系统）数据管理的基础上,对如何加强“大营销”体系下供电企业数据质量管理,进行了一些分析和思考.
1.供电企业营销数据质量管理现状
数据质量是一个企业或组织的数据能力的重要体现之一.没有可靠的数据质量就难以准确地发现分析营销管理和业务执行过程中存在的问题,并及时制定相应的管理措施.因此,在供电企业营销信息化不断深入的进程中,引入和强化数据质量管理是十分必要的.
“大营销”体系改革后,营销资源全面整合,数据高度集中,数据治理机制和数据应用的认识成为当前供电企业营销数据管理者面临的两大难点,这不仅涉及到技术层面,更多地涉及到管理层面,特别是基层管理.
1.1 数据质量的主要影响因素
（1）从早期MIS系统、ECM系统到现在SG186系统,供电企业历经多次营销管理信息系统的更新升级,而各个系统采用不同的技术和架构,不同的业务流程和数据模式,导致数据粒度、名称、表达方式上的多样性,在数据移植过程中不能达到完美对接,遗留较多问题.
（2）除SG186主体系统外,各地区还根据实际工作开发了诸如智能表管理系统、用电信息采集系统、锁封管理系统等辅助管理系统,各个子系统相对独立,设计实施阶段都没有较好的统一规划,数据接口不能完全保持一致,造成数据丢失、数据错位、数据重复、垃圾数据等问题.
（3）设计时没有提供有效合理的数据更新维护途径,目前SG186系统的数据更新维护需要通过闭环流程来实现,较为繁琐和严格,查询也严格限制地域,导致在发现大批量数据问题时,更新维护速度慢、效率低.
（4）企业中缺乏全面的数据质量监督管理措施.在企业信息系统建设中,往往在业务流程上倾注过多的精力,对于提高数据的质量不够重视,不能及时从源头进行治理,而只能在产生问题后通过稽查手段来整改.
（5）企业管理人员对数据质量的关注度、认知度以及采集、录入人员的专业素质、政策理解、知识背景、工作态度等都最终影响到信息系统的数据质量.
1.2 营销稽查监控系统的应用
营销稽查监控系统通过稽查主题管理,对供电应急处置、经营成果、营销工作质量、营销服务资源中不正常现象以及应用系统产生矛盾数据进行监控与稽查,实现档案修正、营销制度完善、营销工作落实,对于“大营销”体系下的营销数据质量管理具有重要意义,但在基层管理应用过程中还存在一些问题,主要有：
（1）县级基层单位兼职监控分析员不一定是SG186系统的操作者和使用者,接到稽查任务单派发后,往往只关注完成任务单本身,而忽视SG186系统数据是否得到正确修改.
（2）稽查监控主题及规则的培训往往更集中在稽查监控体系范围内的人员,没有深入透彻地普及到每一个基层操作者,导致稽查监控系统与SG186系统被人为地分割开来,而没有作为一个有机整体被全面认知.
（3）通过稽查监控系统建立起来的数据治理机制还仅仅停留在稽查数据错误、修正整改的层面,而深层次应用稽查监控系统,对问题开展深度分析和发掘,制定有效措施,建立整个数据生产流程的全过程管理还没有确立.
1.3 数据应用的认识
在当前供电企业营销管理中,如何更好地利用数据来提升优质服务、计量管理、电价执行、电费管理、线损管理的效率和质量仍缺乏一定的共识,主要表现在：
（1）SG186营销系统是一套以实际营销业务应用为基础的面向工作流的系统,数据流随业务流在不同专业间进行传递,专业壁垒、管理侧重点、工作责任心等问题导致实际操作者对数据缺乏全局性认识,例如计量二次导线截面积的错误维护,可能最终导致错误地统计二次导线不合格,需要更换；考核表表底的不及时维护,可能最终影响到线损的准确计算.
（2）通过数据分析应用来确定服务对象或管理对象已经是很多国外机构的日常工作程序之一.而我国电供电企业在此方面还有很大差距,尤其是基层管理中,还没有将数据充分地转化为有效信息,在管理提升、制度制定、决策执行中发挥应有作用,这也在一定程度上影响了营销管理人员对数据应用的认知.
（3）在“大营销”体系资源整合,专业集中的模式下,数据应用认识的提高,需要数据操作者和管理者具备全方面素质,对数据在不同专业的作用、未来产生的统计结果、反映出来的深层问题,以及在实际管理中的应用,要全面掌握和了解.
2.提高电力企业营销数据质量管理的对策
在实际营销管理中,需要建立科学有效的数据质量管理体系,结合不同管理层级的特点,制定有效措施,控制数据质量问题的产生和扩散.
2.1 数据源治理
企业的数据质量很大程度取决于数据来源,信息系统上线初期的批量导入数据、与其他信息系统的数据交互、日常业务录入、数据的更新维护等都是系统数据的重要来源,抓好源头数据治理,才能为后续数据质量管理工作奠定基础.
首先,要给出明确的质量定义,这就需要企业管理者结合以往系统开发、数据统计应用等方面的经验,建立明确的数据质量定义的描述框架.例如：字段的完整性、表达方式及符号的规范性、数据可用性等,同时体现层次分明、通俗易懂和便于度量等特性. 其次,要建立完备的数据质量管理体系,从制度建设、组织管理等方面加以保证,针对数据质量定义,建立专门的数据质量管理制度,同时设立专门领导小组及专兼职数据管理员.例如：澳大利亚税务局就设置了一个高层主管担任首席知识官的职位,统一协调管理数据应用相关的各项工作,保证了数据治理和应用得到有效规划和落实.
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最后,就是要将上述两个方面内容在基层部门中加以强有力的贯彻和执行.一是通过培训、宣贯、网络教育等方式强化基层操作者和管理者的数据认识和质量意识；二是通过专业培训、轮岗等方式提升基层操作者和管理者的专业素质,培养精一岗、通两岗、会多岗的复合型人才；三是建立专业资源整合平台,确保提供专业正确的信息资源.
2.2 数据在业务流程中的控制
在信息系统的使用过程中,大部分数据是在业务流程中被生产出来,在实践过程中,实际情况往往超出系统设计者和管理者的初衷和预想,诸如：表计参数维护错误导致无法正常售电、用户相关参数维护错误导致电费计算错误等等错误,问题产生的严重后果都有相当长的潜伏期,一旦爆发就会引发连锁反应,甚至给企业带来依法治企、优质服务等方面的管理风险.因此,要重视数据在业务流程中的控制,主要措施有：
（1）按业务模块的划分设置数据负责人,根据数据重要程度、使用周期、统计用途等对数据分别建立以日、周、月等为周期的检查通报制度.
（2）依托营销稽查监控系统及其他辅助软件开展数据质量稽查,根据统计结果,及时分析梳理质量问题原因,有的放矢的制定解决措施.
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（3）针对跨专业操作等导致的问题,通过开展专业间培
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（4）通过持续的培训、监督指导等方式,不断强化树立基层操作者和管理者的工作责任心和严格执行标准规范的工作态度,定期开展系统与现场的核查,确保业务流数据传达信息的真实可靠.
2.3 数据质量的风险管理模式
探索尝试风险管理模式,对数据质量问题将导致的各类风险进行预先评估和排序,例如：哪些数据将涉及到法律风险,哪些涉及到服务风险,哪些涉及到计划执行风险,并通过风险系数进行度量,摊派到各个营销专业进行管理,主要实施步骤为：
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（1）将业务流程按照管理需求划分成为若干管理模块,并分配到各个营销专业.
（2）按照数据质量稽查统计分析结果,将常见数据质量问题按出现频率进行打分.
（3）对数据质量问题可能引发风险进行风险评估和系数设定.
（4）将常见数据质量问题与风险评估进行匹配,综合频率分数和风险系数设定数据质量问题等级.
（5）将上述（4）的结果匹配到（1）中的管理模块.
（6）各专业根据上述（5）的结果进行各自专业的数据质量管理制度和绩效考核办法.
虽然这种风险管理模式在准备期的工作量很大,但是由于风险评估充分考虑了数据质量管理中的主要风险行为,又强调各个专业独立管理、风险共担,同时依据风险评估制定的考核管理办法又具有很强的动态性和引导性,因此,将大大降低管理负担,提高管理效率.
3.结束语
供电企业营销数据质量管理是一项庞杂的系统性工作,并非一蹴而就.涉及到制度、执行、人员素质、信息化水平、辅助工具开发等各个方面,本文在分析供电企业数据质量管理现状的基础上,提出数据质量管理对策,是希望在依托营销稽查监控系统基础上,搭建科学有效的数据质量管理体系,使数据质量管理更加规范化、制度化,从而充分发挥信息系统在“大营销”体系中的基础性作用.
参考文献
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作者简介：赵阳立（1982―）,女,蒙族,河北承德人,现供职于承德供电公司.
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