随着第四次工业革命的来临，全球各行各  业都在积极探索和开展数字化建设，期 望通过数字化技术来支撑业务的长期持 续增长。数字化生产已经成为普遍的商业模式，其 本质是以数据为处理对象， 以ICT平台为生产工具， 以软件为载体，以服务为目的的生产过程。未来的 智能化发展程度， 看的是对数据的管理与应用程度， 充分挖掘数据利用价值，提升利用数据价值能力。

2020年2月，国家发改委、国家能源局等八部 委印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》 中提出：“要强化标准引领，提升煤矿智能化基础 能力，要求协同推进煤矿智能化标准的制修订工作，加快煤矿智能化建设术语、数据管理等相关技 术、规范的制修订”。

自智能化矿井建设以来，5G、大数据、人工 智能、数字孪生等科学技术逐渐向煤炭这个传统行 业渗透。经过各煤炭企业与科技公司近年来的创新 推进，全国矿井智能化建设已取得显著成果。陕煤 集团神木红柳林矿业有限公司(简称红柳林矿业公 司)在2021年的智能化矿山建设过程中，对面向 煤矿智能化生产、安全管控、经营管理等涉及的业 务生产系统和经营管理系统全貌、数据范围与数据 关系有了一定的梳理与理解。

在“双碳”目标与科技强国的新形势下，煤 矿生产经营方式亟待变革，以数据支撑生产、以数 据实现经营是煤矿发展的必由之路。在此之前，形 成一套完整的煤矿数据标准规范体系与架构至关重 要，但在该项目建设过程中涉及到的组织部门多、 业务范围广，且其生命周期贯穿着规划设计、实施建设、可靠持续运营的全过程，这无疑是对煤矿智能化发展提出了更高要求。红柳林矿业公司有能 力、有信心、有激情为行业开创先河，使数据成为 红柳林矿业公司高质量发展的基座，也为煤矿行业 的数据标准建设与落地添砖加瓦。

数据治理现状梳理及建设目标

数据标准的定义

数据标准指数据的命名、定义、结构和取值 的规则。数据标准定义了企业或行业层面需共同遵 守的数据含义和业务规则，是企业或行业层对某个 数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应 作为企业或行业层面的标准在企业或行业内被共 同遵守。

数据标准是为保障数据的内外部使用和交换 的一致性和准确性而发布的规范性要求，可划分为 业务类、技术类和管理类，实现对数据的规范性、 完整性描述，类似“国有法、书同文、车同轨、度 有衡”。数据标准的建设方向如图1所示。

图1  数据标准的建设方向

建设内容

红柳林矿业公司数据标准、数据管理体系与 数据架构研究涉及的业务和数据范围如下：

(1)涉及业务范围

涵盖生产管理、生产运行、设备管理、安全 管理、调度指挥、财务管理等业务板块(图2)。 设计优先以生产管理、生产运行、安全管理、调度指挥、财务管理(仅涉及运营部分) 为应用点，满足业务应用场景数字化运营，逐步向其他业务领域推广。

图2  数据标准涉及的业务范围

(2)涉及数据范围

红柳林矿业公司研究涉及的数据范围以当前 已建经营管理系统和生产业务系统的数据、成熟且 使用频率较高的台账数据为基础， 进行数据标准规 范设计与数据治理，包括通防部、生产部、地测 部、机电部、洗选部、运输部、智能化部、双控预 防部、应急响应部管理的相关生产管理系统，以及 财务部、物资管理部、市场营销部、调度指挥中心 等管理的相应经营管理系统(包括财务系统、报表 系统、安全生产信息共享平台、物资采供系统、煤 炭产供销三网联动智慧管理平台、生产经营日清管 理应用系统、司库系统、销售发运系统等陕煤集团 统一部署的系统) ，另外还包括其他未通过系统管理，以手工填报的台账数据报表等。

研究设计工作遵从企业架构方法论和数据治理方法，主要涉及企业现状梳理、数据战略与蓝图规划、数据使能方案设计，涉及数据分析与梳理、标准设计与定义。

建设目标

红柳林矿业公司以实际需求为依据，设计输出智能化矿山数据标准，包括数据分类与规范、数据资产目录、主数据/元数据标准与管理规范等，既支撑红柳林矿业公司的智能化建设，也有助于完善陕煤集团煤炭板块的数据标准体系，为国家智能矿山的数据标准体系建设提供可执行、可落地的详实参考。

(1)建设一套标准体系，包括设计数据资产目录，用于构建企业数据全景图，体现数据脉络，便于企业加强对数据资产的管控， 掌握数据资产的 运行状态，促进数据在业务间的流转效率，强化数 据资产共享，体现数据资产应用价值；数据标准规 划与制定，用于定义公司层面需共同遵守的属性层 数据含义和业务规则。通过“分类标准”“编码标 准”和“属性标准”等，实现数据管理的标准化， 保证数据标准的可管理、可识别、可应用，形成 《数据资产目录》和《数据标准及数据分类编码规 则》。数据资产目录内容如图3所示。

图3  数据资产目录内容

(2)设计数据管理体系，包括设计数据质量 管理规范，保障数据质量规则的有效落实，确保 数据“干净、可用”；设计数据安全管理规范，从 制度、流程及平台技术等各方面， 确保数据被“安 全、正确”使用；设计数据共享规范，促进数据的 共享和应用能力，确保数据“集约、高效”使用； 设计数据运营流程，以数据管理流程贯穿公司级数 据管理战略规划、数据管理计划与执行，技术平台 实施落地及平台运营运维等一系列工作，确保数据 管理“有序高效”，形成《数据管理总纲》《数据 质量管理政策》《数据源认证管理政策》等数据的 政策及制度。

(3)设计组织保障体系，包括设计各层数据管理组织定位，组织职责、关键岗位职责、岗位要求等，确保数据管理“责任到岗、责任到人”，形 成《数据组织与岗位职责》。

(4)设计平台运营体系，根据数据中台技术 特点，设计平台用户运营及平台服务运营指标，对 用户分层管理，进行行为分析及监控，对服务体验 负责，保障全生命周期数据的健康发展，形成《指 标数据标准及管理规范》。

(5)数据架构及数据服务建设方案设计，依 据数据使能方法论和业务架构设计内容，识别出 关键数据对象，进行数据架构高阶方案设计，包括 主题域组、主题域、业务对象及描述、逻辑数据实 体、概念模型、数据源。利用数据使能平台构建红 柳林矿业公司数据逻辑分层架构， 加强数据集成和 治理、规范数据湖、数据服务，共享数据资产，推 进数据业务化，形成《业务架构设计方案》《数据 使能平台架构及服务共享设计方案》。

解决的问题

数据标准的实施解决了数据“找不到，看不懂”“数出多门，口径不一，难衡量，不易用”及 “数据资产难沉淀，数据协同难”等问题。通过制定一系列的制度、流程和方法，对数据源进行统一的管理和约束，对数据资产进行盘点，制定数据标 准，以此落实数据资产入湖管理。将设计的标准与 规则落实在数据湖及系统应用中。构建主题库和数 据服务，形成算法超市和数据地图，使数据能够找 得到，看得懂。通过从“设计”和“执行”2个方 面进行数据质量的看护，稳步提升数据质量。以业 务指标设计和提升数据协同， 实现生产、经营、决 策有数可查，有数可依，可衡量， 可评价的目标。 数据资产解决的问题如图4所示。

以数据应用场景化的价值体现，推动全矿上 下逐步建立数字思维。通过加强数据的管理与使 用，改变过去以生产流程为核心的业务方式，建立 以数据驱动的生产优化与业务创新，支撑智能化矿 山建设。

图4  数据资产解决的问题

数据治理的先进性和创新点

先进性

红柳林矿业公司坚持以业务需求为导向，以 技术创新为驱动，以解决安全生产与经营管理的瓶 颈问题为切入点，通过将人工智能、物联网、云计 算、大数据、机器人、智能装备等先进技术与现代 煤炭开发利用和生产运营深度融合，按照智能矿山整体规划架构为参考，已做好网络、数据中心、云平台等信息化基础设施建设， 并设计相匹配的信息系统架构，基于已建立的云平台构建了数据使能平台，并打通各类业务子系统数据链路，为理解业务系统现状和数据关系，建立企业级数据标准奠定了基础。

主要创新点

(1)项目创新

数据治理项目的结构，包括组件彼此间和与其所处环境间的关系， 还包括指导系统的设计、进化的标准和指南。数据本身也是具有架构的，进行数据相关工作也需要遵循数据架构。这是数据统一的基础，分为数据资产目录、数据标准、数据模型和数据分布4个组件；是红柳林矿业公司乃至陕煤集团煤炭板块第1个真正意义上的数据项目。

(2)应用创新

的真实缩影。数据标准与治理的最终目的是指导数据入湖和数据治理工作，并根据数据的主题域，持续夯实数据质量。在此过程中，与数据管理体系深度匹配融合，高效运作，满足公司对数据管理的关键要求。后续指导开发的数据应用场景，将适当改变业务的管理、运作及决策方式，提升效率，是数据驱动数字化转型

技术效益与推广应用

技术经济效益分析

基于数据标准规范体系，结合其指导的数据治理集成开发工作，全矿各系统将能通过工业互联网实现互联互通、协同生产，最大限度地整合和利用现有的基础设施和应用系统。满足跨平台、跨应用系统的煤矿生产方面的信息交换和共享需求，实现互联互通，克服传统模式下各个“信息孤岛”独立运行的现象，减少不必要的重复建设和资源浪费。将大幅提高企业对信息的处理速度和传递速度，提高信息采集、信息处理和深加工水平。实现 生产过程自动化、无人化、少人化和减员增效。可 对全公司各生产管理环节进行有效的实时监控，大 力提升安全保障能力，提高预测分析安全生产形势 和决策的水平。

数据治理项目对改善技术条件，提升安全生产 综合管理水平，提高安全生产突发事件的应急处置能 力，促进经济健康和良性发展等方面具有重要意义。

推广应用前景分析

数据标准采用先进的云化架构，采用科学方 法论指导业界顶尖的咨询实施团队，在能力构筑、 交付质量各方面严格要求，为项目的落地打好基 础。同时，本数据标准规范体系是红柳林矿业公司 数字化转型的关键一步，在整个煤炭行业也是位列 前茅，率先起跑。在集成所有信息系统的基础上， 从多角度评估煤矿生产管理现状， 科学辅助管理者 及时准确地发现异常信息、日常管理中疏漏的信息 等，大幅提升管理水平。

通过全面地建设数据标准体系与架构，树立 煤炭板块数据资产建设标杆，推动煤炭板块数据标准体系建设和跨矿业公司数据共享，为数据进一步流动和价值增值夯实基础。

结  语

数据标准规范体系及架构的建设，是实现数 字化管理关键步骤，数字化转型和新标准与规范建 设不是一蹴而就，需要保持战略耐心和投入，并做 到即时精神激励，持续鼓舞士气。需要各级管理层 重视与参与到数据标准规范的建设与推广应用中， 以保证系统建设的顺利推进与实现。此外，针对需 要的专业知识、技能，要做到识别数据人才“种 子”，并在项目建设中重点培养， 通过合理的任务 驱动，让其能够承担较为关键的角色，驱动建设高质量的数据转型成效。