能源是驱动现代社会发展的血液，我国“双碳”政策正推动“城市级智慧能源系统”加快形成，智慧能源、能源数字化在构建以新能源为主体的新型电力系统中将发挥越来越重要的作用。数据作为企业信息化建设和数字化转型的基础性、战略性资源，在数字经济发展中的核心生产要素作用日益凸显，能源数字化转型应以业务和技术“双轮驱动”，将数字化技术渗透进企业的管理与运营流程中，推动业务与管理变革，提升管理和运营效率，优化成本结构，促进能源产业价值链优化整合。

近年来，国家电网有限公司（以下简称国网公司）全力开展“五E一中心”供应链平台建设，打造以“五化”为特征的现代智慧供应链体系，用现代信息技术赋能物资业务，积累了海量供应链业务数据资源，并基于两级数据中台开展数据的共享与应用，充分发挥“业务、技术”的双牵头作用，强化专业补位，形成跨专业工作合力，物资部门与技术部门协同推进现代智慧供应链数据汇聚、贯通、治理和应用。

本文在研究和总结国际数据管理协会数据管理指南、数据管理能力成熟度模型（DCMM）等国内外通用数据管理理论和实践经验基础上，充分借鉴以上研究成果，结合物资业务实际，按照“统一管理、分级负责、专业主导、技术支撑”的总体工作思路，提出供应链数据管理体系建设方法，用于指导物资专业科学、高效地开展数据管理工作。

坚持“源端业务”和“传输链路”同步治理，加强数据问题根因分析和数据质量共治共管，全面优化数据传输链路、保障数据可靠供给，夯实数据基础。主要包括供应链业务数据规范管理、数据目录管理、数据需求管理、数据接入贯通管理、数据质量管理、数据共享及安全管理六个方面（见图1）。

1.供应链业务数据规范管理

结合供应链业务应用需求，参考源端业务系统数据结构对物资专业具有重要应用价值的核心业务数据资产进行统一定义和规范性描述，同时按照“谁产生、谁负责”的基本原则明确权威数据源和数据责任主体，为统一数据模型优化和完善奠定基础。

2.供应链业务数据目录管理

数据目录是一种层次化可伸缩的树状结构,并具有可扩展性、科学性等特性，采用目录控制和资源目录元数据技术，将供应链业务数据规范与公司数据资源目录建立映射关联，实现业务数据规范与数据中台共享层和源端系统数据表之间的关联对应，支撑数据溯源和血缘分析。

3.供应链业务数据需求管理

业务数据需求管理应从如何获取、如何集成以及如何分析这三个关键性问题出发，探究数据感知与获取、组织与整合、分析与服务的实现路径，对跨组织、跨地区、跨行业的资源进行整合与优化配置，从而促进业务流程再造。参照供应链业务数据规范，在业务信息系统建设过程中，对业务、功能及数据需求提报和分析过程进行规范和管理。

4.供应链业务数据接入贯通管理

结合业务需求把来自企业内外部的大量异构数据进行加工、集成，以灵活、高效的方式为决策人员提供各类数据分析、决策支撑，会同技术部门常态化组织源端业务信息系统接入数据中台，并基于两级数据中台共享层实现数据上传和下发，确保数据中台数据接入时效性、质量和两级供应链运营平台（ESC）数据贯通效率。

5.供应链业务数据质量管理

针对目前数据使用过程中存在的数据定义不清、数据更新不及时、前端数据录入有误、数据内容无效等质量问题，基于供应链业务数据规范开展数据核查规则库建设，应用核查规则库开展数据质量核查和数据问题根因分析，协同开展数据传输链路优化，确保数据传输一致性，组织开展源端业务系统数据质量治理，确保数据源头质量。

6.供应链业务数据共享及安全管理

数据安全和隐私保护是能源数字化转型能力框架关键内容之一，以“共享为原则、不共享为例外”为原则，基于数据中台开展数据共享和使用，确保数据共享及使用安全合规。

为保障供应链数据管理体系落地见效，制定了具体的实施路径，坚持做到规范引领、统筹联动、专业主导、技术赋能、应用牵引、考核激励。

1.突出规范引领

数据规范对于充分发挥数据资产价值具有决定性意义，直接影响面向各类决策支持的应用水平，是推动数据共享、促进业务贯通融合的关键要素。正如“书同文、车同轨”，数据管理需要“数同文、数同规”，物资专业是供应链业务数据产生的源头和应用的主力，需要加强物资专业数据标准化、规范化顶层设计。供应链业务数据规范从业务、管理和技术三个视角对供应链业务数据进行全方位定义和规范，是开展供应链数据管理工作的基础。

突出实用实效、强化落地实施，一方面加强业务数据规范在供应链运营平台（ESC）等系统业务及功能需求提报中的刚性执行，加强对供应链业务源头数据的规范性管控，引导源端系统优化改造，推动数出多源、系统业务两张皮、重复录入等问题解决，助力实现系统应用单轨制；另一方面基于业务数据规范提出公司统一数据模型优化和完善需求，推动供应链业务数据跨系统融合和跨域融通共享。结合数据应用场景，不断拓展供应链业务数据规范的广度和深度，探索向电工装备产业链上下游延伸，推动电工装备产业链供应链数据的统一和规范，用业务数据规范驱动电工装备产业链供应链数字化转型和数字生态构建（见图2）。

2.加强统筹联动

国网公司供应链数据管理涉及两级数据中台、SG-UEP通道、ECP、ERP等多个业务信息系统，责任主体多、链路环节复杂，“牵一发而动全身”，任何一个环节、一个部门、一个细节出问题都会影响整体管理成效。因此，需要物资专业和技术部门强化协同、加强统筹、落实责任，做到专业内部各环节以及跨专业之间的横向协同和跨层级之间的纵向联动，形成整体合力，共同推进。

建立健全供应链两级数据管理协同工作机制、标准和流程，细化工作内容，做到责任到人、分工明确、精确到位，强化闭环管控、注重持续提升，做到专业内部管理与外部协同衔接顺畅，确保数据管理资源优化配置。针对重点、难点问题建立集中攻关机制，做到日常管理与应急管理互促互补，系统性提升数据管理工作效率。

3.强化专业主导

做好数据管理工作，需要充分发挥专业部门的主观能动性，甚至需要起主导作用，同时也需要向业务用户提供数据资产服务化、数据管理标准化、数据应用视图化、数据使用轻量化的智能数据服务环境。国网公司各级物资管理部门主动落实供应链数据管理的主体责任，基于数据中台开展数据共享与应用，主导开展供应链业务数据规范制定、用好业务数据规范，做好数据接入贯通与核收，梳理数据质量核查规则、科学开展数据核验与治理，严格落实数据共享与安全合规责任，探索研究供应链无效、低价值数据退出释放机制，辅助提升数据中台资源利用效率。

同时，结合应用中发现的问题，积极提出物资解决方案和建议，以用促建、以用促治，协同提升数据中台支撑现代智慧供应链深化应用的能力。

4.加强技术赋能

基于数据中台开展供应链数据管理工作是一项新业务，没有现成的经验可以照搬，需要边摸索边实践边总结，以问题为导向推进数据管理工作的应用创新和管理创新。既要注重通过应用创新促进数据管理问题治理快速见效，又要通过管理创新积累和储备应对数据管理复杂问题的技术手段和长效措施。物资专业一方面要协同互联网专业开辟供应链数据安全受控专区和脱敏数据专区、开发数据一致性自动比对工具、研发数据传输全链路监测功能等工作，持续提升数据问题排查和数据计算逻辑开发验证效率；另一方面要用好数据地图、数据资源目录等现有功能，做好物资专业的二次开发，建设具有物资特色的数据管理信息化支撑功能，确保供应链数据可视、可用、可控。

积极开展前瞻研究，探索建立基于供应链业务数据规范的智能样本数据库，支撑数据智能应用与开发，着力研究运用大数据和人工智能提升供应链数据管理能力，围绕业务信息系统自动测试及消缺、数据问题自动排查及辅助治理、数据标签智能生成、供应链业务流程智能优化及数字孪生等信息化建设及数据管理的痛点、难点问题开展相关研究，形成研究报告、技术方案并开展验证（见图3）。

5.加强应用牵引

识别供应链运营热点数据及高价值应用，运用“数据模型”开展业务诊断、分析和预测，开展供应链共享数据服务沉淀和封装，形成体系化的指标、专题等共享成果，规范供应链数据服务开发及管理，推动数据服务标准化及统一纳管，减少各专业应用烟囱式构建工作量和复杂度，实现数据服务共享复用及快速发布，支撑业务应用场景快速构建，以用提质，推动供应链数据服务能力稳步提升（见图4）。

6.强化考核激励

数据管理是一项基础性较强的工作，投入大、耗时长、见效慢。对于物资专业来说，基础性特征更为显著。供应链数据管理工作需要耐得住寂寞、坐得住冷板凳，做出的成绩大多属于“隐绩”。

应通过定期评估明确企业数据管理能力当前现状、找到差距，加强考核引导，鼓励先行先试，形成以一套体系、多个试点为核心思路的数据管理能力体系改进过程，通过表彰典型案例激励创新见效。让数据管理思维、数据管理理念、数据管理意识和数据管理创新成为物资从业人员的必备素质和核心竞争力，持续涵养供应链数字文化，大力培育复合型数字化人才。

本文以推动供应链数字化运营为出发点，从业务规范引领、统筹协同联动、激发专业能动性、加强技术赋能、强化应用牵引、开展考核激励六个方面对通用数据管理体系进行了创新和拓展，提出一套具有物资专业特色、面向业务人员的供应链数据管理体系，有效释放供应链数据要素的放大、叠加和倍增效应，可为能源行业供应链数据管理工作提供指导，也为其他行业数据管理工作提供参考和借鉴。
 

作者：贺绍鹏   戎袁杰   宋志伟

作者单位：国网物资有限公司