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1、构建数据资产管理中心 完善油田公司信息体系构建数据资产管理中心 完善油田公司信息体系刘学霞 曾昭虎 管尊友大庆油田有限责任公司第五采油厂信息中心 大庆油田有限责任公司信息中心摘 要： 大庆油田有限责任公司的信息化建设战略产生于企业总体战略，又是企业总体战略必不可少的一部分，而信息体系的建设与完善，是企业信息化建设战略成败的关键，建设一个科学合理、切合实际的信息体系是大庆油田有限责任公司未来若干年信息化建设的首要任务。本文分析了目前油田公司信息体系中存在的问题，提出了建立“数据资产管理中心”，完善信息建设、共享、应用、质量控制等全方位的体系结构设想方案，并对该方案进行了详细设计、实施方法、关键技
2、术环节等方面的论证。主题词：数据资产 信息体系 集中管理中心 数据调度 1. 问题的提出：大庆油田有限责任公司作为国际大型石油企业，信息化建设的成败直接关系到公司的可持续发展。分析我油田公司目前的信息化建设现状，我认为当前最紧迫的任务是数据建设。数据建设是我公司信息体系建设的主要内容，是实现数字油田的关键性基础工作，是我公司近期信息化建设工作的重中之重。同时，数据建设中存在的问题也是阻碍信息化建设水平全面提升的瓶颈所在。本文针对数据库建设与应用的现状，我认为下面的几个宏观问题与大家一起讨论。已经成为阻碍油公司信息化发展的瓶颈问题。1.1 数据资产管理不够油气田勘探、开发等各项、生产经营、管理活
3、动中产生和积累的众多成果和认识都是通过数据（包括各种数字据、文字和图形等）的形式来表示的。，从这个意义上讲，石油公司中的数据就是石油公司的资产，必须对这些数据资产加以管理和保护。由于石油勘探开发工作的复杂性，在科研生产管理活动中不仅需要使用新的数据，还需要不断地对以前所获取的各种数据进行重新使用挖掘、研究和分析。但是，我们在我们的以往的数据库建设过程中，没有或较少上升到资产这一认识高度对数据进行管理，造成了大量的数据大量丢失、数据质量不能保障、历史不能检索应用等问题。国外公司经过统计发现，按照传统的方式管理数据，数据的自然损失率达到每年 10%左右。，我公司数据年自然损失率可能更高，致 使这些
4、花费巨大投资获取的数据没有能够更加充分地发挥作用。1.2 数据共享应用机制缺乏这一问题具体表现在：一是油田公司内部和外部的数据交换管理机制缺乏，如对物探、测井、钻井等数据的共享还没有在关联交易或工程合同层面上进行明确。；二是勘探、开发、地面三大类数据之间还没有形成共享管理的运作环境，需要在油田公司层面上进行协调。；三是专业系统内部及单位之间的数据协调渠道不畅工作则更多。由于缺乏集中管理，则出现了数据的质量和及时性得不到保障的困难局面。类似例如，各采油厂以甲方的身份向井下作业分公司等单位索要数据时，而数据的获取方式和与格式与实际要求却大相径庭；，反过来，可当井下作业分公司需求各采油厂的油田开发数
5、据时又相当的困难的局面，。类似的问题严重阻碍了数据库的建设与应用，因此需要制订油田公司级的数据共享管理办法。1.3 缺乏有效的数据质量控制体系数据库的建设是随着计算机信息发展的脚步逐步开展的。，从 PC 机开始，到目前的网络服务，数据的建设管理方式不断转变，数据涵盖油田公司业务的范围逐步扩大，。随着数据量逐步增多，而数据分散、不一致、历史数据丢失、不准确等数据质量问题也越来越明显。究其原因，可以说是因为我认为是数据质量控制系统没有建立和完善起来。目前的数据质量控制基本上是由各数据源单位完成的，伴随着数据的流程通过审核和校验等步骤进行。，油公司关于数据质量的统一管理，集中体现在标准制定与突击检查
6、、整改等方面，但各单位的质量控制方法几乎很少有共同之处。这就带来造成了数据质量参差不齐的问题，可以说没有哪项数据可以说完全符合质量标准的局面。1.4 缺乏知识管理体系在目前数据库建设过程中，我们只重视“数据”本身的建设，而在数据到信息的应用过程中，已经逐步形成了大量的知识成果，它指导着油田公司从勘探、到开发到储处运销售中的各项业务工作。，这些知识的表现形式大多还是以文档、图形等非结构化数据形式存在，而没有形成知识库，即数字化和结构化的知识到数据的转化过程，造成知识的再利用困难，无法使其升增值。综合分析上述问题，我认为，其根本原因是油田公司的信息体系建设尚不够完善，缺乏有效的集中管理，需要进行全
7、面的总体规划和、系统设计。为此，本文提出了构建油田公司数据资产管理中心这一解决方案设想。2. 油田公司信息体系结构设计方案：2.1 总体思想：该设想方案的总体思路是：建立一个“数据资产管理中心”，对在勘探、开发、生产、储运销售、企业管理公司各项经营管理活动中所产生的各类数据、信息、知识进行科学的管理的“数据资产管理中心”，为勘探、开发、生产、储运销售、和企业管理等活动提供及时、全面的信息与、知识服务支持。在该中心上建立全局性的数据质量控制体系，并通过逻辑的数据调度中心，形成完整的数据共享机制，保障数据、信息和、知识的共享应用。2.2 体系结构（参见下图）：该方案的体系结构如下图所示：2.3 关
8、键环节：2.3.1 数据资产管理中心收集整理所有在油气田勘探、开发、生产、管理活动中产生的数据并以资产的形式加以管理，进行备份和检索应用。2.3.2 2 数据调度中心通过数据调度供满足对各专业应用中心以及各数据源单位和数据应用分中心的数据共享应用需求。2.3.3 数据应用中心数据资产管理中心负责收集管理数据，原则上不直接提供应用服务，真正的应用以数据应用中心为主。数据应用中心面向应用主题组织，对数据进行优化重组，形成数据仓库或数据集市，面向主要的业务活动进行，还可以在此基础上形成项目专题库。数据应用中心的数据源于数据资产管理中心，但通过数据调度中心进行进行数据的获取与交换。数据应用中心在应用的
9、过程中要产生大量的成果信息和知识，同样要作为数据资产进行保护，因而，要向数据资产管理中心的知识库、项目管理数据库进行数据的移交，并作为其他数据应用中心的输入数据，从而使数据资产升值。2.3.4 数据源单位及数据应用分中心数据源单位是在数据采集和录入的基础上，经过加工、处理、解释、审核，形成的数据成为数据资产向数据资产管理中心提供。数据源单位在进行数据建设的同时，又首先是数据应用的第一单位，围绕本单位的生产经营管理等业务活动进行，因而也是一类数据应用的分中心。这类数据应用分中心如果有与其他分中心和数据中心的数据交换共享需求时，同样基于数据资产管理中心进行，并通过数据调度中心的数据调度完成。2.3
10、.5 数据采集单位数据采集单位一般来讲是各数据源单位的下属单位，如采油厂的各矿、队、站等，是数据的第一责任人。他向数据源单位（数据应用分中心）提供数据，同时，数据的应用需求由本单位的数据应用分中心提供。数据调度中心不直接面向数据采集单位进行数据调度。3. 详细设计3.1 信息建设体系信息建设是指从信息的采集开始，经由录入、处理、解释、审核、传输、加载、应用、质量跟踪控制、维护、纳入资产管理的全过程。在信息建设体系中，可以按照建设管理分工分为数据源单位和数据资产管理中心两大部分。数据源单位是指油公司所属各二级单位。通常来讲，数据采集、录入和初步处理是通过数据源单位所属的小队级单位或部门完成的，然
11、后经大队级单位（如地质大队、测试大队）进行数据的处理、解释、审核、传输、汇总，最后经由数据源单位统一汇总、维护管理，并向数据资产管理中心提供数据。考虑到知识向数据的转化过程，各数据应用中心和数据应用分中心也作为逻辑意义上的数据源单位。在信息建设体系中，要遵从“数据源唯一”的原则，充分论证好数据源头，并由数据源负责单位进行数据的采集、处理、解释、审核、加载，杜绝数据源的重复归属，保证数据的一致性。数据资产管理中心对数据源单位提供的数据资产进行统一管理。各数据源单位向数据资产管理中心加载数据的方式，由数据资产管理中心规定，并通过基于元数据的自动化管理控制实现。数据资产管理中心对纳入资产管理的数据要
12、进行数据信息发布，供各系统、各部门、各单位进行检索。原则上，数据资产管理中心不直接面向应用服务，而是通过数据调度的方式，形成数据共享机制，为各系统、各部门、各单位的数据应用中心提供数据服务。3.2 信息应用体系油田公司的数据库建设工作历经多年，目前已经建立了大量的数据库应用，在生产、经营、管理中发挥了重要的作用。在今后的几年里，我公司的信息开发应用工作重点要向决策型、知识型进行转变，变零散的小规模开发应用为集成的专业化的开发应用。围绕这一指导思想，信息共享应用体系以业务为驱动，在数据资产管理中心的基础上，通过数据调度中心的数据调度实现数据共享，分别建立勘探数据应用中心、勘探开发一体化数据应用中
13、心、开发数据应用中心、油藏数据应用中心、生产管理数据应用中心、采油工程数据应用中心、地面工程数据应用中心、储运销售数据应用中心、企业管理数据应用中心 9 个专业系统应用中心，并在各采油厂及其他二级单位建立数据应用分中心，满足本单位的生产管理运行应用。各专业系统应用中心是集成的、面向主题的支持管理决策过程的数据集合，他面向油公司主要的经营管理科研生产活动服务。这些中心并不是简单的数据的重复存储集合地，而应该是面向应用的、经过很好的组织规划的数据仓库或数据集市，他它应该支持面向主题的专业应用，包括 MIS 应用、联机分析、数据挖掘以及决策支持应用，其应用层次是面向油公司的全局的应用，不同于底层数据
14、源单位面向具体部门的业务数据处理等工作。在数据应用中心的建设中，要以业务流为主线，论证并构造与各专业应用紧密结合的数据模型，深化应用软件开发工作的集成管理，同时进行数据仓库技术的深入应用，在各个应用层面上围绕应用主题建立数据集市，深入开展联机分析应用，探索并逐步拓宽数据挖掘技术的应用范围，结合领域专家知识库的建立与应用，使数据库应用向知识型决策型应用转变。数据应用中心由各专业系统全面负责整体规划协调设计应用工作。但在应用项目开展过程中，必须有数据调度中心管理人员参与设计、监督、测试及运行，因为数据应用中心数据来源是由数据调度中心提供的，并经由一定的数据抽取整合管理工作完成。各数据应用中心在进行
15、建设规划时，要充分考虑应用成果的存储和传递，通过论证合理的知识管理库结构、加强项目管理等方式来实现，并将这部分应用成果向数据资产管理中心移交，受数据调度中心的调度以实现知识成果共享。数据应用中心支持的应用与存储的数据参见附表一，原则上，面向主题应用的专题数据库的建设应由数据资产管理中心统一调度完成，使数据的准备与组织与专业活动（包括主题应用中的软件开发与程序设计等）分离，可以减少专业人员的工作量，并避免当数据存储位置或结构变更时带来的数据组织影响。3.3 信息共享体系数据调度中心是支持数据应用中心乃至整个信息共享应用体系运作的管理中心。数据调度是指在各个数据应用中心以及各个应用分中心之间进行数
16、据的调度。具体的数据调度依据于业务流的需求，原则上仅调度在业务应用上有数据交换需求的的数据。数据源在应用单位本身的数据不进行重复数据共享调度。数据调度中心存储了大量的数据管理信息（元数据），通过开发数据库的存储过程以及应用程序，基于这些元数据实现数据的自动调度过程。元数据管理模型的建立要依托于具体的业务流程，在考虑通用性的前提下，应采取逐个业务流理顺的办法，逐步进行开发，完善管理。现有的数据交换是通过多对多的方式进行的，例如井下作业公司完成作业后所生成的作业施工总结数据要根据各采油厂的要求向其提供数据，而各采油厂的数据格式及数据提供方式并不相同，为井下作业公司带来很大的数据调度困难。同样，各采油厂还需要从研究院、测井公司等单位索要分析化验数据、监测数据等，其数据交换的管理同样缺乏规范性和可操作性，使得数据管理员疲于奔命，而且往往是达不到数据调度的目的。采用这种数据调度中心的机制进行数据调度，使数据调度工作成为一种星型结构，对各数据单位来讲是一对一的关系，可操作性强。对于数据调度中心来讲，可实现集
