01、成果背景

構(gòu)建數(shù)據(jù)要素國(guó)家治理體系不僅是我國(guó)推進(jìn)國(guó)家治理現(xiàn)代化的迫切需要，而且是我國(guó)釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值、占據(jù)國(guó)際數(shù)字競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)的迫切需要。以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵，通過(guò)全方位的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，全面提升了各產(chǎn)業(yè)、各行業(yè)的業(yè)務(wù)變革和決策能力。對(duì)于南方電網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)，自 2017 年左右就明確提出了建設(shè)“數(shù)字電網(wǎng)”和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，落實(shí)國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的舉措。到目前為止，南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司管理的數(shù)據(jù)已超過(guò) 500T，支撐了包括能源行業(yè)、政府部門、公眾民生在內(nèi)的上百個(gè)應(yīng)用。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理手段已無(wú)法應(yīng)付治理過(guò)程中產(chǎn)生的問(wèn)題，例如多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取和定義、數(shù)據(jù)治理效率、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則的時(shí)效性、治理知識(shí)的利用率、多維治理知識(shí)的融合等問(wèn)題。

在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮的過(guò)程中，對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)價(jià)值的管理是很關(guān)鍵的，要求數(shù)據(jù)準(zhǔn)確一致，質(zhì)量高，并能夠真實(shí)的反應(yīng)情況，才能夠服務(wù)支撐相關(guān)業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確提升。而在實(shí)際的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中往往不能達(dá)到這樣的理想情況，而遇到了很多問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)：

（1）電力企業(yè)主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)元數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)采集，而管理元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)往往以非結(jié)構(gòu)化的形式存在，需要人工進(jìn)行錄入、管控。每年需要花費(fèi)大量的資源、成本。

（2）不同來(lái)源的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)存在不一致的情況；一是隨著業(yè)務(wù)變化而發(fā)生的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的變化，無(wú)法及時(shí)更新對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)治理規(guī)則。二是對(duì)于內(nèi)部不同的業(yè)務(wù)線條，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)上可能存在不一致的情況，比如對(duì)設(shè)備的定義、生產(chǎn)、營(yíng)銷等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)就不一致。這就帶來(lái)了數(shù)據(jù)管理應(yīng)用和數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)的一些問(wèn)題。

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則清單主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)梳理和維護(hù)，目前情況下只能覆蓋核心業(yè)務(wù)和部分常規(guī)業(yè)務(wù)，對(duì)于新興業(yè)務(wù)、綜合能源業(yè)務(wù)、產(chǎn)業(yè)金融等業(yè)務(wù)覆蓋仍有待加強(qiáng)。

（4）在對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)題進(jìn)行分析時(shí)，數(shù)據(jù)邏輯和業(yè)務(wù)流程還存在著緊耦合，支撐基層業(yè)務(wù)人員開展數(shù)據(jù)治理的服務(wù)能力亟待加強(qiáng)。

（5）元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則、問(wèn)題數(shù)據(jù)分析結(jié)果、整改指引、整改經(jīng)驗(yàn)等方面的知識(shí)獨(dú)立積累，數(shù)據(jù)治理知識(shí)未能全面有效地形成體系。

總結(jié)起來(lái)，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中，會(huì)遇到很多問(wèn)題：

（1）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)定義與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)覆蓋不全。

（2）數(shù)據(jù)治理過(guò)程缺乏自動(dòng)化和智能化手段，工作量很大，效率較低。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則的時(shí)效性無(wú)法保障。

（4）治理專家知識(shí)未能有效利用，問(wèn)題發(fā)現(xiàn)效率不高。

（5）數(shù)據(jù)治理知識(shí)融合程度低，無(wú)法多維度的查詢和展示關(guān)聯(lián)信息。

在面臨上述問(wèn)題時(shí)，如果還是依靠傳統(tǒng)”人海戰(zhàn)術(shù)“的數(shù)據(jù)治理模式，將無(wú)法適應(yīng)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要求。因此，在 2020 年底，南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司在實(shí)踐中開展了元數(shù)據(jù)智能治理的探索，嘗試通過(guò)智能識(shí)別、智能分析、知識(shí)圖譜等自動(dòng)化和智能化的數(shù)據(jù)治理手段實(shí)現(xiàn)基于元數(shù)據(jù)的智能治理，深挖電力數(shù)據(jù)要素價(jià)值，“以智促質(zhì)、以質(zhì)增值”。

數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)主要圍繞五個(gè)方面：

（1）多源異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能采集和元模型管理。

（2）采集技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、管理元數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建電力治理知識(shí)圖譜。

（3）在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)的掃描自動(dòng)的生成一些自適應(yīng)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。

（4）通過(guò)數(shù)據(jù)特征分析的算法，智能識(shí)別和挖掘數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

（5）基于案例庫(kù)和知識(shí)庫(kù)的沉淀，對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)題智能分析，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

02、成果內(nèi)容

南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司基于元數(shù)據(jù)的智能治理經(jīng)歷理論研究、平臺(tái)建設(shè)、場(chǎng)景應(yīng)用三個(gè)階段，從“治理知識(shí)圖譜化”、“元數(shù)據(jù)自動(dòng)化管理”等五個(gè)關(guān)鍵方向進(jìn)行突破。

為實(shí)現(xiàn)“以智促質(zhì)、以質(zhì)增值”的目標(biāo)，南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司通過(guò)對(duì)治理理論體系的研究提出了“治理知識(shí)圖譜化“等五個(gè)改進(jìn)點(diǎn)，打造數(shù)據(jù)治理智能化技術(shù)的平臺(tái)建設(shè)，以應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)價(jià)值挖掘，初步探索了一條智能化數(shù)據(jù)治理的前進(jìn)方向。以使用智能化的數(shù)據(jù)治理手段，替代一些人工工作。這條技術(shù)路線主要分為三步：

（1）統(tǒng)一大數(shù)據(jù)治理體系研究。

（2）基于數(shù)據(jù)治理智能化技術(shù)的平臺(tái)建設(shè)。這包括治理知識(shí)的圖譜化構(gòu)建、元數(shù)據(jù)自動(dòng)化管理，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則的自動(dòng)生成，通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)則的應(yīng)用，將研究成果通過(guò)平臺(tái)建設(shè)工具化，以支撐數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)問(wèn)題的智能分析。

（3）數(shù)據(jù)治理智能化技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。

基于元數(shù)據(jù)的智能治理體系主要分為兩層：

（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理底層技術(shù)服務(wù)能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、智能算法等技術(shù)能力，面向電力數(shù)據(jù)治理問(wèn)題所構(gòu)建的基礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)能力。在原先包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、質(zhì)量問(wèn)題的處理，都是依靠人工和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行梳理，因此，進(jìn)行底層技術(shù)服務(wù)的提升是非常有必要的，這是治理體系的基礎(chǔ)。

（2）智能數(shù)據(jù)治理框架，在應(yīng)用數(shù)據(jù)治理技術(shù)服務(wù)能力的基礎(chǔ)上，根據(jù)治理應(yīng)用需求搭建的智能數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。

接下來(lái)對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹。

元數(shù)據(jù)治理平臺(tái)首先要解決的問(wèn)題是構(gòu)建統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)模型，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)智能識(shí)別。在企業(yè)內(nèi)部的不同業(yè)務(wù)部門，對(duì)數(shù)據(jù)的定義，隨著業(yè)務(wù)的變化，標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的。比如說(shuō)，對(duì)于電力設(shè)備，在市場(chǎng)相關(guān)部門的定義與生產(chǎn)部門的定義是有一定差異的。這是在企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析會(huì)遇到的問(wèn)題。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐漸增多，此時(shí)電力數(shù)據(jù)需要更多的和相關(guān)行業(yè)的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合應(yīng)用，以使數(shù)據(jù)要素的價(jià)值持續(xù)釋放。在這個(gè)過(guò)程中，內(nèi)外部不同的單位對(duì)數(shù)據(jù)的定義也存在著較大的差異。因此，需要解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能識(shí)別問(wèn)題。

具體的，通過(guò)構(gòu)建多源異構(gòu)的元數(shù)據(jù)模型，將企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)基于業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行重新組織；利用元數(shù)據(jù)智能識(shí)別，在技術(shù)元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提取完善元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、維度多樣的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。在這個(gè)過(guò)程中，需要將企業(yè)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行重新組織，例如對(duì)于同一臺(tái)設(shè)備，電力行業(yè)與銀行間進(jìn)行共同的識(shí)別，以構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。此外，元數(shù)據(jù)智能識(shí)別需要引用圖像識(shí)別、文本挖掘等技術(shù)，這是元數(shù)據(jù)智能治理的第一步。

元數(shù)據(jù)智能治理體系的第二步是構(gòu)建元數(shù)據(jù)治理的知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)知識(shí)的融合。以識(shí)別的技術(shù)元數(shù)據(jù)為枝干，自動(dòng)采集“元數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則、規(guī)則與治理案例、規(guī)則與治理問(wèn)題、元數(shù)據(jù)之間的父子關(guān)系”等信息形成樹葉，構(gòu)建具備實(shí)體、關(guān)系、屬性等信息的治理知識(shí)圖譜，并以此圖譜作為整個(gè)智能數(shù)據(jù)治理的基座和核心。為下一步進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)質(zhì)量規(guī)則生成打下基礎(chǔ)。

元數(shù)據(jù)智能治理體系的第三步是通過(guò)智能化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則的自生成，并支持規(guī)則的動(dòng)態(tài)更新。基于治理知識(shí)圖譜，通過(guò)工具掃描自動(dòng)生成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，并且隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)的更新，能夠自動(dòng)的更新這些規(guī)則。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，也需要每年進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，以及時(shí)掌握變化。

最后，在進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量治理的過(guò)程中，需要利用治理案例進(jìn)行知識(shí)沉淀，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的智能分析，并利用算法實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的快速定位。利用之前數(shù)據(jù)治理所積累的知識(shí)庫(kù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練質(zhì)量問(wèn)題分析模型，根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則的執(zhí)行結(jié)果中質(zhì)量問(wèn)題的特征情況，通過(guò)算法技術(shù)計(jì)算特征的相似程度，自動(dòng)的推薦問(wèn)題分析原因，以及治理案例，使用戶通過(guò)治理知識(shí)圖譜能夠一站式查詢所有相關(guān)治理知識(shí)。通過(guò)建立知識(shí)庫(kù)，在遇到一些質(zhì)量問(wèn)題的時(shí)候，可以使用知識(shí)庫(kù)定位解決，作為數(shù)據(jù)質(zhì)量整改的根據(jù)，方便一線數(shù)據(jù)治理人員的工作。

通過(guò)之前所提到的技術(shù)手段，進(jìn)行整個(gè)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)的搭建，通過(guò)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用元數(shù)據(jù)的智能識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)自動(dòng)管理，并基于元數(shù)據(jù)構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量規(guī)則的自動(dòng)生成，以及智能化的問(wèn)題分析處理和治理知識(shí)圖譜的自動(dòng)構(gòu)建。平臺(tái)通過(guò)智能和自動(dòng)化手段實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的治理，有效的支撐數(shù)據(jù)交互服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)治理平臺(tái)中，使用了以下關(guān)鍵技術(shù)。

對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理技術(shù)是非常成熟的，但對(duì)于管理元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，往往是沉淀在一些文檔里的，利用自然語(yǔ)言處理、圖像特征識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、動(dòng)態(tài)特征識(shí)別等智能技術(shù)，可快速對(duì)圖像、文檔、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息的分析和識(shí)別。此外，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理在現(xiàn)實(shí)中還存在漏洞，沒(méi)有進(jìn)行統(tǒng)一分類。

2. 構(gòu)建電力元數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜

首先對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)采集技術(shù)元數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識(shí)圖譜原型；其次根據(jù)從技術(shù)文檔、規(guī)范制度、數(shù)據(jù)特征中智能識(shí)別的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)，提取實(shí)體、關(guān)系、屬性等信息，不斷循環(huán)完善知識(shí)圖譜，形成體系化、一站式的圖譜。

3. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)智能挖掘技術(shù)

通過(guò)在數(shù)據(jù)治理知識(shí)圖譜中選擇業(yè)務(wù)對(duì)象的相關(guān)字段，可以在數(shù)據(jù)挖掘頁(yè)面可通過(guò)數(shù)據(jù)特征算法計(jì)算出該字段的數(shù)據(jù)類型特征分布情況，以此作為在業(yè)務(wù)發(fā)生變動(dòng)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的變化感知和完善補(bǔ)充，重點(diǎn)強(qiáng)化對(duì)外部數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)管控能力和數(shù)據(jù)治理能力。首先通過(guò)知識(shí)圖譜，選擇需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)挖掘的字段元數(shù)據(jù)，其次自動(dòng)定位到該字段，通過(guò)智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)特征分析，可分析出該字段長(zhǎng)度、枚舉值、值域等數(shù)據(jù)特征，最后人工確定后形成標(biāo)準(zhǔn)。

4. 數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則自生成自適應(yīng)技術(shù)

數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則通過(guò)元數(shù)據(jù)的庫(kù)表名稱、字段名稱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系信息，利用規(guī)則生成引擎，對(duì)參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)信息按照規(guī)則腳本規(guī)范進(jìn)行組裝，形成可執(zhí)行的SQL腳本。并支持通過(guò)感知元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)特征變化情況，進(jìn)行自適應(yīng)更新。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)普適性數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則的生成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的全域覆蓋。

5. 質(zhì)量問(wèn)題自動(dòng)化歸因分析技術(shù)

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題自動(dòng)化歸因分析基于南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司歷年積累的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題分析報(bào)告、整改指引等治理案例信息，采用基于特征相似度計(jì)算，分析匹配，形成最佳的綜合治理建議推薦。以治理知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)通過(guò)元數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)治理相關(guān)所有信息的統(tǒng)一查詢。

03、成果價(jià)值

基于元數(shù)據(jù)的智能治理經(jīng)過(guò)一年的實(shí)踐，已覆蓋銀行、新能源、客戶服務(wù)等應(yīng)用場(chǎng)景，有效促進(jìn)了電力數(shù)據(jù)要素價(jià)值挖掘與釋放。

首先，南方電網(wǎng)云南電網(wǎng)公司的團(tuán)隊(duì)在相關(guān)的研究成果已應(yīng)用于數(shù)據(jù)智能治理平臺(tái)，能夠基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的治理，并且聚焦于一些具體的核心業(yè)務(wù)上，并能夠覆蓋到外部數(shù)據(jù)或者非核心數(shù)據(jù)等更大范圍的數(shù)據(jù)。截止目前，已管理 5000+ 數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成 3000+ 規(guī)則，支持處理 1000 多類問(wèn)題，以及對(duì)內(nèi)對(duì)外的 20 多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。在擴(kuò)大元數(shù)據(jù)覆蓋、解決多源異構(gòu)問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)智能化管控等方面均取得明顯成效，治理后的數(shù)據(jù)交換服務(wù)已覆蓋銀行、新能源、客戶服務(wù)等應(yīng)用場(chǎng)景，有效支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，促進(jìn)了電力數(shù)據(jù)要素價(jià)值挖掘與釋放。

04、典型應(yīng)用案例

第一個(gè)典型應(yīng)用案例是云電貸。在這個(gè)場(chǎng)景中，主要通過(guò)對(duì)電力用戶的數(shù)據(jù)，與銀行合作構(gòu)建用戶的信用畫像，并提供給小微企業(yè)進(jìn)行參考。

在這個(gè)項(xiàng)目中，通過(guò)對(duì)用戶電力數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)定義，以及元模型構(gòu)建，給“云電貸”產(chǎn)品在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)模型構(gòu)建提供了極大的便利性，將應(yīng)用落地推廣的時(shí)間提前了半年， 率先在昆明、曲靖、玉溪三地同時(shí)落地推廣，成功由用電客戶自主申請(qǐng)達(dá)成首單。通過(guò)智能化數(shù)據(jù)治理，云電貸產(chǎn)品所管理的數(shù)據(jù)得到大量治理，數(shù)據(jù)服務(wù)訪問(wèn)的成功率從 81.3% 提升至 95.7%，有效的支撐了“云電貸”數(shù)據(jù)增值服務(wù)的訪問(wèn)， 目前產(chǎn)品已有 ?2000+ 次訪問(wèn)量。到目前為止，已有累計(jì)對(duì)幾十家云南中小微企業(yè)開展幾十次的授信，成功放出貸款上千萬(wàn)元。

第二個(gè)典型的應(yīng)用案例是彩云充。這個(gè)平臺(tái)通過(guò)對(duì)充電數(shù)據(jù)的分析和治理，將數(shù)據(jù)問(wèn)題從 8% 下降到 2%，支撐了新能源汽車及充電設(shè)施的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù)，以及新能源汽車及充電設(shè)施一體化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析服務(wù)。通過(guò)對(duì)充電數(shù)據(jù)和布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同治理，為充電樁精準(zhǔn)定位和布局夯實(shí)基礎(chǔ)，解決新能源汽車用戶找樁難、充電難的業(yè)務(wù)困境，通過(guò)電網(wǎng)數(shù)據(jù)接口與其他平臺(tái)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化的元數(shù)據(jù)統(tǒng)一定義，優(yōu)化數(shù)據(jù)交互的兼容性。