一种基于专业化需求的系统实用化监控方法与流程

本发明属电力行业，对电网信息系统实用化监控的方法。

背景技术：

随着信息化建设的不断进步和飞速发展，信息技术已渗透到电力行业运营的各个环节。而由于互联网通信等技术的发展，电网众多业务系统的全面实施推广实现了对业务应用有效支撑的同时，也导致了信息量的急剧增多，各种信息的种类和数量都成倍增加，造成了电力信息的“多源数据”现象。本发明

同时，因电网信息系统应用单位众多、业务部门多元化。而各应用单位、各业务部门管控点及方式存在一定差异，如何从多源信息系统中及时挖掘出隐藏信息和有效数据，如何及时掌握各业务系统在各单位的应用情况问题，给数据分析处理带来了巨大的挑战，因此，怎样合理有效的聚合、挖掘和智能处理多源数据已成为系统应用单位在业务系统全面推广工作中面临的难题。目前电网众多信息系统或平台已经建立了数据监控统计功能，但是这些功能的设计需求来源更多的是由统一建设开发或电网考评要求而来。加之这些统计监控数据单一，不能切实贴近众多业务部门的数据需求，远远不能满足各级人员的要求。另外目前的监控统计功能只考虑了常规的实用化及监控要求，设计前并没有对众多的业务部门特别是基层班组的需求进行详细的调研梳理及分析，不能有效的支撑各级人员开展本专业的相关工作。

若能借鉴以往信息系统推广实用化评价经验，深入收集、梳理、分析各专业的数据统计监控需求，应用数据监控技术及移动应用技术，建立企业级系统实用化监控方法，辅助各级人员及时发现系统推广过程中的应用、管理问题并进行整改，以评价促应用，可为各业务系统在应用单位的实用化提升提供有力支持。

技术实现要素：

实用化监控是为了保证电网各专业可靠运行，对其关键数据进行有效、准确地监控。本发明提供了一种基于专业需求的系统实用化监控系统，该系统实现了电网信息系统实用化考核要求，同时实现了贴近专业部门本身的实用化要求。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于专业化需求的系统实用化监控方法，步骤为：

(一)建立需求模型

通过对企业级系统的配网电子化移交及时率、电子化移交完成率、配网功能实用化、主网功能实用化、数据质量等关键指标，各级业务部门实用化监控统计需求进行研究，明确各类监控的数据构成及计算公式，以实现企业级系统实用化监控分析为目标，完成系统监控及评价方法的分析，形成一个合理有效的需求模型。

(二)建立聚合模型

根据需求模型定义的监控内容对监控数据进行选取，并将抽取的的数据进行有效融合处理：利用sql语句提取出基础数据，依据基础数据进行kettle数据源配置，通过kettle从多源数据库进行数据抽取，以构成监控统计的基础数据字段开始层层往上进行聚合，并融合到聚合平台数据库中，结合基础数据并套用指标公式，计算出聚合结果。构建一套反应业务需求的数据聚合模型；

(三)监控实现

对在需求模型中所收集到的多源数据进行融合后，完成报表数据源配置，套用指标公式，生成报表展示数据集，通过操作报表设计软件，以excel设计报表的方式，配置报表的表头、字段、格式、以及公式。将报表保存并发布到tomcat下，在聚合系统中通过嵌套iframe的方式对实用化监控数据进行展示，得出满足各业务部门需求的实用化监控数据。

本发明的优点或效果：

(一)提升精益化管理水平

通过对多源数据进行挖掘与聚合，基于各业务系统的业务域及业务需求进行整合分析，形成精益化决策依据指导业务系统的持续优化，提升处理效率，优化人力资源配置。

(二)提高经济效益

通过多源数据挖掘与聚合模型的建立，分析各业务域中功能流程的关联性，优化业务流程，实现数据对业务的反向支撑，降低了业务工作量，变相节约了人力成本与时间成本，也就等于间接提升了经济效益。

(三)实时监控评估系统实用化水平，提升数据安全性

通过实用化监控系统可实时监控评估系统实用化水平，并督促开展数据治理，提升数据质量和数据管理，并减少数据安全风险，提升了业务系统的数据稳定性与安全性，间接降低了意外损失的风险。

附图说明

图1为本发明系统框图。

具体实施方式

(一)建立需求模型

通过对企业级系统的关键指标、各级业务部门实用化监控统计需求进行研究，以实现企业级系统实用化监控分析为目标，完成系统监控及评价方法的分析。业务系统主要涉及生产域、gis、营销域等企业级系统，应用涉及设备、营销、系统运行、基建、物资、信息等部门；

梳理监控需求

以实用化考评方法、业务部门监控需求为切入点，紧密结合电网各业务部门的实际业务需求，通过现场调研深入获取各级业务人员在系统应用中面临的问题，收集各级业务部门的监控需求。并对收集的需求进行梳理分析，形成类别清晰并贴近实际业务的流程监控、数据质量监控、实用化监控等关键需求点；

需求定义分析

结合收集梳理的关键需求点，先后开展监控需求定义、监控构成元素分析、外部数据来源分析、监控计算方法分析、统计周期需求分析等工作；

构建需求模型

基于以上工作，对业务系统数据进行挖掘分析，从中搜索隐藏于其中的信息并加以分析整理，得出满足众多业务口需求的流程监控、数据质量监控、实用化监控等关键需求点，形成一个合理有效的需求模型。需求模型明确了需求定义、监控方法定义、基础数据构成、监控实现要求等内容；

(二)建立聚合模型

数据选择

根据需求模型定义的监控内容开始对监控数据进行选取，数据选择的好坏会直接对能否满足实际的应用需求与多源数据的融合处理效果产生影响。所以，在实际操作中，应按照具体的目的和用途来对电网业务数据进行合理选择；根据需求模型中定义的数据明确外部数据来源、源数据表、数据表结构、构成监控统计的关键字段。结合需求模型定义的周期要求，通过oracle数据脚本、数据同步工具对多源异构的数据进行抽取；

数据处理

数据的处理环节，是对多源数据进行融合前的必要环节，所有的处理工作都应该将数据间的互相沟通作为目标；在数据选取中，其主要工作是将流程、问题数据、实用化数据等不同类型的数据作出包括元素的分离归纳、数据的标准化等预处理，然后再将异源数据加工为统一格式加以保存，从而保证不同种类的数据在相同的工作平台中进行融合。

(三)监控实现

对在需求模型中所收集到的多源数据进行融合后，通过算法及处理得出满足各业务部门需求的实用化监控数据。

结合各类统计监控定义的方法自下而上进行数据类聚，通过脚本对已经抽取的数据进行处理，得出构成监控统计的数据集，然后通过算法实现指标结果计算。最后通过代码、报表设计、可视化等手段实现满足各级业务部门需求的监控统计模块。