优化数据管理模式，提升“数据中心"质量引言霞李涛吴燕华“信息孤岛”；吴(中国石油化工股份有限公司胜利油田有限公司胜利采油1--)1随着中国石油化工股份有限公司胜利油田有限公司胜利采油厂(以下简称采油厂)信息化的发展，有越来越多的数据产生，甚至采油厂的核心竞争力也是以某种数据形态而存在的，或者说数据是采油厂的核心竞争力。数据中心，它着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘已有数据库的数据资源，满足采油厂高层领导管理决策分析的需要。所以，长期积累的数据是资源，是财富，更是一个数据中心的神经中枢。数据的采集和管理是采油厂实现信息化的至关重要的一步，拙劣的数据管理方式会导致采油厂管理上的失败。采油厂的信息化建设经过多年的实施和开发应用，形成了一定规模，近几年先后建成了勘探开发数据库、采油工程数据库、成本管理数据库、生产运行管理数据库、计划统计数据库、劳资管理数据库等数据库。这些数据库的建立已在采油厂的生产经营管理中发挥了比较显著的作用。但是距离信息化采油厂的数据中心的建设原则还存在一定的差距，重点反映在3个方面：(1)基础数据不完整(勘探、钻井、测井资料的共享)；(2)受目前条块分割管理模式制约，应用系统建设缺乏统一规划和统一管理，形成多个(3)数据管理模式不统一。具体表现在：现有数据库基本都是各系统、各单位为了本系统或本单位管理工作的需要而设计的，因此具有条块分隔、独立封闭的明显特征：种类繁多、管理分散、重复录入、数据不完整、设计不规范、标准不统一、结构不合理、不能共享、管理和维护困难等。单位或系统的部分需求满足了，但从采油厂全局看由于缺乏统一规划和科学设计，彼此不能互联互通，造成信息孤岛；又重复录入和存储彼此都需要的数据，造成数据冗余和兼容矛盾；更重要的是那些对彼此都不相干的数据无人录入和管理，而管理是宏观的，会造成大量技术性的微观数据丢失和错误信息的介入。摘要本文主要描述在采油厂“数据中心”的建设实践过程中，总结出了一套优化的数据管理模式：业务模型管理、数据标准管理、数据采集管理、数据质量管理、数据存储管理、数据集成应用管理。通过管理模式中环环相扣的6个环节，实现了胜利采油厂信息的迅速传递和响应，实现数据管理的协同运作和高质量数据的科学分析。关键词业务模型标准采集数据质量数据存储集成．-——432-—-——2总体建设目标3数据管理模式所以，采用战略驱动、面向用户、以信息为中心、基于模型、科学严密的数据管理模式对提升数据质量，优化数据中心数据来说是绝对必要的。数据管理的最终目标是：利用现代信息技术，形成特性化的数据管理模式，实现采油厂管辖范围内源头数据齐全准确地采集，通过网络(有线和无线)传辅到采油厂数据管理中心进行规范化地入库和管理，实现安全地授权共享。在此基础上通过油田数据管理中心的相关数据·应用一体化的模拟分析软件，对油田从地下到地面的空间目标和系统进行可视化地监测、诊断、优化和分析，实现及时地科学地决策，规范业务流，整合并优化资金流、物流和信息流，以提高油田所有资源(包括设备资源、人力资源、地质资源和储量资源)的利用率，最大限度地降低操作费，提高采收率，强化采油厂的综合竞争力。如何通过信息技术优化数据管理模式、整合现有资源、实现准确信息的迅速传递和响应．实现数据管理的协同运作和高质量数据的科学分析．推进信息技术改进和品牌提升，是当前工作的重点方向。我们在海量的数据资源里，经历了反复的实验和探索，构建出一套能够满足采油厂数据管理实际需要的数据管理模式。如图1所示。优化的数据管理模式是由基于数据中心的6个管理关节的内容构成，包括：业务模型管理、数据标准管理、数据采集管理、数据质量管理、数据存储管理和数据集成应用管理。这6个环节既环环相扣，又依据其管理核心内容自成一体。优化的数据管理模式，使我们可以按照既定方向，控制节奏、分步实施，将数据采集、应用、处理过程中的错误降到了最底一钉j一限。致据管理模式示意圈图1数据管理模式总体设计项目总体设计内容项目总体设计思路信息系统以数据为中心，应用开发是面向数据的，而不应该面向处理过程。我们强调信没有确定战略性的业务模型就进行任何应用系统的开发，注定是要失败的。确定业务模织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据中心系统的业务模型。一方数据中心是面向决策分析的数据库，我们需要考虑一些方向性的需求，如：要做的决策类型有哪些?决策者感兴趣的是什么问题?这些问题需要什么样的信息?要得到这些信息需4息系统建设的高层规划工作是以总体数据规划为中心的总体规划与总体设计。数据管理模式的设计思路应该：基于数据稳定性原理，根据“自顶向下规划和自底向上设计相结合”的策略方法，依据“由分散开发向集成化’’的设计思想，以建立健全数据资源管理标准、正确制定数据库计划和研制新的业务功能模型作为重点，来建立