商業智能時代數據資產的風險管理研究

許清華

摘 要：智能電網的建立有效提升了電網系統實際運行的安全與穩定性，實現了電網內部資源的優化配置，為廣大用戶帶來更加安全可靠、高效清潔的電能輸送和增值服務。智能電網的建立和運行需要以智能電網數據資產風險管理為前提，要真正提升智能電網數據資產風險管理科學化水平，風險管理屬于其中的核心環節。本文針對此問題展開了深入探討。

關鍵詞：智能電網;電網企業;數據資產;風險管理

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）03（b）--03

現階段，智能電網數據資產風險管理工作主要針對數據資產進行計劃、控制，提升數據的開發應用效率，不斷促進智能電網數據資產價值的提升。雖然對數據資產價值的挖掘能夠為公司發展帶來新的助力，然而高收益往往也存在高風險，如果業務數據丟失或泄露，必然會在很大程度上影響到企業的生產經營，對企業造成非常大的經濟損失。因此我們有必要深入研究智能電網推進背景下數據資產風險管理的相關問題。

1 智能電網推進背景下數據資產風險的內涵與特征

1.1 數據資產風險管理的內涵

數據資產屬于智能電網在自身運行管理活動中逐漸形成的有價值的數據信息資源，科學開展好數據資產風險管理工作一般來說需要嚴控數據資產質量，強化數據共享和應用管理。數據資產質量管控應當根據智能電網數據質量評價標準及監管規定，重點針對業務源數據信息予以準確全面稽查，針對存在的問題提出具體的整改措施，保證使用者可以獲取到更加準確的數據;數據共享主要指的是根據實際共享需要，針對數據共享的實際情況予以評估和完善，保證智能電網數據資產能夠真正實現共享互通;應用管理即是結合電網企業經營發展的具體情況，設計好智能電網數據資產風險管理工作方案，編制風險管理工作規劃，促進數據使用者和提供者的溝通與聯系，有效控制數據資產風險管理風險，降低管理成本。

1.2 數據資產風險管理的特征

首先，數據資產質量在很大程度上影響到電網企業日常的生產和經營活動，要科學高效利用大數據技術，必須要擁有高質量的數據資產，如若不然則難以真正發揮出大數據的價值與作用。所以貫徹落實大數據資產風險管理工作，促進數據資產質量提升，對于現代化的電網企業而言是必須要引起重視的一個問題，也是電網企業現階段和未來很長一段時期內都必須要重視的工作。其次，數據資產管理工作的設計范圍進一步拓展，電網企業運營發展過程中所產生的數據信息量非常龐大，數據資產風險管理工作也面臨著新的挑戰，在新時期下數據資產風險管理從傳統信息部門為主逐漸發展為企業高層引領，各部門積極參與的一項工作，同時也突出反映了電網企業戰略級的重視程度，涉及的具體范圍更為廣泛。最后，電網企業在建立數據資產風險管理體系的過程中必然要重視工作流、產業鏈及生態連接等重要元素，要借助于更加規范的標準來確保數據資產風險管理效率和質量，確保全流程數據資產風險管理的統一協調。

2 電網企業數據資產風險管理的對象與框架

2.1 數據資產風險管理的對象

首先是確保數據質量。因為智能電網數據資產表現出多源、異構及高維等特點，在進行采集、通信及入庫等流程后獲得的數據質量高低直接決定了數據處理成本。其次是保證數據安全。智能電網數據資產具有極高的開發應用價值，所以在風險管理過程中可能會存在數據失竊或流失的風險，因此安全管理也是數據資產風險管理的重要對象之一。

2.2 數據資產風險管理的框架

數據資產風險管理屬于一項長期性、系統性的工作，重點需要落實好開發、執行、監督數據資產的方案、流程等工作，從而確保數據資產的質量與價值。根據電網企業經營管理實際和數據資產風險管理需求，建立風險管理框架，如圖1所示。

3 電網企業數據資產風險管理體系的構建

3.1 建立數據資產風險管理組織保障

數據資產風險管理組織體系，詳細來說包含組織機構及規章制度兩方面。

一方面，根據電網企業目前內部組織架構，數據資產風險管理機構應當由領導小組及其下設辦公室構成。數據資產風險管理領導小組屬于電網企業開展此項工作的直接領導組織機構，統一管理整個企業的數據資產風險管理活動。

另一方面，規章制度的建立與完善必須要涉及工作標準、具體流程等相關事項，同時數據資產全生命周期管理也應融入其中，屬于數據資產風險管理的總體綱要。

3.2 數據資產風險管理體系分層

電網企業數據資產風險管理體系通常設置戰略層、管理層及執行層。戰略層需要設置企業管理層直接參與的數據資產風險管理委員會，具體職責是對整個風險管理活動實施統一規劃和部署，確定管理目標，協調各部門不斷推進風險管理工作的開展。管理層主要包含數據資產歸口管理部門及技術保障部門，歸口管理部門一般來說需要制定數據資產風險管理的基本工作流程及考評標準和其他相關制度，確保數據資產風險管理的有序推進，幫助處理好數據資產風險管理過程中出現的困難與問題，對實際管理情況進行考核評價等;技術保障部門主要職責是確保電網企業數據資產的安全性和完整性，負責提供一些日常的運行維護和故障處理等服務。執行層一般來說包含業務部門及基層單位，業務部門主要職責是對數據資產質量實施日常維護管理，而基層單位需要做好電網企業數據資產的核查工作，保障數據資產和各項業務活動的開展情況保持一致。

3.3 數據資產安全標準設計

3.3.1 數據資產保密性定級

對數據的分類分級之后，要根據各項數據的具體定級結果，按照提前設置好的規則，對組合型數據進行定級。一般來說針對單個數據項的定級較為便捷，通常在數據可以公開的維度進行度量，可由相關業務部門帶頭，積極聯系信息系統運維單位，從業務與技術層面對數據項實施分類并進行定級賦值，再按照事先制定的規則評估組合型數據資產具體保密等級。

3.3.2 數據資產脫敏策略

為提升數據脫敏基本流程的可控性，最終獲得的結果可以真正符合實際需要，數據脫敏時應當始終從技術及管理兩個角度出發，嚴格遵循真實性、穩定性及可配置性的要求，科學高效開展好數據脫敏信息搜集、數據脫敏規則確定、數據脫敏執行和驗證等各個流程的工作。

3.4 數據資產全生命周期風險管理策略

3.4.1 技術策略

電網企業數據資產風險管理技術策略主要囊括了對比、細分、溯源及趨勢幾項內容。對比即針對底層數據和統計結果實施分析，重點集中在來源具有差異性但相互關聯數據的對比;細分即選擇跨行業分析維度及數據挖掘策略來對數據信息實施深入分解;溯源則是分析導致問題的根本因素，從而有效處理好相關問題;趨勢即按照目前已有統計數據來對企業未來發展進行合理評估，重點在于確保分析結果的準確性和客觀性。同時通過利用數據脫敏手段，在保留業務含義的基礎上避免數據泄露，在數據資產風險管理末端選擇相應技術對其實施銷毀。

3.4.2 管理策略

目前很多現代信息技術已經廣泛應用于智能電網建設中來，在這一形勢下我們更需要重視數據資產的風險管理。借助于財務共享建設能夠把分散在不同地區的可標準化、業務量較大且具備集中作業可能性的會計信息進行集中共享，促進運營效率的提升。這樣一來不但釋放了更多的人力資源，同時也真正做到了對管理會計資源的補充;同時會計運營子系統處于多個機構中，實現了會計數據信息處理的批量化推進，有效降低了運營管理成本。財務共享系統的構建為電網企業數據資產風險管理效率的提升帶來了一個很好的平臺，上級公司可以隨時了解子公司的財務運營數據，根據數據信息實施財務分析，還能夠確保整個智能電網數據信息的有效傳輸，確保財務管理工作和業務工作結合起來，為數據資產風險管理帶來更加強力的支持。

3.4.3 制度策略

其一，制度體系指的是一整套系統化的涉及數據采集、處理、流通及共享整個環節的管理規范，從而指導數據資產風險管理的規范化開展。制度體系一般來說有數據管理職能規定、數據資產風險管理技術標準（如數據字典、數據模型設計及接口標準）等。

其二，審計制度是判定數據資產風險管理工作是否規范標準，實際落實情況是否達到既定要求的一種監管機制，從而確保數據資產的安全、準確、完善、統一、規范。一般而言，審計需要專門的工作人員負責，審計目標主要針對數據權限使用制度和審批流程、日志留存管理辦法、數據備份恢復機制及監控審計體系規范等。

其三，培訓宣傳即電網企業為促進內部職工數據資產風險管理意識及專業化能力持續提升所組織進行的各種培訓以及考核活動。對于培訓來說，電網企業應當定期開展涉及數據資產風險管理的課程講座，或者組織優秀員工分享工作經驗和案例等。對于考核來說，電網企業應當把數據資產風險管理真正納入考核體系中，進一步強化數據資產風險管理理念，促進數據資產風險管控水平的提升。

3.5 促進數據資產保值增值

第一，應當開展好數據資產風險管理基本內容的控制。電網企業必須要重視并落實好此項工作，在清楚規定數據資產風險管理目標、職責、技術方法等相關內容的前提下，制定能夠包含電網企業內部各部門的數據資產風險管理機制，保證入庫數據滿足相關標準，確保數據資產風險管理活動的有序開展，為電網企業構建全方位、立體化風險管控體系帶來更大助力。第二，應當重新梳理數據資產風險管理職能，把元數據管理和風險管理滲透到其他各項管理職責之內，借助于數據資產風險管理環境模型，重新梳理并清楚規定數據目錄管理、開發管理、安全管理、評估管理及運維管理的相關內容，促進數據資產風險管理效率的提高，確保數據資產價值挖掘和開發利用工作的有序開展，促進數據資產的保值增值。

4 結語

綜上所述，對于電網企業而言，智能電網數據資產風險管理屬于信息化建設與大數據技術應用過程中必須要引起重視的一個重要課題，也是未來新時代下電網企業對智能電網數據資產實施價值挖掘和開發應用的客觀需要，風險管理體系的構建與完善在很大程度上關系到電網企業未來的建設與發展。本文所闡述的一系列基于智能電網的數據資產風險管理體系的構建和基本流程，希望能夠有效促進電網企業數據資產風險管理水平，有效降低數據安全風險，為數據資產價值挖掘和開發應用帶來堅實保障。

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