随着能源行业数字化建设的不断推进，大量的数据被生成和积累。这些数据不仅包括了日常运营中的各类记录，还包括了从传感器、智能设备和其他物联网(IoT)技术中收集的实时数据。尽管数字化转型带来了丰富的数据资源，但在实际操作中，很多有价值的数据并未得到有效利用，成为所谓的“沉默”或“沉没”数据。
沉默数据是指那些虽然被收集，但由于缺乏有效的管理和应用手段而未能发挥其潜在价值的数据。沉没数据则是指那些在数据湖或数据库中长期未被访问和使用的数据。在能源行业中，沉默且沉没的数据可能包括历史运行数据、故障记录、维护日志等，它们往往含有丰富的信息，但对于决策者来说却难以直接转化为洞察力。为了更好地利用这些数据，越来越多的能源行业企业开始探索数据资产资产化的可能性，以更加清晰地认识到数据的价值，并采取措施来确保这些数据得到妥善管理和利用，从而提升企业的整体竞争力。
作为数据要素的重要组成部分，能源行业数据备受瞩目，因其不仅记录了能源的生产、传输和消费过程，还蕴含着行业发展趋势、市场需求变化等关键信息；通过有效整合和分析数据，能够规划数据应用场景，为行业提供更加精准的决策支持。更有趣的是，已经不止一位专家注意到了数据行业与能源行业之间的“隐喻般的契合”：数据就像是埋藏在地下的石油或原煤，它们是由人类实践活动所沉淀下来的宝贵资源。如果不加以挖掘和提炼，这些数据就如同埋藏在地下的宝藏，永远无法见到天日。然而，一旦我们开始挖掘这些数据，就像开采石油一样，它们就能为我们带来源源不断的进步动能。在这个数字化时代，数据就是未来的石油，是驱动社会经济向前发展的核心动力。与此同时，数据的开采和挖掘过程就如同挖掘地下宝藏一样，需要精心规划和严格的规范。正如石油和煤炭等传统资源的开采需要遵循一定的安全标准和技术规程以确保高效且安全的产出，数据的挖掘也需要一套完整的规范来指导。在这个过程中，数据的采集、清洗、存储、分析和应用等每一个步骤都需要有明确的标准和流程。只有这样，才能保证数据的质量和价值得以最大化。规范化的数据管理不仅能提升数据的可用性和安全性，还能确保数据的合法合规使用，避免侵犯隐私等问题的发生。例如，在能源行业中，从智能电网系统收集到的海量数据需要经过仔细筛选和清洗，去除无效或冗余的信息，确保数据的准确性和一致性。之后，通过应用先进的数据分析技术，如机器学习和人工智能，可以从这些数据中提取出有价值的洞察，用以优化能源调度、提高能效和改善客户服务体验。所有这些步骤都需要遵循一套既定的标准和最佳实践，以确保数据资产的高效利用和长期价值。简而言之，数据的开采挖掘过程分外需要规范，就如同石油和煤炭的开采一样，需要有一套严格的标准和流程来指导，这样才能确保数据的潜力得以充分发挥，为能源行业乃至整个社会带来持续的进步和发展。02.能源行业数据：既具备应用价值，又具备财务价值
能源行业数据涵盖了从原油、天然气、煤炭到电力、可再生能源等各个能源种类。随着能源行业数字化建设的不断深入，多个子行业都积累了大量的数据。这些数据覆盖了从生产、传输到消费的各个环节，但由于种种原因，许多有价值的数据未能得到有效利用，成为所谓的“沉默”或“沉没”数据。首先是电力行业。电力行业在数字化方面取得了显著进展，通过智能电网和分布式发电系统等技术的应用，产生了大量关于电力生产和消耗的数据。然而，在这个过程中也产生了大量的沉默数据，如老旧电站的运行数据、电力设施的维护记录等。电力公司可以通过对这些数据的深入分析，优化电力系统的运行效率，减少故障发生的可能性。其次是石油天然气行业。石油天然气行业的数字化转型主要体现在勘探开发、生产作业、管道运输等方面。这些环节中积累的数据往往具有很高的价值，但同样存在沉默数据的问题，比如过去的勘探资料、井下设备的工作状态记录等。通过对这些数据的挖掘和利用，石油天然气公司可以更准确地评估油气田的潜力，优化开采方案，并提高整个供应链的透明度。最后是煤炭行业。煤炭行业的数字化则更多地体现在煤矿安全生产、智能采矿技术等方面。在这些领域，大量的监测数据和事故记录可能没有被充分利用，成为沉默数据。通过将这些数据进行整合与分析，煤炭企业可以更好地预防安全事故的发生，提高开采效率，并减少环境影响。03.另一种“开采 ”：发掘和发现能源数据的应用场景
回顾当前的数据资产入表实践会发现，这一过程不仅仅是将数据资源变为企业资产，更重要的是能够通过入表更准确地量化数据资产对企业收益层面的贡献。然而对于能源行业企业来说，预估数据资产收益的挑战尤为突出。但是，由于能源行业的特殊性，其数据资产的价值往往难以直接体现在传统的财务报表上。因此，如何通过有效方法评估和利用数据资产，预估数据资产能够为自身带来的商业价值，成为各行业企业尤其是能源企业的一大难题。从应用场景角度分析，能源行业在生产与经营全链路中可产生并积累规模庞大的高价值数据，包括但不限于生产、运输、存储、消费等各个环节。将不同场景的能源数据与具体业务紧密结合，挖掘其在预测分析、优化决策、效率提升等方面的应用潜力，从而归纳总结出数据背后的商业价值。为企业的数字化转型升级和可持续发展提供有力的数据支撑，才能帮助企业精准实现收益增长。例如，一家电力公司可能通过数据分析发现，通过整合和分析过去几年中积累的电站运行数据，可以预测未来电力需求的变化趋势，从而优化发电计划。类似地，石油天然气公司也可以通过分析过去的勘探数据，为新油气田的开发提供决策支持。煤炭企业则可以通过分析煤矿的安全记录，提高矿山的安全管理水平。又如，某全球光伏制造的龙头企业，通过自动化设备、AI算法等，实现全链路线上规范化库存管理、多系统数据集成实时联动，显著提高生产效率。其太阳能电池片产线单线产能提高45%，整体用工减少62%，能源消耗降低30%，生产效率提升161%。再如，某大型电网公司能通过构建智能电网系统，实现能源数据的全面采集、处理和分析。智能电网不仅提升了电网运行的安全性和稳定性，还通过大数据分析优化能源调度，减少能源损失。不仅如此，还能利用大数据为用户提供个性化的能效提升方案，增强用户粘性，间接提升了企业的服务收入和品牌形象。这些行业特性与实践，特别需要在入表过程中充分认知和予以彰显。04.难点与痛点：精准量化各细分场景下数据的应用价值
虽然能源行业的数据资产在各种应用场景中展现出了巨大的潜力，但如何量化这些应用场景下的数据应用收益仍然是一个挑战。这主要是因为数据的应用价值往往是间接的，并且其效果可能需要一定的时间才能显现出来。为了克服这一难题，能源企业需要采取一系列策略来量化数据的应用收益。- 定义关键绩效指标（KPIs）：根据应用场景的不同，定义相关的KPIs，如成本节约、效率提升百分比、故障率下降等。
- 设置基准线：在实施数据应用项目之前，确定各项指标的基线值，以便后续比较改进的效果。
- 定期跟踪与评估：定期跟踪各项指标的变化，并与基线值进行对比，评估数据应用的实际效果。
- 案例研究：通过对成功案例的研究，总结数据应用的最佳实践，并从中提炼出可量化的收益模式。- 构建收益模型：基于历史数据和预测模型，模拟数据应用带来的潜在收益。例如，通过机器学习算法预测能源需求变化，从而估算优化调度带来的节能效果。- 成本-效益分析：计算数据应用项目的总投入成本与预期收益之间的比率，评估项目的经济效益。- 非财务指标：除了财务指标外，还应考虑非财务指标，如客户满意度、员工工作效率、环境影响等，这些指标同样可以反映数据应用的价值。- 不确定性分析：考虑到外部环境和内部条件的变化可能对数据应用效果造成的影响，进行敏感性分析，评估不同假设情景下的收益变化情况。回归案例来看，电力公司可以通过整合和分析电站运行数据，预测电力需求趋势，优化发电计划。通过比较实施前后发电计划的差异，可以量化因优化调度而节省的成本。再如石油天然气公司，可以通过分析勘探数据，为新油气田的开发提供决策支持。通过计算勘探成功的概率增加带来的额外收益，可以量化数据应用的价值。又如煤炭企业，能够通过分析煤矿的安全记录，提高矿山的安全管理水平。通过减少事故发生的频率和严重程度，可以量化安全提升所带来的成本节约。通过上述方法，能源企业不仅能够更好地理解和量化数据的应用收益，还能进一步推动数据资产的价值挖掘，为企业的可持续发展提供坚实的数据基础和支持。
据了解，当前，由广东省数据要素产业协会归口的团体标准《能源行业数据资产化规范指南》正在积极开展编制工作。作为联合参编方之一，石元数科也将有幸参与其中。在对能源行业进行深入调研和分析的基础上，编制组已组织相关领域专家和公司数据资产化专业人员对能源行业数据资产化规范的重难点进行了多轮研讨突破，目前相关工作已取得实质性进展。广东省数据要素产业协会2024年度第一批（共4项）团体标准立项的通知能源行业团体标准的制定和实施，将为行业和企业带来的好处显而易见：首先，团体标准将为行业提供统一的规范和指导，有助于提升整个行业的标准化水平，推动行业的健康发展。其次，对于企业而言，遵循团体标准可以提升其自身的管理水平和产品质量，增强市场竞争力。再有，团体标准还将作为企业之间合作和交流的基础，促进技术共享和资源整合，推动行业内的协同创新。此外，团体标准的制定还有助于提升能源行业数据的资产化水平，为企业创造更多的商业价值。可以预见，团体标准《能源行业数据资产化规范指南》将从多个方面更好地规范能源数据的资产化：
- 以电力行业为例：建立一套适用于电力行业的数据分类框架，确保数据按照其属性和用途被合理分类。例如，将数据分为生产运行数据、客户服务数据、设备维护数据等类别。
- 以石油天然气行业为例：设计数据标签体系，便于数据的检索、分析和应用。例如，为勘探数据、生产数据、物流数据等打上相应的标签。
- 以煤炭行业为例：定义数据质量的评估标准，包括准确性、完整性、时效性等。例如，确保煤矿安全记录的准确性，以提高安全管理的效率。
- 以新能源行业为例：制定数据质量的评估流程，确保数据达到预定的质量标准。例如，确保光伏发电数据的完整性，以便准确预测能源供应。
- 以电力行业为例：建立数据资产登记制度，明确数据资产的归属权和使用权。例如，确保智能电网系统产生的数据资产的归属清晰。
- 以石油天然气行业为例：规范数据从采集、存储、处理到销毁的全过程管理。例如，确保勘探数据的完整保存，以便未来使用。
4. 数据安全与隐私保护
- 以电力行业为例：制定数据安全标准，确保数据在传输和存储过程中的安全性。例如，通过加密技术保护电网运行数据的安全。
- 以新能源行业为例：设立隐私保护机制，确保个人和敏感数据得到妥善处理。例如，确保用户个人信息在处理分布式能源交易时不被泄露。
5. 数据应用与价值实现
- 以电力行业为例：提供数据应用的具体场景指导，帮助企业识别潜在的应用价值。例如，通过智能电网优化调度，提高电网运行效率。
- 以石油天然气行业为例：构建数据价值评估模型，帮助企业量化数据资产的价值。例如，通过分析历史勘探数据预测新的油气田位置，评估勘探成功的概率。
6. 数据共享与交换
- 以煤炭行业为例：建立数据共享机制，鼓励行业内数据的合法合规共享。例如，共享煤矿安全记录以提高整个行业的安全管理水平。
- 以新能源行业为例：搭建数据交换平台，促进数据的高效流通。例如，建立能源交易平台，方便清洁能源的买卖双方进行数据交换。
7. 法规遵守与合规性
- 以电力行业为例：明确数据资产化过程中需要遵守的法律法规要求。例如，确保智能电网数据处理符合网络安全法的规定。
- 以石油天然气行业为例：建立合规审查机制，确保数据资产化活动符合法律和行业标准。例如，确保勘探数据处理符合环境保护法规。
通过这些方面的努力，我们相信团体标准《能源行业数据资产化规范指南》将有助于能源行业更好地规范数据资产化的过程，促进数据资产的有效管理和利用，从而推动行业的高质量发展。随着团体标准的不断完善和实施，能源行业将迎来更加健康、可持续的发展前景。
