人工智能在电力大数据平台数据治理数据中自动去除冗余

人工智能在电力大数据平台数据治理数据中自动去除冗余

黄福林

锐湾驱（广东）信息技术有限公司 深圳  邮编：518108

摘要：随着大数据、云计算和算法的发展，人工智能AI（Artificial intelligence）浪潮近年来稳步提升，并在多个行业和领域得到积极应用，成为主导下一次生产革命的核心技术。同样，由于电力系统内部信息的不断累积和数据来源的迅速扩大，数据治理在电力系统的信息挖掘与价值开发过程中已成为必不可少的环节。其中，人工智能可以应用于电力大数据的分析和建模，帮助预测电力需求、优化电力调度、提高能源效率等。再者，数据治理是确保数据的质量、一致性和可靠性的过程。人工智能通过自动化和智能化的方式，帮助收集、整合和清洗电力大数据，提高数据的准确性和可用性，从而有效地提高电力系统的运行效率和可持续性。因此，智能电力大数据平台的搭建也随之演化为了电力产业赋能升级的核心。本文对于人工智能在电力大数据平台数据治理数据中自动去除冗余的相关内容进行分析。

关键词：人工智能；电力大数据平台；数据治理；自动去除冗余

引言：由于科技的发展，新一代人工智能也已变成当今社会的一部分，它通过对多种形式的数据的深入探索，比如文字、图片、音乐、视频，来支持大规模的数据收集、整合、传播，使得数据的可见性得到极大的改善，同时也使得数据的可视化变得更加容易。由于科技的发展，新一代人工智能也已在电力系统变得越来越完善，它的应用将有助于大大提高整个电力系统的效率，并且有助于提升系统的自动化程度，使电力大数据平台对于数据治理的内容以及要求进行相应的完善，保证自动去除冗余工作的质量。

1数据治理与人工智能的关系

1.1数据治理为人工智能奠定基础

在当前我国电力大数据平台发展的过程当中，自动去除冗余这项工作的运营能够在很大程度上保障数据治理与应用的质量，并在当前人工智能发展的过程中将其进行应用。而在数据治理与电力大数据平台发展的过程当中，所谓的隐私保护，实际上指的就是对个人数据的保护，理想的情况是在产权层面将相关个人指定为个人数据的唯一合法所有者，或者至少严格控制实际个人数据控制者的行为实现合法合规，这与数据治理密不可分。数据治理工具旨在从技术和保护工具方面保护个人数据，为人工智能奠定基础。通过数据治理，企业可以提高数据质量和数据合规性，从而为人工智能应用提供高质量的合规数据。

1.2人工智能对数据治理具有诸多优化作用

传统的数据工程师开发数据指标报告的方式，往往会因为版本迭代、人员变动而导致指标和表格数据的大规模冗余。利用人工智能算法自动检测数据谱系并分析指标语义。自动生成相似的指标并删除重复的数据创建链接。在数据治理工作中，将机器学习技术应用于大数据进行数据挖掘和分析，从而识别出哪些数据是用户隐私数据、哪些数据可能存在异常，在确认数据特征后进行标记和管理。未来可能会利用元数据治理方法和机制来对外提供服务。通过人工智能技术的应用，可以提高管理数据安全和管理元数据的能力。

2数据治理是人工智能应用和发展的前提

2.1企业对全面数据治理的需求

人工智能也称为机器智能，又被简单地称作AI，是当今计算机科学的一个领域。它意在探索智慧的真谛，开发能够模拟真实世界的机械，从而达到更加智能化的效果。随着科技的发展，高新技术已经渗透到了所有不同的领域，从机器学习、语音识别、视觉检测、自动化学习到专家系统，它们都在为社会带来巨大的变革。监管部门也在努力帮助企业深入了解这些新兴技术，以便他们可以更好地利用这些技术来提升经济效益。随着时代的进步，越来越多的人认识到了数据的重要性，他们不断改进和提升自己的管理能力，以及使用以数据为导向的工作模式。因此，数据治理已经被视为一项关键的企业策略，不仅可以提高数据的精度和可靠性，还可以充分发挥数据的潜力，获得较大的经济效益。

2.2人工智能技术在应用和实践

随着科技的发展，大数据已经从一种抽象的概念发展到一种可以被有效地管控的概念，它可以用于收集、整合、归纳、处理、展示等多种数据，并且可以建立一个统一的数据治理体系，以便于对数据的有效管控。当前，许多的人工智能系统也依赖于这种数据管控体系，以便于实施有效的深度学习，其中数据的质量与数据的安全性至关重要。随着技术的不断改善，技术的使用可以更加有效地保障数据的完整性，许多企业正在努力改善数据的质量以及为其创造一个更加可靠的数据环境，以便更有效地实施技术的研究与实际的应用。通过对大数据的深入分析，可以为新一代人工智能的发展打下扎实的根基，从而使其具备可靠的性能，从而为客户提供更具实际意义、可靠性、可行性的智能化解决方案。

2.3人工智能发展聚焦数据安全

人工智能系统的基础是大数据，对外提供服务，都会涉及数据安全保护。在此过程中，一系列数据安全保护措施必不可少，如数据脱敏管理、敏感数据保护等。风险评估、使用监控、数据泄漏检测、数据库安全检查等人工智能需要大量的数据。人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。如何保证此类数据的安全以及用户数据的隐私是数据治理的重要领域。同时，通过将语义计算、数据挖掘、机器学习、知识图谱、认知计算等人工智能技术应用于业务数据，还可以带动企业数据安全体系的完善。由于数据治理的输出是人工智能的输入，即数据治理后的大数据，因此数据治理与人工智能的发展存在互补关系。

3人工智能与数据治理的发展现状

3.1人工智能的发展现状

1.技术方面

近年来，以深度神经网络为代表的人工智能技术和产业体系逐渐形成，并极大赋能各领域应用。人工智能产业的技术体系以软硬件算法和实现等底层技术为基础，以软件框架为核心，通过底层应用技术赋能顶层应用。以智能语音语义、计算机视觉为代表的技术不断发力，为赋能各行业奠定了坚实的基础。

2.应用方面

随着人工智能技术在当前移动网络、智能家居等方面的进展，人工智能技术在中国的应用也持续迅速成长。由于人工智能技术涉及许多环节，从基于数据技术层面的计算机平台、大数据储存和数据挖掘，到人工智能层面的语言辨识、自然语言处理、图像识别和生物识别，再到工业4.0、无人驾驶汽车、汽车智能家居、智慧金融、智能医院、智能化营销、智能教育、智慧农业。随着人机交互技术的日益提高，智能音箱等新型人机交互产品也正在快速发展。但随着基础应用的日益完善，人工智能产品还将越来越缓慢而深入地触达到工业、健康、金融等垂直应用领域。

3.2数据治理的发展现状

由于互联网的广泛应用，它已变成一项至关重要的战略管理资源。然而，怎样利用它，以及怎样确保它的可靠性，以及怎样实施对它的有效性监管，已经变成一项需要工作人员重视的学术课题，怎样利用并合法传播数据，也是一项需要工作人员思考的话题。由于20世纪80年代的发展，人们开始意识到需要对数据进行高效的处置，并将其作为当今电力大数据平台的一项主要焦点，人们开始探索怎样高效地处理数据，并将其作为一种可持续发展的方式。

DAMA的数据治理理念涵盖了10个主要的组成部分，它们依次是：数据治理、数据架构、数据开发、统计运维、安全、参照文件、统计存储、BI以及内容管控。在技术上，数据治理是一项跨越应用软件与基础设施的关键组成部分。统计管控涉及两个主要领域：首先，它涉及管控的关键行为与目标；其次，它涉及怎样通过建立高效的机构框架与规则来支持管控的执行。在大数据应用系统中，数据治理发挥着承前启后、支撑面向价值挖掘的数据应用发展、依托电力大数据平台实现数据生命周期管理的重要作用。

3.3在各行各业中应用的情况

1.在医疗领域的应用

利用大数据智能平台在医疗领域中的应用，不仅可以极大地改善医疗机构的运营效率，也可以为医学研究项目的实施提供有效的支持。通过数据搜索引擎，并及时利用电力大数据平台提供的可视化数据，医院可以对现有的医疗服务进行升级和改进，从而提升医疗领域发展的水平。此外，该平台还能够收集医疗记录，并将其汇总成一个数据集，以便医院管理者可以根据这些数据对各部门的工作表现进行评估。同时，各科室还可以利用数据集市来评估本科室医务人员的绩效。通过使用这个平台，工作人员能够更好地展示医学科研领域的全局数据，会根据科研项目的实际情况进行筛选，去除不符合要求的数据，从而提升数据处理的效率。

2.在物流领域的应用

物流业是一项有着很大潜力的产业，其蓬勃发展可以带动社会的蓬勃发展。物流包括运送、储存、包装、物流、加工等众多过程，各个环节都将会形成巨大的数据，这种深度的数据挖掘可以提高物流配送效率，降低物流成本，满足各种客户需求。物流中的应用可以解决运输路线优化、库存预测和协同供应链管理等问题，这对于推动物流行业的可持续发展至关重要。例如，在优化车辆运输路线方面，大数据智能平台可以优化配送路线，该平台可以搜索各种路线并选择最佳路线以减少距离和运输时间。现有的数据治理成熟度模型本质上是定性的，人工智能可以通过两种方式改进数据治理成熟度模型，多维度评价规则实现了成熟度模型的量化，提供了更加详细、可行的改进实施方案。

4人工智能在数据治理中的应用

4.1数据模型管理

数据模型是企业数据治理的核心，它能够帮助企业更好地理解内部各个组织、部门、AP开发者和系统管理者之间的关联，并且具有可扩展性、稳定性。数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型，其中，概念模型在某种程度上相当于传统数据库理论中涉及的ER图，反映了实体之间的关系。ER图只能帮助人们理解客观世界中的一些东西，而不是一个计算机可以实现的模型，所以概念模型形成后需要转换为计算机模型。知识图谱作为人工智能的重要产品之一，是实体、实体属性以及实体之间关系的图形表示。目前知识图谱一般采用语义网络架构中的RDF模型来表示数据，基本数据模型包括资源、谓词、语句三个对象，用于创建知识图谱数据集，用于创建包含主题、属性和属性的知识图谱数据集。

4.2元数据治理

1.人工智能实现对非结构化数据的采集

元数据是描述数据产品的特征、其与企业认为适合管理的其他数据产品的关系等的任何数据。元数据还涵盖了业务分析、业务规则、数据集成等众多研究领域，传统的元数据处理方式依赖于人工智能，如语音识别、视觉识别和文字处理。这些方法可以帮助工作人员快速获得大量的无用数据，并将其转换为可用的数据库。

2.人工智能帮助维护元数据

企业在收集和处理数据时，将元数据视为重要的参考资料，因此其准确度和完整度至关重要。如果数据来自多种多样的数据来源，并存在着明显的混乱，那么使用元数据将会大大提高企业对各种数据的理解和掌握。此外，对于数据迁移和整合来说，数据的质量控制是至关重要的。而人工智能在元数据的品质维护处理过程中并没有“管理者”角色，而是关键的“技术人”。其功能类似于在数据处理中提升的数据品质，最终将消除元数据重复和元数据不一致的情况。

3.人工智能帮助实现元数据的整合

元数据集成指通过获取企业内部及外部的有关技术与服务等元数据，并将之保存到元数据存储库中的流程。这个流程的基础是确定存储模式和跟踪机制，一旦通过自动完成，将节约更多的人力成本，而人工智能则在自动化中起到关键节点和优化节点的功能，处理质量和问题，并在此基础上进行智能语音和语义。为元数据存储或数据字典提出可靠的挑战阈值，并定义元数据质量规则。

4.3主数据治理

主数据是指企业的核心业务实体数据。它是跨价值链重复共享、应用于多个业务流程、多个业务部门、跨多个系统共享的底层数据交换，主数据的定义有赖于企业对客户需要的了解及其对“黄金数据”的准确定位。一般来说，在各个主数据主题域中都有一套专用记录管理系统，可以同时分配到多种服务体系中，克服跨多个系统匹配和组合相同数据项的挑战的一种方法是创建数据匹配规则，其中包括接受不同置信级别的匹配。通过机器学习和自然语言处理，可以实现多重匹配，这种方法不仅能够有效地避免冲突的数据值，而且能够提供更高的置信度，从而使得跨域的数据能够被准确地匹配。此外，这些技术还能够帮助定义出重复识别和链接的规则。当发现存在重复字段的主记录时，系统将停止自动合并，而是根据主要数据来确定与之相关的记录，从而建立起交叉引用的关系。

4.4数据质量管理

数据质量是保证应用数据的基础，而数据质量衡量指标体系包括完整性、标准化、一致性、准确性、唯一性、及时性等等，对于任何企业来说，在实施数据质量提升计划之前，根据不同的业务规则和业务期望，选择合适的数据质量指标体系并进行数据治理非常重要。因此，为了能够顺利提高数据治理的质量，最理想的方法是从数据源中删除脏数据，但这实际上是不可能的，因为电力大数据平台对于数据治理工作以及自动去除冗余的要求是很严格的。

首先，由于数据源较多，数据源的质量难以控制。二是直接从数据源付费，查看符合标准的数据源，但这种方式的成本太高了，因此工作人员必须根据业务预期，有针对性地提高线上各业务数据流的数据质量。机器学习可以有效地评价数据质量，并且可以根据这些指标来优化模型，它还可以用来评价数据的质量，以及它们的清洁程序的有效性。这样，机器学习就可以更好地改进模型的运行机制，以达到更优的结果。由于日益增长的数据需求以及对未来的发展趋势，工作人员的数据质量提升方案会不断调整。

结束语：纵观全文来看，人工智能对提升数据治理的自动化水平有着关键作用，同时也是数据治理发展趋势的主要趋势，利用人工智能技术手段大大降低数据治理门槛也是一种解决方案。虽然人工智能与数据处理技术似乎是专业人士最应该采用的两种方法，但是如果大数据的实际应用过程只有掌握技能的专家，而不是企业管理人员或其他业务人员的参与，那将是一种资源浪费。因此，需要通过智能插入不断提高数据治理工具的易用性，让数据治理参与者能够更便捷地使用数据治理工具，将其融入自然语言回答问题、自然语言搜索、语音控制等人工智能技术，将极大改善当今的数据治理困境。

参考文献：

[1]杨明刚.人工智能时代的风险治理和数据决策[J].软件和集成电路, 2022(1):25-25.

[2]郑宗宇.人工智能在电信运营商数据治理中的应用[J].数字化用户, 2019, 025(020):147.

[3]张琼瑶黄基李倩文林兰.基于人工智能的大数据治理平台实践与探索[J].中国数字医学, 2021, 016(010):31-36.

[4]王宏.人工智能时代政府数据开放中的预算信息公开[J].上海师范大学学报：哲学社会科学版, 2021, 50(4):89-98.

[5]江锡强.人工智能技术在政府数据治理中的应用[J].计算机产品与流通, 2020(6):1.

[6]王宏.人工智能时代政府数据开放中的预算信息公开[J].上海师范大学学报：哲学社会科学版, 2021, 50(4):10.