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矿山生产大数据平台运营标准

一、总则

1.1目的与意义

为规范矿山生产大数据平台（以下简称“平台”）的建设、运维与应用，充分发挥大数据技术在矿山生产中的价值，提升生产效率、保障作业安全、优化资源配置、促进节能减排，特制定本标准。本标准旨在为矿山企业提供一套科学、系统、可操作的平台运营指导，确保平台稳定、高效、安全运行，数据资产得到有效管理与深度应用。

1.2适用范围

本标准适用于各类矿山企业（包括但不限于煤矿、金属矿、非金属矿）生产大数据平台的规划、建设、日常运营、维护保养、数据管理、安全保障及应用优化等全生命周期管理活动。平台相关的所有部门、人员及合作伙伴均需遵守本标准。

1.3基本原则

平台运营应遵循以下基本原则：

*数据驱动：以数据为核心资产，推动生产决策从经验驱动向数据驱动转变。

*业务融合：紧密结合矿山生产实际业务流程与需求，确保平台应用落地见效。

*安全可靠：将数据安全与系统稳定运行置于首位，建立健全安全保障体系。

*规范高效：建立标准化的运营流程与管理制度，提升运营效率与质量。

*持续优化：根据技术发展与业务变化，持续迭代平台功能，优化运营策略。

*开放共享：在保障安全与隐私的前提下，促进数据在企业内部的有序共享与价值挖掘。

二、组织与职责

2.1组织架构

矿山企业应根据自身规模与信息化水平，设立或明确负责平台运营的专职或兼职组织架构，可包括（但不限于）：

*平台运营领导小组：由企业高层领导牵头，相关业务部门负责人参与，负责平台战略规划、重大决策、资源协调与考核评估。

*平台运营管理部门：通常为企业信息化管理部门或单独设立的大数据中心，负责平台日常运营的统筹管理、制度制定与执行监督。

*数据管理团队：负责数据采集、清洗、整合、存储、治理、质量监控及元数据管理等。

*平台技术支持团队：负责平台软硬件环境维护、系统升级、故障排除、性能优化及安全防护。

*业务应用团队：由各生产业务部门（如采矿、掘进、机电、通风、安全、调度等）的专业人员组成，负责提出业务需求、参与应用功能设计、使用平台进行数据分析与业务优化，并反馈使用效果。

2.2主要职责

*平台运营领导小组：审批平台运营相关的规章制度；审批平台年度运营计划与预算；协调解决平台运营中的重大问题；评估平台运营效益。

*平台运营管理部门：制定和修订平台运营标准及相关管理制度；编制平台年度运营计划与预算；组织跨部门协作，推动数据共享与业务协同；负责平台运营团队的日常管理与绩效考核。

*数据管理团队：制定数据采集方案，对接各数据源；执行数据清洗、转换、加载（ETL）流程；负责数据质量管理，监控数据质量指标；管理数据字典与元数据；推动数据标准化与规范化。

*平台技术支持团队：保障服务器、存储、网络等硬件设施正常运行；维护操作系统、数据库、中间件及大数据平台软件；进行系统监控、性能调优与故障处理；实施数据备份与灾难恢复；负责平台网络安全与数据安全技术保障。

*业务应用团队：提出基于平台的业务分析需求与应用场景；参与数据模型与分析报表的设计；利用平台工具进行数据查询、分析与可视化展示；挖掘数据价值，为生产决策提供支持；反馈平台使用问题与改进建议。

三、平台运营核心要素与要求

3.1数据资产管理

3.1.1数据采集与接入

*范围界定：明确平台需采集的数据范围，包括但不限于生产工艺数据（产量、进尺、品位等）、设备状态数据（振动、温度、压力、电流等）、安全监测数据（瓦斯、一氧化碳、风速、人员定位等）、环境数据（粉尘、噪音、水质等）、经营管理数据（物料消耗、成本等）及外部相关数据。

*采集规范：制定统一的数据采集规范，明确各数据项的名称、编码、单位、数据类型、采集频率、精度要求、采集点位置及责任部门。

*接口管理：规范数据接口的开发、测试、上线与维护流程，确保接口稳定可靠，版本可控。

3.1.2数据治理与质量控制

*数据清洗：对采集到的原始数据进行校验、去重、补全、格式转换等处理，消除异常值、缺失值与噪声。

*数据整合：按照统一的数据模型，对来自不同系统、不同格式的数据进行关联、融合与标准化处理，形成主题数据集市或数据仓库。

*数据质量监控：建立数据质量监控指标体系（如准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性、有效性），通过技术手段进行常态化监控与告警，并定期生成数据质量报告。

*数据质量提升：针对数据质量问题，分析根本原因，协同相关部门进行整改，持续提升数据质量。

3.1.3数据存储与生命周期管理

*存储策略：根据数据特性（结构化、非结构化、半结构化）、访问频率、重要程度等，选择合适的存储技术（关系型数据库、NoSQL数据库、数据