智能化煤矿数据治理方法论体系与实施框架

• Published in: 煤炭科学技术 Vol. 53; no. 1; pp. 284 - 295
• Main Authors: 谭章禄, 王美君, 叶紫涵
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国矿业大学(北京)管理学院,北京 100083 2025
• Subjects: 数据安全; 数据管理; 数据标准; data management; data security; 数据质量; 湖仓一体; data standard; data quality; 智能化煤矿; Data Lakehouse; 数据治理; intelligent coal mine; data governance
• ISSN: 0253-2336
• DOI: 10.12438/cst.2024-1794

TD67; 数据治理是支撑煤矿智能化建设的底层技术,是煤矿智能化系统实现协同集控的关键保障.针对智能化煤矿数据治理缺乏顶层设计和方法论支撑的问题,从"理论基础、概念模型、基本原则、过程和程序、方法和工具、评估准则"6个方面构建智能化煤矿数据治理方法论体系,系统阐明有效实现智能化煤矿数据治理目标的依据和原则,为智能化煤矿数据治理的顶层设计提供理论基础和方法论支撑;参考相关技术标准,开发智能化煤矿数据治理实施框架,为智能化煤矿数据治理的管理实施提供具体路径和管理方法;基于分层架构思想,设计智能化煤矿数据治理技术架构,为智能化煤矿数据治理的技术实现提供技术方法和工具.研究结论如下:①复杂系统理论、数据战略管理理论、数字连续性理论、公共治理理论、协同创新理论、信息生命周期理论和PDCA循环理论共同构成智能化煤矿数据治理的理论基础.②智能化煤矿数据治理的概念模型由理念、目标、主体、客体、流程和工具 5个核心概念维度构成,遵循业务导向、协同治理、文化驱动、技术赋能、流程嵌入、持续改进的基本原则.③智能化煤矿数据治理实施框架自顶向下阐释智能化煤矿数据治理的管理过程和关键程序,包括"统筹与规划、构建与运行、监控与评价、改进与优化"4个循环迭代的关键环节.④智能化煤矿湖仓一体技术架构阐述智能化煤矿数据治理平台的系统结构和技术选型,为智能化煤矿数据治理的技术实现提供方法和工具,关键在于数据中台 5大核心层级的开发.⑤智能化煤矿数据治理能力成熟度模型为智能化煤矿数据治理提供评估准则框架和能力提升路径,由"能力成熟度等级、数据治理能力、数据治理实践"3个维度耦合而成,遵循"项目化管理—流程化管理—标准化管理—定量化管理—标杆化管理"的渐进式发展规律.