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当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下三种流派

首先，分析域数据治理，也称“元数据治理”。其以元数据，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？

第二，事务域数据治理，也称“主数据治理”。其以主数据，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。

第三，数据质量驱动的数据治理，即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。 碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。行业采集数据价格

目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的**，**是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值比较大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。

数据治理为企业带来了***的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。 数据采集及处理采购基础设备数据采集的安全性决定了国家的工业安全和工业互联网的安全.

能源数字化应抓好数据治理

数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

不同的组织对数据治理有不同的定义，我国对数据治理的定义源于***在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”。

能源数字化，碳中和的助推引擎

目前,我国年碳排放量在100亿吨左右，按照“3060”战略部署，到2030年实现碳达峰时，我国碳排放量将控制在116亿吨左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右与碳吸收量相等，从而实现碳中和。当前我国碳吸收量为12亿～14亿吨，净排放接近90亿吨。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生态碳汇，其总量受国土资源禀赋制约较大，增长潜力很小。若工业级碳吸收（工业碳汇）技术不实现大突破，尤其是技术经济性不实现大突破，则只能依靠减少碳排放量来实现碳中和。由于碳排放量与工业生产规模、效率强相关，需要在减少碳排放的同时，减轻对经济增长的影响，可以说实现碳中和的任务极为艰巨。 能源需求侧管理是推进能源绿色低碳发展的重要抓手。

持续推进能源节约利用节约资源和保护环境是我国的基本国策，节约、集约用能是能源需求侧管理的基本内容。在能源需求侧综合采取技术和管理措施，优化提升全社会用能管理，增强**节能意识，提高能源利用效率，是能源需求侧管理的基本发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要继续坚持节能优先的总方略，把节能贯穿于需求侧管理的全过程与各领域，综合推进节约用煤、用电、用油、用气等举措，抑制不合理能源消费。严格能耗强度控制，合理控制能源消费总量，进一步完善节能减排激励约束政策，推动用能权有偿使用和交易，加快建设全国用能权交易市场，建立能源消费总量指标跨地区交易机制。针对重点区域和领域以及一些新兴的高载能行业，要围绕“双碳”目标出台细化有效的节能措施。能源需求侧管理促进现代能源体系建设的逻辑机理.大数据采集产品机构

国产工业自动化基础数据采集设备是该重回原点.行业采集数据价格

近年来，与能源需求侧管理相关的政策和实践都在积极推进，所涉及的工作内容也不断丰富。例如：能源消费结构调整，通过提高清洁能源消费比重，提升电气化水平，推进能源低碳转型；节能减排工作，多措并举深入挖掘节能潜力，强化重点领域节能和主要污染物减排，提高能源利用效率；有序用能通过在用能高峰时段实施错峰用电、用气等措施，从消费侧保障供需平衡和系统安全。能源需求侧管理的概念内涵能源需求侧管理是对终端用能的综合管理，也是能源需求侧共同参与的管理，是***推进能源消费方式变革的重要手段。行业采集数据价格

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