一、資料治理
系統的資料資料治理工作，應能夠對資料進行儲存、插補、清洗、計算，並統一標準和口徑，形成標準資料，建立基礎模型、融合模型和挖掘模型，實現資料異常規則設定、異常監控告警、資料日誌記錄等，並且進行資料質量評價，形成資料質量報告，實現跨領域資料融合。
現場資料到資料中臺後，資料中臺應能夠同時儲存原始資料及標準化資料，一是確保集控中心等實時監控系統與現場保持一致，二是給其他應用分析系統提供標準化資料；對於其他應用系統資料，資料中臺應能夠利用資料匯聚工具，抽取必要資料，一是可以對重要資料進行異地備份，二是可以進行資料的綜合分析。
資料治理至少應能夠達到以下具體效果：
（1）資料缺陷隨時掌握，及時發現；
（2）缺陷資料能夠得到及時修正；
（3）資料流過程具有詳細的日誌記錄，歷史資料可追溯；
（4）資料修正過程進行標記，實現修正過程可追溯恢復；
（5）資料實現多版本管理，解決統計口徑問題；
（6）方便分析資料缺陷原因，定時提供資料缺陷報告，提出解決方案；
（7）資料治理完成後資料採集、場站端和平臺可用率達到99%以上。
二、資料治理技術框架
以使用者為中心的大資料治理技術架構應該包括五部分：資料資產管理、資料監控管理、資料準備平臺、資料服務匯流排，訊息與流資料管理。
2。1 元資料治理
元資料是儲存關於資料倉庫系統技術細節的資料，是用於開發和管理資料倉庫使用的資料，它應主要包括但不限於以下資訊：資料倉庫結構的描述（包括倉庫模式、檢視、維、層次結構和匯出資料的定義），資料集市的位置和內容，業務系統、資料倉庫和資料集市的體系結構和模式。
元資料治理的建設將貫穿大資料平臺建設、使用、運營、維護的全過程，並應能夠發揮以下作用：
（1）應能夠提供企業級資料字典，便於內外部客戶更好地瞭解企業資料概況；
（2）應能夠提供全域性元資料查詢檢索，便於使用者快速定位元資料；
（3）應能夠提供元資料詳細描述，使使用者瞭解資料組成、結構及資料流向；
（4）應能夠提供血緣/影響分析功能，便於使用者進行分析判斷、問題定位；
（5）應能夠提供元資料介面服務，便於其它系統或模組使用元資料服務；
（6）應能夠提供元資料應用，方便終端使用者使用元資料；
（7）應能夠提供統一的基於元資料描述的API管理產品，集中管理平臺開放的內外部API。
元資料應分為業務元資料、技術元資料、操作元資料、管理元資料等。
2。2 主資料治理
主資料採集至資料中臺後，可能存在資料缺失、資料超限、資料格式錯誤等現象，錯誤的資料會對資料聚合及指標計算結果造成極大影響，導致較大偏差。因此，資料中臺應能夠對接入資料進行校驗、清洗與插補，保證儲存資料的完整性與有效性，實現對資訊化執行系統的高質量資料服務。
資料清洗：應包括但不限於以下內容：
（1）資料時標清洗：在資料傳輸過程中會出現未來時標，需要清洗此種資料；
（2）資料缺失清洗：在資料傳輸過程中會出現由於網路原因導致的資料短時間缺失；
（3）資料跳變清洗：在資料傳輸過程中會出現資料跳變情況，此種情況比較常見；
（4）資料死值清洗：在資料傳輸過程中會出現部分測點壞點或者停止重新整理的情況。
資料插補：能夠對資料進行修正，解決資料丟失和資料跳變的問題，應包括但不限於以下步驟：
（1）對資料跳變的條件進行配置，每個測點應根據其業務特點設定特定的判斷規則。
（2）啟動資料修正服務對跳變資料進行修正，依據的條件是上一條設定的規則。
（3）對跳變資料修正的同時，根據資料的連續性，對丟失的資料進行插補，插補的方式有差值插補、理論值插補等等。資料統計時，如果有修正資料，則應優先使用修正資料，否則應使用原始資料進行彙總
