文章核心观点 - 对能源公司而言，高质量、标准化的数据是实现供应链转型和人工智能等先进技术应用的关键资产 [1] - 当前能源行业普遍面临数据质量低下、系统孤岛林立等挑战，阻碍了技术投资回报和运营效率提升 [1] - 通过重建数据基础和建立可持续数据环境的两步法，可以实现显著的业务成效，例如减少30%不必要的高价值库存 [1][3][4] - 数据转型的成功依赖于人员、流程、治理和文化的综合变革，而不仅仅是技术升级 [8][10] 能源行业数据挑战 - 缺乏高质量、标准化的数据，导致对分析和人工智能等昂贵工具的投资难以获得最大回报 [1] - 数据分散冗余，同一参数存在多个字段，导致效率低下和理解混乱 [5] - 数据陈旧低质，多年未更新，导致信息可信度下降和运营效率低下 [5] - 缺乏统一标准，数据字段定义不清，造成输入不一致和系统集成困难 [5] - 系统孤岛林立，各职能部门维护独立主数据，数据难以在全公司范围内打通 [5] - 外部协同不足，与运输管理系统、第三方仓储运营等系统间数据无法无缝流动，缺乏端到端可视性 [5] - 治理责任缺失，企业数据与数据质量缺乏明确责任主体，长期问题得不到解决 [5] 数据管理破局两步法 第一步：以业务案例转变观念并针对性提升数据质量 - 将数据战略与最具价值的人工智能应用场景紧密关联，清晰展现数据管理对业务目标的支撑作用 [3] - 聚焦于清洗与重点应用场景和业务问题相关的数据字段，采用小而准的方案高效提升数据质量 [3] - 明确特定任务所需的数据，集中精力改善相关数据，加速释放数据价值 [3] 第二步：通过全局变革建立可持续数据环境 - 实现持续改进需全面关注流程、治理和人员，将数据质量嵌入组织成为长期工作方式 [4] - 整合数据以创建唯一可信来源，解决因数据不信任导致的超额订购和库存积压问题 [4] - 数据标准化有助于清理积压库存，但需结合改善的治理机制防止问题复发 [6] - 明确数据所有权的有效治理对于保持变革方向至关重要，并需结合安全协议保护敏感信息 [6] - 构建可持续的数据驱动环境需要跨职能协作支撑的文化转变，让员工信服其必要性 [6] 成功实现数据转型的关键要素 - 明确数据赋能供应链的愿景，所有利益相关方需理解实现数据驱动洞察与决策的目标和路径 [10] - 勇于质疑现状，挑战现有做法以实现真正可持续的解决方案，通过追问原因识别改进点 [10] - 任命来自运营或资产管理部门的变革推动者，主导转型并清晰传达变革重要性 [10] - 展示速赢成效，如清理数据助其削减30%低效库存，能积累动能、争取支持 [10] - 认识到转型不仅是数据和技术变革，人员、流程、治理和文化转变与数据本身同等重要 [10] 数据转型的收益与前景 - 建立可靠、高质量的数据基础后，公司在各运营领域获得了做出明智决策所需的可视性与透明度 [11] - 对流程的更清晰理解，带来了整个供应链中更有效的计划、优化和风险缓解 [11] - 全面解决数据质量问题产生的涟漪效应将实现跨职能部门的更好沟通与对齐，促进协作与战略决策 [11] - 集中、高质量的数据使能源企业能够从被动响应转向主动预测型运营，为采用人工智能等先进技术做好准备 [11] - 以中国天然气行业为例，利用超过13万条行业数据实现了全国天然气消费的日预测，准确率高达96% [11]