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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。 现代化医院能源数据采集方案。数据采集源报价

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”。 数据采集源报价基础数据采集设备提出更高的要求.

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。

在“双碳”目标下，能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。本节从内在机理和外在条件两个层次，探讨能源需求侧管理的概念内涵和理论框架。内在机理从能源需求侧管理的参与主体、激励措施和主要目标进行解析；外在条件则对能源需求侧管理的要素、机制和保障进行分析。能源需求侧管理的内在机理能源需求侧管理主要涉及四类参与主体，包括：****、监管机构、能源服务商和终端用户。其管理由****按照规则组织开展，消费侧各类能源用户参与实施，并由监管机构对其工作流程和执行进行监督；其管理以用户需求和活动为**，除了大用户可直接参与外，小微用户也可通过能源服务商代理参与。能源需求侧管理的基本要素，是能源需求侧管理不可或缺的基础资源。

切实可行的认证之路 —— 数字化认证

相较于传统的企业认证，在数字化发展的***，通过数字化认证的手段可以有效提高我们企业碳排放管理的效率和质量。例如，我们可以利用通过国家认证的能源管理系统，通过数字化手段实现碳排放的监测，碳排放数据填报，整个碳排放的计算以及**核查过程。这对于企业在核算自身碳排放的过程中，可以做到更便捷，更高效，数据质量更高。尤其对于效率这方面，数字化认证有着天然的优势。

实际上，绿色制造是我国工信部在十三五期间就开始推动的，让企业特别是工业企业实施绿色改造。通过绿色工厂、绿色供应链、绿色园区的创建，**终产出企业的绿色产品。在十四五期间，工信部将继续推进这个绿色制造工作，将它作为工业领域实现双碳的一个重要的抓手。 数据采集的方法：传感器在采集数据的过程中主要特性是其输入与输出的关系。工业数据采集服务采购

“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。数据采集源报价

能源需求侧管理的简要沿革能源需求侧管理起初以电力领域为主，上世纪90年代电力需求侧管理引入国内，通过能效管理、负荷管理等方式，解决电力供应的短缺问题。随着电力发展水平、发展目标及供需形势不断变化，电力需求侧管理内涵不断丰富。2017年，《电力需求侧管理办法（修订版）》将其内涵拓展为节约用电、环保用电、绿色用电、智能用电、有序用电五个方面。能源需求侧管理也从电力扩展到天然气等其他领域。2020年《中华人民共和国能源法（征求意见稿）》中，将“能源需求侧管理”定义为“**或者公用事业企业单位通过采取激励措施，引导用能单位改变用能方式，提高终端能源利用效率，实现能源服务成本**小化的用能管理活动。”数据采集源报价