矿业数据治理白皮书

第一章：报告基础信息

•报告标题：矿业数据治理白皮书

•发布机构：云鼎科技股份有限公司、腾讯云

•发布时间：2025年1月

•行业标签：能源,工业

•产品标签：

#腾讯大数据处理套件(TBDS)

#数据仓库引擎TCHouse

#搜索引擎ElasticSearch

#数据中台WeData

#腾讯云BI

#大数据平台底座(EMR,DLC)

第二章：报告背景和目标

矿业作为国民经济的重要支柱，在数字化转型中面临数据感知难、互联难、共享难及标准不健全等挑战，导致海量数据无法有效转化为资产。本白皮书旨在响应国家“数据要素×”行动计划，通过系统分析行业现状与痛点，为矿业企业提供从组织变革到技术落地的系统性解决方案。报告结合山东能源集团、云南能投等头部企业的实践案例，致力于通过数据治理实现矿业“减人、提质、增效”的转型目标。

第三章：报告目录

一|序言

• 序言一(中国煤炭工业协会副会长、信息化分会会长王虹桥)
• 序言二(中国信息协会数字治理专委会会长李剑峰)
• 序言三(云鼎科技股份有限公司党委书记、总经理刘波)
• 序言四(腾讯云副总裁黄世飞)

二|前言

三|矿业行业数据治理现状

• (一)数据治理环境日益复杂
• (二)数据治理水平参差不齐
• (三)数据资源面临“兵多，将少”
• (四)数据要素价值发挥不充分
• (五)数据治理人才严重短缺
• (六)数据治理资金投入与回报不确定性显著

四|矿业行业数据治理瓶颈破题之术

• (一)推动数字组织变革
• (二)培育数字人才队伍
• (三)建设统一数据底座
• (四)加快数据标准建设
• (五)严控数据高质提效
• (六)打破数据供需障碍
• (七)实现数据要素赋能

五|矿业行业数据治理的发展趋势

• (一)传统矿工转型“新型矿工”
• (二)独立建设转向多元协同
• (三)数据编织重塑数据架构
• (四) DataOps 打造数据治理新范式
• (五)数据赋能AI深度融合
• (六)数据运营加速价值释放
• (七)可信数据空间保障数据安全

六|矿业行业数据治理典型案例

• 案例一:山东能源集团安全生产技术综合管控平台
• 案例二:煤矿冲击地压大数据分析平台
• 案例三:云南能投安全生产运营监测暨应急指挥中心项目

第四章：方法论说明

•研究方法：本报告采用定性分析与案例研究相结合的方法，依托云鼎科技与腾讯云在能源行业的实战经验，深度剖析矿业数据治理路径。

•调研对象：覆盖矿业行业监管机构、行业协会（中国煤炭工业协会、中国信息协会）、大型矿业集团（山东能源、云南能投）及技术服务提供商。

•分析框架：基于“现状-破题-趋势-案例”的逻辑架构，结合Gartner提出的数据编织(Data Fabric)理念及DataOps敏捷开发范式，构建适用于矿业场景的数据治理体系。

•时间范围：政策依据涵盖2022年至2024年发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》及《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》。

第五章：核心观点

•痛点：数据资源“兵多将少”：矿业行业生产设备及应用种类多、数据来源多、数据量大（兵多），但受限于数字化基础能力薄弱，大量数据无法“开采”，可复制、可重用的数据资源很少（将少），导致业务和技术人员“坐在矿山上讨饭吃”。

•痛点：数据要素价值释放不足：数据孤岛现象普遍存在，数据多而无用；数据驱动的智能化生产尚仅能起到辅助作用，数据精确采集、高效传输、模型算法等技术问题仍需攻关。

•痛点：复合型人才严重短缺：数字治理人才主要集中于金融、通信、互联网等行业，矿业行业缺乏既熟悉数据治理技术又懂矿业生产安全的专业化复合队伍，中西部矿区招募和留住人才难度大。

•解决方案：建设统一数据底座：矿山企业需统一建设开放的数据底座，通过打通数据组织、网络、接口，实现数据采集；通过统一湖仓一体化技术，实现数据统一存储；通过元数据与标准管理，解决数据质量问题。

•解决方案：重塑组织架构：构建多层次数据治理组织，设立数据治理委员会作为顶层决策机构，数据治理执行工作组负责统筹，数据运营中心负责场景落地，业务部门数据管家负责领域数据管理。

•趋势：DataOps新范式：传统数据治理各环节脱节，未来需引入DataOps，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，提高数据产品交付效率与质量。

•趋势：数据编织(Data Fabric)：针对矿山地域分散、系统复杂的问题，利用数据编织技术实现逻辑集中管理，避免物理集中的重复建设。Gartner认为该技术可缩短 30% 的集成设计时间、30% 的部署时间和 70% 的维护时间。

第六章：为什么选择腾讯云

•技术先进性与性能验证：腾讯云依托多年海量数据处理经验，提供全栈解决方案。其中腾讯大数据处理套件(TBDS)基于云原生技术，支撑日增超800TB、日采集数据超50万亿条，日实时计算次数超5万亿次的大规模存算需求，具备经过深度优化的高性能计算存储引擎。

•全链路产品矩阵：针对矿山企业数据打通难题，提供从数据采集到应用的全链路产品。包括TBDS（数据湖构建）、TCHouse（数据仓库）、WeData（一站式数据开发治理）、腾讯云BI（可视化分析），覆盖数据全生命周期管理。

•信创与安全合规：TBDS全面支持信创国产化生态，涵盖国产化芯片、操作系统及服务器领域，并提供统一的4A安全体系认证服务，支持多级多租户级别的资源隔离，满足政企安全管理要求。

•智能化融合能力：WeData平台将大模型与大数据相互驱动，提供AI增强血缘分析、资产智能化管理及安全智能化能力；腾讯云BI结合大模型技术提供ChatBI能力，支持对话即分析，革新矿山企业决策效率。

•行业实践认可：腾讯云与云鼎科技联合发布能源行业大数据方案，已在山东能源集团、云南能投等标杆项目中落地，成功构建了安全生产技术综合管控平台及运营监测中心，通过数据治理实现了每对矿井每年节省人力成本36万元（冲击地压场景测算）的实际业务价值。