，任何人不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、 翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。 版权申明 电力行业数字化转型 TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案 写在前面 � � 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社 会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 作对于维护国家的安全、促进经济的繁荣以及提升 民众的生 电力行业提高运营效率与可靠性，为电力行业的数 字化转型提供了独到的视角和深刻的洞察力。 在电力行业的深耕中，我们凭借深厚的项目经验， 不断深化对行业特性的理解，并精准把握业务的核 心痛点与需求。本文首先深入剖析了传统数据管理 方案的局限性，进而明确了 TDengine 在解决这些 问题中的关键角色。通过细致的分析，我们逐步展 示了 TDengine 如何助力电力行业的数字化转型， 并显著提升业务成效。我们整合这些内容，旨在让 方面显得力不从心。这种预测精确性的不足不仅影响了设备维护的效率，也增加了电网运行 的风险。 预测精确性差 (预测性维护的迫切性) 针对数据管理难题，电力行业需要一个强大的数据管理和分析平台，以实现数据的高效存 储、快速处理和深度分析，从而提升决策质量和响应速度，而平台的建设需要融入更具创新 性和多元化的技术。 数据管理和分析能力提升 这些挑战和痛点清晰地指出了电力行业在数字化和智能化转型中的关键需求。这些需求不仅 限

数字化平台战略：互联的数字生态。 架构设计：物联接入、IAAS/PAAS/SAAS云。 关键技术：虚拟化、容器、数字模型、中间件、开发套件。 数据与分析战略：实现的数字价值 架构设计：数字孪生、数据管理框架。 关键技术：大数据、行业数据标准、设备机理模型、人工智能等。 核心层-云/数据中心战略：混合IT 架构设计：世界级IT架构、多云架构。 关键技术：多云管理、数据中心自动化DCA、软件定义SDI。 了人工智能的分析手段，数据的价值层 次也由“数据-信息-知识”转变为“数据-信息-知识-智慧”。 数据管理框架 鉴于如上变化，企业的数据管理框架需要进行重新的审视、规划。业界也在进一步探讨数据管理框架所涉及内 容的完善。以常见的国际数据管理协会DAMA的数据管理职能框架为例，说明数据管理所涉及的内容与活动。 数据处理流程 为进一步描述现代数据与分析中的新特征，以数据处理流程为例，摘要说明关键环节： 台。无代码开发平台，也称hpaPaaS（High Productivity Application PaaS） [2]，由Gartner在2018年5月最新定义。 数字化平台战略架构设计 数据管理职能-概要介绍 基本环境因素-概要介绍 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 24 23 数据互联互通：共享交换 各个行业已经开展了数据共享交换的相关实践，例如政 府，中国在2007年已经发布了《政务信息资源交换体

....................................................................................39 2.5.2 临床试验数据管理.................................................................................................. 更 高的疗效和更低的毒性。这一成功案例充分证明了 DeepSeek 技术 在药物研发中的巨大潜力。 2.5.2 临床试验数据管理 在药物研发与临床试验中，临床试验数据管理是确保数据质 量、完整性和合规性的关键环节。DeepSeek 技术的引入为临床试 验数据管理提供了全新的解决方案，能够显著提升数据处理的效 率、准确性和可追溯性。 首先，DeepSeek 通过其强大的自然语言处理（NLP）能力， 时监测数据质量，识别异常值和缺失数据，并自动触发数据验证和 修正流程。这种实时监控机制大大提高了数据的可靠性和准确性， 确保临床试验结果的科学性和可信度。 此外，DeepSeek 的区块链技术应用于临床试验数据管理，能 够确保数据的不可篡改性和可追溯性。每一笔数据的录入、修改和 删除都被记录在区块链上，形成完整的数据历史记录。这不仅增强 了数据的安全性和透明度，还为监管审查提供了强有力的支持。 在实际操作中，DeepSeek

周期中的一致性与准确性，为提升 OTA 车辆软件解算准确率提供了坚实的数据 基础，确保了每一次升级的安全与可靠。 图 22：数据采集方案 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 41 — 图 23：数据管理平台-质量校验  研发范式革新：虚实结合的“左移测试”。“左移测试”（Shift-Left Testing）是 将测试活动尽可能地向研发流程早期迁移的一种革命性方法。传统汽车研发高度 依赖 服务乃至海量的智能网联数据。 这种复杂性决定了实施的起点必须是全面、系统的数据治理。在转型初期，必须投入 充足的资源进行全面的数据资产盘点，建立统一的企业级数据标准，并构建起一套强 有力的主数据管理、数据质量监控与数据安全保障体系。坚实的数据治理基础，是确 保上层数据分析、智能指标、AI 应用能够产出准确、可信洞察的前提，是激活全域数 据资产价值的基石。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 委员会，明确数据治理的权责分工。对方案蓝图中提及的“行业数据、市场信 息、营销数据、成本数据、供应链数据、生产数据、服务数据、智能网联数 据”等进行全面的梳理与盘点，形成企业级统一的数据资产目录。同时，着手 制定主数据管理规范、数据质量标准、数据安全策略以及数据生命周期管理等 核心制度。  “数智基建平台”核心组件部署: 这是本阶段的技术建设重点。首先，基于业 界主流的湖仓一体架构，建设统一的数据湖与数据仓库，实现对

章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 01 03 20 28 37 54 64 70 71 71 94 111 126 139 156 171 AI原生架构从设计之初就以AI为核心，通过实时数据管道、自适应基础设施和持续学习能力，支 撑高性能、可扩展的AI工作负载。这一模式不仅对计算资源提出了新要求（如高性能GPU与专用 加速器），也意味着需要构建统一、安全的数据管理框架，以企业级规模满足先进智能体与AI模 型的需求。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 07 同时，30%的组织将网络恢复与韧性强化列为优先事项，凸显出当前解决方案难以应对AI驱动系 18 个月组织需求最高的AI相关技能 来源：IDC 问：在未来 18 个月内，贵组织最需要以下哪些技能？ 网络安全 AI应用开发 云计算开发 IT运营和服务管理 云基础架构和数据存储 数据管理和分析 API集成和编排 模型开发 商业分析 IoT开发 56.1% 45.3% 42.6% 37.8% 35.8% 27.9% 22.3% 19.1% 17.4% 17

政策和措施推动相关进程，以促进经济 增长和社会进步。《柬埔寨数字政府政策（2022-2035）》中提出，要“制定智慧城市技术标准，以定义原则、术语、 技术框架和机制，从而推动智慧城市基础设施、数据管理、技术平台、安全管理和数字服务等领域的发展。”这充分 体现了柬埔寨政府对智慧城市标准化工作的重视。 近年来，柬埔寨虽然在智慧城市建设方面取得了积极的进展，但尚未开展智慧城市领域国内和国际标准的研制工 作，只是将已有的国际标准照搬到国内使用。制定符合柬埔寨国情和发展需求的智慧城市标准，能够为柬埔寨智慧城 市的进一步发展提供重要保障。标准化工作涉及智慧城市的各个领域，包括技术体系、城市规划、基础设施建设、信 息技术应用、数据管理、网络安全等，从而保证智慧城市有序、健康且长远地发展。 8 该研究采用了调研研究法、案例研究法、比较研究法、文献综述等工作方法，系统、科学、客观地推进研究工作。 具体而言，该研究对全球典型国 体系实现建筑全生命周 期“一模到底”的数据化管理，提供以建筑产品模型体系为核心的建筑产品生产线相关服务，包括国产自主设计平台、 云工厂管理平台、工业商城集成供给平台、智能建造管理平台、编码标识数据管理平台、全屋智能管理平台、物业自 管理平台、园区智能管理平台、元宇宙商展平台等核心模块，颠覆建筑产业社会化管理体系，重塑产业商业模式，推 动建筑产业实现平台化、工业化、模型化、数据化、智能化、一

FA VM-F&B Future Food 3.3 一体化工程 当今复杂的工程项目中，设计、实施和 运维团队经常面临多重挑战：工程设计和自 动化系统的协同难度大，跨平台数据管理繁 琐，文档更新不及时等。 一体化工程与运营方案 COMOS 应运而 生，通过建立从设计、建设到运维全生命周 期的统一的中央数据库， 简化工作流程，提 高数据一致性，大大降低人为错误，使工程 通过图形化界面自主调整流程，快速响应工 艺变更需求。同时，系统不仅支持电子报表 和批次追溯，还能与 MES 系统无缝集成，实 现配方管理、数据采集和流程控制的垂直打 通，全面提升中试效率和数据管理水平。 3.6 生产计划及执行 合理的生产计划是生物发酵企业降本增 效的关键。不仅能在保障充足的原料供应的 同时避免过度囤积导致的资金占用和库存风 险，还能优化能源利用效率，平衡高耗能设

MySQL 数据库，调整 innodb_buffer_pool_size 参数，合理设置缓冲 池大小，提高数据读取速度。 算力运维体系技术白皮书 - 20 - 2.3.2.2 数据管理与备份恢复： （1）. 数据库的数据管理包括数据的导入导出、数据清理、数据一致性维护等。 定期进行数据清理，删除过期或无用的数据，释放存储空间，提高数据库查询 效率。确保数据一致性，通过事务管理机制，保证多个数据操作要么全部成功， 访问；配置和优化存储设备（如磁盘阵列、分布式存储系统等），提高 存储性能；监控存储系统的运行状态，及时处理存储故障和容量不足问 题；制定数据备份和恢复策略，保障数据的完整性和可用性。​ 2) 数据管理员：负责数据的管理和维护工作，包括数据的分类、整理、归 档；制定数据访问权限策略，确保数据的安全性和保密性；监控数据的 使用情况，防止数据泄露和滥用；协助开发人员进行数据查询和分析工 作。​ 存储故障修复与数据恢 复； 4.存储备份策略制定。 1.数据一致性保障意 识； 2.存储协议（iSCSI、 NVMe）应用； 3.容量规划与预警能 力； 4.跨存储系统迁移。 - 数据管理 员 1.数据分类、归档与生命周 期管理； 2.数据访问权限控制与安全 防护； 3.数据质量监控与清洗； 4.数据查询与分析支持。 1.保密意识与合规能 力； 2.数据文档标准化；

......................... 75 图 38：英国公共数据开放法律体系建设路径 ................................. 79 图 39：英国的数据管理部门与机构 ......................................... 84 图 40：2020—2030 数智产业规模测算 ...................... 了我国数据要素化价值化的“四梁八柱”。特别是国家数据 局于 2023 年 10 月 25 日正式挂牌成立以来，数据要素市场 化配置改革全面推进并取得明显成效，当前，国家-省-市-县” 四级数据管理体系基本建成，数据政策法律制度不断完善， 国家数据基础设施启动建设试点，数据资源开发利用探索前 进，数据流通交易模式更加清晰，数据产品生产与人工智能 创新应用形成相互促进的飞轮效应，数据安全基础进一步夯 数据，进行提取、转换、清洗、合并，并加载到一个统 一的目标位置（如数据仓库、数据湖、数据库或应用程 序）的技术服务。 3 数据治理服务 指对数据全生命周期进行规范化管理的服务，包括但不 限于数据架构规划、元数据管理、数据质量提升、数据 生命周期管理等。 4 数据标注服务 指对数据进行分类、注释、标记等的专业服务。包括但 不限于文本标注、图像标注、语音标注、视频标注等， 主要用于形成供人工智能训练的数据。

搭 载红外热成像与气体检测模块完成偏远区域巡检；与5G+边缘计算架构结合，形成全域感 知、快速识别和精准管控能力，为后续分析提供精准数据源。 智能平台层：企业采用“云边端”协同架构建立统一的数据管理与服务平台，实现跨地域、 跨系统的全量数据汇聚。整合生产、设备管理、供应链、服务生态等多类数据源，构建企业 级数据资产目录，特别是支撑海量工业数据的存储、处理与分析。构建数据的批处理和流式 虚实共变的数字 孪生体，提升自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等能力，推动研发设计、生产、物 流、销售与服务等业务环节的数字化转型和智能化提升；智能油气田解决方案旨在解决气藏、 单井静态数据管理及动态监控，管网生产参数的模拟优化等问题，助力油气公司实现能源多样 化、生产低碳化，满足全球能源需求。高级智能过程控制解决方案充分满足用户对控制自动 化、操作自动化、本质安全运行的需求，平稳生 全产业链的自主可控数字基座。平台深度融合信息通信技术与实体经济，支撑研发设计、生产 制造、供应链及营销服务全业务环节，实现工厂全面感知、企业级数据资源整合及“千人千 面”工作台协同，有效消除信息孤岛。结合主数据管理解决方案，融合多个行业信息代码模 型，实现对企业信息代码的全生命周期管理，全面提升数据治理效能；通过网络安全解决方案 与数字身份安全解决方案，构建纵深防御体系，强化终端、数据及应用安全防护，并实现统一