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接触过不少矿业从业者，他们常说一个矛盾的情况：矿山里到处都是数据，设备转起来有运行数据，开采时地质数据、安全数据不断产生，但真要用到生产决策上，却总找不到能用的。这份《矿业数据治理白皮书2025》（以下简称“白皮书”）里的数据正好印证了这种感受——一个中等规模的矿山企业，往往有数百个应用系统、数十万张业务数据表，却陷入“数据多、能用的少”的困境。
山东能源集团的尝试很有参考性。他们建了安全生产技术综合管控平台，把煤炭、化工、电力等多个产业板块的调度、安全、采掘等专业数据整合起来。之前各部门都要自己采集安全生产信息，重复投入不少人力财力，现在实现了“一次采集、反复使用”。更关键的是，通过统一的数据标准，现场工业数据的质量提上来了，之前传输和交换标准不统一导致的数据杂乱问题，也得到了改善。这些变化不是靠空想，而是搭建了“采存治用”的完整体系，从数据采集、治理到存储分析，形成了闭环，这一点在白皮书案例一中有详细记录。
行业里的数据治理水平其实差得很远。白皮书里把企业分成了三类：有的已经形成了可持续优化的治理体系，成效明显；有的意识到了重要性，却只在部分领域推进，缺乏整体性；还有的因为历史包袱、转型难度大，还没真正启动数据治理。这种差异背后，除了意识问题，还有实际条件的限制。很多矿山地处偏远，网络覆盖差、电力供应不稳定，而矿业生产本身涉及的专业多、设备杂，数据来源五花八门，要把这些数据理顺，确实不是件容易事，这也是白皮书第三部分明确提到的行业现状。
腾讯云的一些工具解决了不少实际问题。他们的大数据处理套件TBDS，能兼容不同的云服务和开源组件，之前企业自建的大数据平台可以平滑迁移过去，不用重新搭建。而且它能应对每天800TB以上的新增数据、50万亿条以上的采集数据，矿山的海量数据存储和计算需求都能满足。还有WeData平台，能把数据从采集到应用的全流程管起来，缩短了原始数据变成可用信息的时间，白皮书第四部分详细介绍了这些工具的实际应用场景。
煤矿冲击地压大数据分析平台的成效很直观。深部开采的矿山，冲击地压风险高，之前全靠人工分析微震、应力等数据，工作量大还容易有疏漏。现在这个平台能自动采集数据、构建分析模型，还能一键生成日、周、月分析报告。每对冲击地压矿井，每年能减少两名相关分析人员的工作量，按月均收入1.5万元计算，单矿每年能节省36万元人力成本，37对矿井每年总共能节省666万元。更重要的是，预警的准确性和及时性提上来了，这在白皮书案例二中有具体的数据支撑。
云南能投的项目解决了“数据孤岛”的老问题。之前集团旗下各二级公司、生产单位都有自己的系统，数据没法互通，还有些数据靠手工填报，效率低还容易出错。他们搭建了统一的安全生产运营监测暨应急指挥中心，把11家单位的26个业务系统、371张业务表，还有24319个时序点位数据都整合到一起，还开发了智能填报系统，82张报表实现了线上填报。现在集团有了统一的数据存储和处理方式，建立了54个主题域、928个数据处理作业，对外提供150多个数据接口，14张集团总览大屏、20张业务驾驶舱页面都能实时获取数据，这些细节来自白皮书案例三。
现在矿业数据治理的方向很明确，不是搞复杂的概念，而是要落地。比如数据运营中心，定期收集业务部门的需求，解决数据应用中的难题，还能主动提供数据支持。还有不同企业、机构之间的协同，不再是一家企业单打独斗，而是联合起来制定数据标准、打通数据壁垒。这些变化都在白皮书第五部分的发展趋势里有具体阐述，核心就是让数据真正服务于生产，帮企业提效率、降成本。
所有这些案例和方法，核心都不是“技术多先进”，而是“能不能解决实际问题”。矿业数据治理从来不是一蹴而就，而是从一个个具体的痛点入手，把杂乱的数据理顺，让数据能在生产、管理中真正用起来——这正是这份白皮书给行业带来的最实在的参考。
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