日前，临盘采油厂数据湖出现连接失败，运维人员仅用五分钟就完成了以往需要三个小时才能完成的异常数据处理。这得益于数智化管理服务中心在数据治理过程中对基层建议的响应与高效实施。

　　异常数据是指明显偏离正常分布或模式的数据点。近年来，为消除不同部门和平台间的数据隔阂，油田形成了“数据+平台+应用”的信息化建设新模式。然而，油田一线采集的生产数据在推送过程中存在的日志归档慢等问题，仍困扰着一线生产工作。

　　经过反复论证研究，数智化管理服务中心技术团队提出了建立预警保障机制和数据质量精细化管理的解决方案。

　　该方案的核心在于建立数据标准规则库，并在数据的采集、存储、管理和应用等四个阶段，建立全面的预警机制。借助技术手段，技术人员能够实时监控数据状态。一旦出现异常，新模式可立即触发预警，并通过短信等形式通知相关人员。这种即时反馈机制极大地提高了异常数据处理的效率。

　　在数据质量管理方面，数智化管理服务中心通过从源头上完善数据采集要求，增加质检规则，数据质量得到了显著提升，存疑数据的比例从0.2‰降至0.06‰，提高了数据可用性。