随着油气行业数字化转型步入深水区，数据资源正呈现指数级增长态势。这一进程不仅带来海量数据（603138），也暴露出行业特有的挑战：数据类型极端复杂、来源高度异构、业务逻辑环环相扣，对数据质量、安全管控与权限精细度提出了极高要求。面对这一现实，通用型数据湖平台由于缺乏行业预置内容，往往需要大量定制化开发，导致实施周期长、且难以契合油气业务场景的实际需求。在此背景下，侏罗纪软件推出的JuraData平台，基于对油气行业1.6万多个数据集、16.5万个数据项潜在问题的系统梳理与总结，实现了从数据建模、采集、治理到服务的一体化支撑。

　　表：传统数据管理VS JuraData数据管理方式对比

　　01

　　统一数据标准，创新主数据管理

　　在数据标准与主数据管理方面，通用数据管理平台通常以数据库表结构为核心，缺乏行业预置标准。主数据管理也往往局限于基础属性，难以支撑油气领域复杂的地质对象关系，依赖大量定制开发仍难以满足业务需求。

　　 JuraData平台在数据标准与主数据管理方面实现了深度整合与创新。其通过创新的五维业务坐标划分业务架构，定义了全覆盖的最小业务节点，并在此基础上将业务描述标准与数据存储标准解耦，极大提升了标准的可维护性。同时，平台在OSDU等国际标准框架下，定义了一套相对稳定的勘探开发数据内容标准，内含1.6万+个业务数据集、16.5万个数据项，可供开箱即用。基于这一坚实的标准底座，JuraData进一步实现了创新的对象主数据管理。其对象主数据关系管理机制，有效解决了油气领域中复杂主数据关系的建模与应用难题。

　　图：业务节点

　　图：主数据标准

　　图：业务数据标准

　　02

　　明确数据采集源头，保障数据质量

　　在源头数据采集环节，通用数据湖平台通常采用低代码方式定制采集表单，虽能快速搭建页面，但其流程依赖其他工具进行调度配置，本质仍是一种事后采集模式。这种方式缺乏对数据源头的强制性规范定义，难以系统性保障数据在入口处的唯一性、规范性。

　　相比之下，JuraData平台实现了根本性突破。平台对16.5万+数据项明确定义了唯一采集源头，从业务环节、采集规范到质量要求进行统一定义。在此基础上，其提供统一的采集服务接口，确保数据在源头即遵循标准、接受质控。同时，平台支持按用户习惯灵活定制采集界面与流程，在实现源头治理的同时，兼顾了用户体验的灵活性。

　　图：JuraData源头数据统一采集机制

　　03

　　32类质检规则，奠定数据高质量基石

　　在油气行业，数据质量直接关系到勘探决策的准确性、开发方案的科学性与生产运营的安全性。市面上一般的数据管理平台通常提供基于空值、重复值等通用规则引擎，支持通过可视化方式配置质量监控任务，并生成质量报告。然而，这类平台的核心局限在于缺乏对油气行业特有数据特性的理解。

　　 JuraData平台从根本上改变了这一局面。它并非从零开始构建规则，而是基于对1.6万+数据集、16.5万+数据项可能存在的业务问题进行系统性总结，预置了覆盖石油行业的32类、超过5万条质检规则，确保每一条数据都能精准服务于业务场景。

　　表：JuraData32类数据质检规则

　　04

　　筑牢数据安全防线，洞察资产动态全景

　　在油气行业，数据安全是企业的生命线，直接关系到勘探开发核心资产和商业机密的保护。然而，当前普遍存在权限管控粒度粗放、难以支撑对象级精细化管理、岗位权限适配依赖人工配置等问题，严重危及了数据安全。JuraData平台创新性地实现了面向最小业务节点和对象级的分类分级与权限管控，比传统按列管理更精细，同时支持数据主权与使用权的双层管理机制，并能基于岗位自动适配权限，无需人工干预，全方位提升了数据安全管理的自动化水平与业务贴合度。

　　图：JuraData数据权限管理

　　除了安全挑战，数据资产透明度不足同样制约着数字化转型价值的充分释放。目前通用数据湖平台主要提供表级/库级的全局资产视图，难以深入分析应有资产与实际存量差异，也缺乏从业务维度出发的多视角资产健康度洞察。JuraData的数据资产看板不仅呈现已管理资产，更能及时发现资产缺口，并能围绕业务节点，从业务、管理、质量等多维度进行深度透视，确保资产动态实时可视、可管、可控。

　　图：JuraData整体资产概况

　　结 语

　　作为首个实现油气全数据类型统一集成与服务的平台，JuraData通过将行业知识深度融合于数据平台，成功将数据管理从技术支撑推向业务赋能新阶段，为油气企业构建了坚实的智能数据底座。