人类社会渐渐进入大数据时代。据IDC统计，2011年全球数据量已达到1.8ZB，且还将以每年50%的速度继续增长。在这股数据浪潮的席卷之下，社会各领域也开始加入到大数据产业化进程中，电力行业也概莫能外。据美国德克萨斯大学针对数据有效性的一项研究表明，企业通过提升对自身数据的使用率和数据质量，能够显著提升企业自身的经营表现。如果企业数据使用率提升10%，电力行业中企业人均产出将能够提升18%左右；而如果企业数据质量提升10%，电力行业受益最为明显，净资产收益率2（ROE）提升幅度为218%。总的来说，这些影响是由数据质量带来的，因为数据使用率的提升之所以能提升电力行业人均产出，也是因为这些数据达到了一定的质量。由此可知，数据质量对电力行业对于电力行业的经营至关重要。既然数据质量对电力行业的影响那么重要，那么如何在大数据的时代背景下保证和提升电力行业的数据质量呢？本文通过阅读相关文献对以上问题进行了较深入的研究，并在论文中提出了自己对电网资产系统数据质量管理平台的设计思想，即使用预防和治理相结合以及自动和手工相结合来保证电网资产系统的数据质量。此外，由于目前的电网资产系统用的是关系型数据库，所以本人主要是针对关系型数据库的相关质量问题进行处理。考虑到电网资产系统数据质量管理平台的可扩展性，该平台也为其他数据格式提供了相应的接口，以便在大数据时代下实现平台对其他格式数据的处理。最后，在上述设计思想的指导下，本文采用程序设计阶段使用到的UML技术，数据库设计阶段使用到的E-R图技术，以及程序开发阶段的开发模式和SSH架构，并基于Hadoop分布式平台，开发电网资产系统数据质量管理平台。