文/程莹莹

1.背景

近几年，随着移动互联网和大数据应用的快速发展，我国大型数据中心建设处于高速发展阶段，在投资规模和建设速率方面都达到高峰。尤其是2013年1月工业和信息化部、国家发展改革委、国土资源部、电监会、能源局等五部委联合发布的《关于数据中心建设布局的指导意见》（工信部联通【2013】13号）中明确提出“数据中心选址应以市场导向和资源环境优先为原则，布局应重点考虑气候环境、能源供给等要素，鼓励超大型数据中心，特别是以灾备等实时性要求不高的应用为主的超大型数据中心，优先在气候寒冷、能源充足的一类地区建设，也可在气候适宜、能源充足的二类地区建设”要求后，内蒙古、贵州、新疆等地价、电价较便宜且政府支持力度较大的地区成为大型、超大型数据中心热衷建设之地，中国移动、电信、联通三大运营商及华为、亚马逊等知名互联网企业纷纷在这些地区部署大型基地，规划大型乃至超大型数据中心项目。大型数据中心集中建设使得上述地区数据中心供给呈指数增长，需求增长却相对不足，数据中心投产率低是上述数据中心建成后首先面临的问题。因此，面对这类项目，通过后评价解决数据中心运营和合理调整后期建设规划成为建设单位亟需解决的问题。

2. 项目后评价

项目后评价是对一个投资周期内的项目投资完成情况及投资效益进行总结、分析、评价，为后期项目投资实施提供信息和决策支撑的过程。项目后评价通常包括目标实现情况评价、对标分析评价和持续能力评价等内容，核心是项目实际情况与项目目标的对比分析，即各项指标的实际完成情况与目标标准的对比。因此建立指标体系是开展项目后评价工作的重要环节，也是开展后评价工作的前提和关键。

数据中心是资金、技术密集型投资项目，对能源、资源保障要求高。数据中心建成后不能正常运营或效益偏离较大将产生极大的社会资源和经济资源的浪费。作为项目投资闭环管理工作中的重要环节，数据中心后评价工作通过对数据中心项目的立项决策、实施过程、项目效益等方面进行调查研究和全面系统回顾，并与项目决策时确定的目标及技术、经济等指标进行对比分析，可达到：一方面通过全面回顾与对比分析，找出差别和问题，通过信息反馈改善项目管理和决策，达到提高项目投资效益的目的；另一方面积累大量的数据与经验，对后期项目的实施具有指导作用。

3. 层次分析法

层次分析法（AHP）是二十世纪70年代美国运筹学家T. L.Saaty教授提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法，该方法将定性与定量相结合，自提出以来常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次非结构化的复杂决策问题的解决，是一种层次权重决策分析的方法。根据AHP层次分析法原理进行构建的数据中心后评估指标体系，其基本分析过程和原理如下：

（1）建立层次结构模型。按照不同属性将有关因素自上而下地的分解成若干层次，同一层的各因素对上层因素有影响或从属于上一层的因素，同时又受到下层因素的作用或支配下一层的因素。最上层为目标层，最下层为对象层，中间通常为准则或指标层，可以有一个或几个层次。

（2）构造成对比较矩阵。从层次结构模型第二层开始，对影响（或从属于）上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法或比较尺度构建成对比较矩阵，直至最下层。

（3）层次排序（计算权向量并做一致性检验）。对于每一个成对比较矩阵计算最大特征值及对应特征向量，并做一致性检验（利用一致性指标（CI）、随机性一致性指标（RI）和一致性比率（CR））。如果检验通过，则归一化后的特征向量即为权向量；如果不通过，则应重新构造成对比较矩阵。

（4）层次总排序（计算组合权向量）。计算最下层对目标层的组合权向量，检验通过后可按照计算结果进行决策。

层次分析法把无结构决策转化为有序的递阶层次结构决策，将定性与定量分析方法相结合进行多目标决策，得出不同指标重要性程度的权重，进而用于对目标层做出科学的评价，其中建立层次分析模型是关键的一步。该方法具有系统性、灵活性、实用性和简洁性的特点，目前该方法被广泛应用于经济计划和管理、可研成果综合评价、能源政策和分配、交通运输、产业结构研究、环境科研研究、安全科研研究领域和电力、煤炭、房地产、高科技等行业。

4. 数据中心后评价指标体系

4.1 后评价体系内容和结构

根据项目后评价科学性、完备性、代表性、可操作性及定性分析和定量分析相结合的原则，结合数据中心建设目标、建设和运营条件，建立数据中心后评价层次分析模型，将数据中心项目后评价指标体系分为四个层次，分别是目标层、准则层、指标层和操作层。上述指标体系中，选取指标层为关键指标，并认为操作层指标对于指标层指标权重均相等。指标层选取指标包括工程设计目标、负荷使用目标、前期决策、工程建设阶段、工程运营阶段、经济效益（内部收益率）、社会影响、环境影响、发展趋势可能性、后续影响十项。

表4 .1 数据中心项目后评价指标体系表

本指标体系层次分析模型研究对象以指标层相对目标权重为重点，指标体系层次分析模型内容和结构见表4.1所示。

4.2 后评价指标权重值分析

根据AHP层次分析法原理，结合“一、二类地区”数据中心建设、运营情况，对上述指标体系层次分析模型进行权重值分析：通过构造成对比较矩阵、计算权向量并做一致性检验计算组合权向量，得到大型数据中心项目后评价指标权重值，见表4.2。

表4 .2 后评价指标权重值计算结果

表5 .1 西北某大型数据中心成功度后评价表

由表4.2可以看出，后评估指标中经济效益权重值占40%以上，说明数据中心项目总投资、收入和运营维护费用这三项操作层指标在数据中心项目后评估指标中的作用最大，工程设计目标和负荷使用目标权重值次之，上述三项指标权重值占全部指标的比重达到70%以上，说明在“一、二类地区”大型数据中心项目实施过程中，上述三项指标控制的是否合理是数据中心项目成败的关键。

5. 应用分析

本指标体系适用于“一、二类地区”且投产率较低的大型数据中心项目后评价。西北某集团分公司大型数据中心建成运营后，按照上级集团公司业务开展要求，根据上述指标权重值计算结果和评价指标等级隶属度进行项目成功度后评价，评价结论为基本成功，评价结果见表5.1。

其他类型数据中心项目后评价指标体系可参照本研究步骤和方法构建。其中对经济发达且机房投产率较高的数据中心机房项目，建议在后评价指标体系建立过程中适当提高负荷使用指标的权重；对以数据中心业务为核心的综合性大型产业园园区项目，建议在后评价指标体系建立过程中增加相关产业带动、聚集影响的权重。