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电力企业是不是符合大数据应用的企业?随着电力工业与信息化的深度融合,电力信息化对电力企业的决策、运营、销售的价值不断增强,这种价值的跃升将使电力企业具有大数据的时代特征。电力信息化将突破传统运维,产生更多的增值服务,甚至催生新的管理模式创新。数据中心将被赋予更多的职能,比如强大的数据挖掘、数据分析和决策能力。电力企业业务数据主要来自生产数据和运营管理数据。电力企业生产数据既包括发电量、电压稳定性等实时采集的数据,也包括物联网、云计算、新能源并网等技术带来的新数据业务。电力企业运营管理数据,则包括ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电力生产、使用等实际数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电厂生产安全检测与控制,电力企业决策分析与管理流程控制,电力企业精细化运营管理等,实现更科学的电力需求侧管理。
电力行业应当在大力推广信息化建设的同时,认识到数据背后的价值,搞好数据治理,并积极投入到数据挖掘与分析运用工作中,实践大数据战略,挖掘数据价值,为电力行业发、输、配、变、用电各环节建设,以及电力营销等业务发展提供科学指导,及有效解决方案,重视提升电力行业信息化系统辅助决策能力。
3 电力信息建设在大数据时代的思考与探索
大数据不仅仅是一门技术,同时也是一种全新的商业模式,它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统,大数据对于电力信息化建设的影响已经发生并将继续深入。对应现在已经建立健全的信息系统,电力企业应该在技术上做好哪些准备工作?越来越多的大数据出现在电力企业面前时,电力信息化建设应如何应对?电力信息化建设将做哪些工作提高大数据时代的信息安全性?电力信息化建设将如何将大数据变成利润增长点?这些问题都是大数据时代带个电力信息建设的思考和探索。
电力信息化建设如果接受大数据变革,要建立合适的数据规则,中国的发电企业多以集团化运营,分子公司遍布全国甚至海外,发电形式多样。要实现集团内大数据处理首先要通过详尽调研、研讨后根据不同类型电厂制定统一的、标准化的数据结构。每一个电力企业根据自身发展、管理、运营的需要信息化建设在决策层发挥的作用与实现的方式都存在而且应该存在差异。而从电厂生产设备、管理运营方式、集团管理制度的方向出发,同一发电集团公司内的同种类型电厂信息化系统可利用数据结构相同度要远大于差异度,甚至不可能在同一个数量级中。在梳理数据结构整个过程包括涵盖业务的梳理与理解、数据构成的理解、数据结构的准备、建立相对应的数据挖掘模型、评估和部署六个步骤。
在做这项工作前,应该对发电企业的业务有详尽的了解,根据业务需求明确需要进行梳理的数据结构的意义、要求和最终目的。再明确业务需求后则可对原始数据进行可利用评估,从发电集团公司到电厂根据实际决策需要确定各层级需要的数据,并对原始数据进行汇总、清理、集成、变换、分析等一系列收集和预处理工作;在搞好数据准备工作后可通过电力信息化建设手段针对不同单位的业务需要各自研发或集中研发适合的信息系统和数字化产品;利用统一的数据结构利用不同技术将企业需要的数据可视化的呈现出来。
电力企业所要做的就是切实利用和推广好信息系统,以便在相对统一的数据收集框架下开展数据收集工作和需求调研工作。在结合实际工作中,要深入认识各数据产生企业的差异性,存在的数据冗余、缺失、错误、更新不及时等不同问题,针对发现的问题不断合理优化数据取舍与收集标准,并利用数据预处理技术提高和确保数据质量。因为高质量、规范化、格式统一的数据结构是进行数据挖掘工作的基础。
在成功进行数据结构规范工作后,生产数据的企业在研发信息系统时只需要按照规范数据结构进行开发。上级管理单位在实施集中开发时只需要关注新研发系统对不同数据来源的容错能力和优化能力,而不再关注数据是如何产生的、一个数据字段到底代表了什么含义等繁琐、错误率高的工作。统一的数据标准在不改变生产数据企业的工作量的同时有效降低上级企业信息系统开发的难度。
提升大数据的使用能力。存在牢固和一致的数据基础,便要考虑如何利用好大数据。当前电力企业信息系统存在业务单一、类型多样,基本都局限在处理单一业务层需求,仅实现单一需求报表和业务图标的功能。企业管理与决策者仅能通过一个系统获得有限的静态业务信息,往往利用信息决策要访问多个信息系统,且信息系统之间相互独立,缺乏关联,孤岛现象一直存在与电力信息系统中,导致系统使用者要自己判断数据的准确性和指导性。面对庞大的企业组织架构和复杂的业务体系,以及不断变化的资源与经济形势,仅将大量数据静态呈现是远不能满足企业决策需要的。因此,在电力信息建设践行大数据战略过程中,首先要利用云计算技术或数据挖掘相关技术建立数据孤岛之间的联系,放弃探寻数据间的因果关系,注重数据的关联关系,探寻数据与人、生产、政策、利润间,数据与业务间的各种关联性,为企业决策提供全面的、准确的、更具实际意义的预测与辅助决策。
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