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【案例】法国电力公司:基于大数据的运营分析

2015-03-18 09:31来源:能源观察关键词:法国电力输配电大数据收藏点赞

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一是为相关部门提供一致的关键业绩指标(KPI),例如,按照客户领域和销售渠道预测各类一级市场和大众市场内中小企业和家庭住户的电力消耗和需求趋势,营业收入,成本和利润率。从而帮助营销部门更为精确地找准目标客户,推出更具盈利性的新产品,进而保留客户和扩大市场份额。该部门的项目负责人认为:通过评分,法国电力的营销部门可以把营销工作的重点对准那些对新产品比较感兴趣的客户,以更低的成本赢得高达15%的新客户。

二是分析部门提供的信息能够让法国电力根据客户的要求对产品和服务进行改进,为新的商业活动更好地分配资源,改善服务。例如,通过对来自客户的问题进行区分,确定哪些问题是最重要的,哪些是比较耗费时间的问题,从而使呼叫中心的响应速度提高10%。

三是借助分析型研究成果对客户服务方法实现本地化,通过为客户提供更好的商业信息来实现地区服务自治,提高法国电力在商业运作上的灵活性。

图:法国电力数据运营分析框架

(注:该图根据法电相关资料整理)

(2)运用大数据技术挖掘数据资产价值

目前全法已经安装3500万智能电表,电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。以每个电表每10分钟抄表一次计算,3500万智能电表每年产生1.8万亿次抄表记录和600TB压缩前数据;每天产生5亿次抄表记录,和大约2TB的抄表数据。这些电表数据,结合气象数据、用电合同信息及电网数据,构成了法国电力的大数据。

以智能电表采集数据为例,这些数据具有以下特点:数据具有时间序列特性;数据来源具有分布式特性,并且需要在不同尺度上进行处理;某些应用需要对数据进行实时处理。考虑到大数据的广泛应用前景,针对自身海量数据的特性及其处理需求,法国电力的研发部门成立了大数据项目组,借助大数据技术研究海量数据的处理架构,实现用电负荷的精细化测量,降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。目前该项研究尚属于起步阶段,该项目组的短期目标是:将分布式智能技术集成于原有业务系统,包括具有数据处理功能的智能路由器、分布式数据库、分布式数据处理以及分布式复杂事件实时处理技术。这些分布式技术同时需要支持控制中心的统一集中式控制。

法国电力以用户用电负荷曲线的海量存储和处理为突破口,利用大数据技术,形成了能够支撑在规定延迟内的复杂、并行处理能力。其中数据接入的接入形式包括批处理或数据流两种;数据的预处理包括时间同步、异常数据检测及修正,以及改变数据表达形式等;数据处理包括按区域的指标计算、账单模拟、商业智能BI等。

原标题:【管理案例】法国电力公司:基于大数据的运营分析
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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