大数据时代电力营销的应对思路

2014-12-23杨仕孟

中国科技纵横 2014年24期

关键词：实时性用电电力企业

杨仕孟

(国网四川省电力公司资阳供电公司,四川资阳 641300)

大数据时代电力营销的应对思路

杨仕孟

(国网四川省电力公司资阳供电公司,四川资阳 641300)

随着科技的不断发展,数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据所组成的数据集合即为大数据,云时代的到来也预示这大数据时代的来临。本文就简单讨论一下在大数据时代的背景下电力营销的因对方法。

大数据时代电力营销应对思路

大数据时代的电力行业在寻求发展的道路中将会迎来新的机遇和挑战,作为电力企业提高生产力扩大营销最有效的方法,即就是通过科学的方法管理好数据并能运用数据来挖掘开展大数据战略。随着云计算的兴起和发展,电子化数据已巢湖想象的速度在发展,国际数据公司IDC其数据宇宙的研究报告显示到2020年全球被复制和被创建的数据总量将会达到35ZB(1ZB=10*1015MB)。

1 大数据的概念

所谓大数据即就是通过准时的获取、及时的处理和全面的分析之后再从中选取对自己具有利用价值的多样化、大量的非结构化数据。大数据的主要特征包扩三个方面:大数据顾名思义就是数量大(VOLUME),最通用的数据计量单位为PB;实时性(VELOCITY),因此在数据的处理过程中一定要尽量缩短时间;多样化(VARIETY),就是数据的种类非常繁多但是主要的数据类型是非结构化数据,正因为大数据有这三个特性才导致其蕴藏着无穷的价值。

2 电力营销的大数据时代来临

信息技术的迅速发展,由于其适用性较强目前电力企业在信息化建设方面也投入了巨大心力,国家电网公司近几年通过SG186工程构筑一个企业级公司一体化信息平台,随后又通过SG-ERP工程再建立了集团企业公司一体化计划系统,通过两次大刀阔斧的建设投入,目前电力企业的数据量增长速度迅猛如潮。在电力营销方面各地区也相应建立了用电信息管理中心和城市用户档案信息,通过传真、电子表格、视频语音、文稿等形式将电力系统的非结构性数据进行统一管理和展现。首先是数据的实时采集获取,通过对大数据科学的应用,数据稽查以及工作质量明显得到提升,随着精细化程度逐渐升高,数据的颗粒度逐渐变小但是相应的数据的类型也逐渐增多。今年来随着营销业务不断扩大,在全国范围内大数据信息量以每年35%的速度进行增长。目前电力营销数据早已呈现出数量大、实时性和多样化的性质,因此也预示着电力营销也逐渐步入大数据时代,而在大数据中所蕴含和潜藏的数据价值,则需要不断的进行挖掘和发现。

作为电力企业在加大信息建设的过程中要以敏锐的洞察力认识到大数据内部的价值,花费更多的精力去挖掘数据价值,开展大数据战略。电力企业在数据的管理过程中不能单纯的是进行发电和用电的信息建设,要从发电、电力运输、配电网络、变电站最后到电用户整个流程的每一个环节全面建设信息化管理制度,以科学为指导制定具有前瞻性和实用性的解决方案。帮助电力企业在营销业务的发展中提供决策指导。

3 电力企业实施大数据战略面临的问题

挖掘数据即就是在获取的大量的数据中找出有用的信息和有价值的知识的过程,这个过程中分为五个基本步骤,首先是对业务和数据的理解,然后在进行数据挖掘的准备工作,接下来建立一个数据挖掘的模型并对该模型进行准确评估,最后就是数据的部署。在开展数据挖掘的过程之前,首先要充分理解业务需求和数据来源,然后才能明确目标;子啊数据管理完成之后找出数据挖掘的基本算法,根据计算方法来建立挖掘模型,模型建立完成之后要对模型是否能够的到与目标相符的结果从而进行模型评估。评估合格之后然后通过图形、报表等形式将所挖掘的数据呈现出来。

3.1 大数据的收集和管理能力不足

大数据时代数据量迅猛增长,因此数据的产生、储存、建档、安全管理等都对数据设备提出了更高的要求,电力企业在面临如潮的数据流量时没有更好的进行数据的利用和推广,因此不能在数据的收集过程中无法与实际相结合,更不能准确辨识信息数据的质量差异,面对过期、错误等数据无法做到合理的优化和筛选,因此数据质量得不到保障。

3.2 分析和挖掘能力的缺乏

目前电力企业的数据信息系统仅仅局限于业务的处理阶段,其功能是提供固定报表因此相对比较单一。电力企业的数据信息收集管理人员无法将相对孤立的数据建立其数据与环境、用户等的关联性,数据的更新速度缓慢,大多数均是过期的作废的数据却不能得到优化,准确性也不能得到保证,但是随着电力企业的不断发展,在内繁杂的业务体系和庞大的组织架构,在外多变的社会以及国际形势,这种信息完全不能给电力企业的管理层提供决策的依据。

4 大数据时代下电力营销建设的必要措施

4.1 治理数据质量

想要掌握大数据中所潜在的风险就一定要在数据的存储时对于数据的准确性、完整性和有效性进行整改和核查。在进行对数据准确性检查时,首先要对于某些字段值设置规则,然后再按照这个规则进行,主要的检查标准是数据是否符合事件发生的逻辑;完整性核查时需要根据信息的关联信息和纬度信息来进行的,如果数据信息的纬度和关联性都比较完整,那么就预示着该数据比较完整;有效性检查,主要是通过对特定的信息字段内的取值是否有效,取值范围是否在预定的范围之内等。

4.2 确保数据隐私

随着信息技术的发展,人们的隐私相的越来越透明,这让民众感到恐慌,因此人们对于隐私保护的要求也越来越高,而隐私保护也成为了数据管理中非常重要的环节。作为电力企业掌握着用户的所用用电信息,因此要求信息收集管理人员一定要树立隐私保护意识,严格杜绝用户的信息泄露的事件发生。国家电网公司在隐私保护方面采用内外网络信息隔离措施和加强用户信息资料库账号管理措施等方法来提高用户信息的保护。作为电力企业应该使用高科技的隐私保护技术,并且保证规范操作给电力用户提供一个安全放心的用电环境。

4.3 保障数据实时性

数据实时性能够为电力企业的决策层在电力企业的发展和战略部署方面提供依据,作为数据分析系统则要通过大量的数据计算来保证数据的实时性。经营分析系统所计算的KFI指标是电力营销数据的基础,但是在KFI指标的计算过程中必须要保证数据的实时性,这样才能保证在大数据的建设过程中国掌握最新资讯,提高市场嗅觉了解市场动态做到步步为营。

5 大数据时代下电力营销发展方向探索

在我国当前的电力营销方面,营销数据还处于基础的数据加工阶段。电力企业没有从数据中提取出用电习惯和用电趋势有关的信息,在营销信息的系统中业务进度和信息量根本没有得到充分的共享,也因此数据本身的价值也无法的充分的体现。大数据时代的背景下电力营销的硬度仪思路应该基于数据本身进行建立,从自动化抄表到数据共享这整个流程中挖掘有用的信息最终直接影响管理层的决策方向,为电力企业的管理层制定新的发展战略作指导。通过数据的挖掘和分析可以了解到用户的用电需求情况,制定合理的电力调节手段,通过数据分析从而寻求提高用电有效力的具体措施,同时还能规避市场风险,降低用户欠费发生率提高电费回收能力。

(1)数据资产化。目前大数据已然成为了企业发展过程中一笔重要的资产,只要对数据进行全面的分析,那么将会从海里的数据中提取出具有价值的信息。在电力企业的营销过程中,对所收集的用户信息进行分析会从中发现影响营销的原因,找出问题所在从而便能够稽查出营销过程中的漏洞或者缺陷,然后对用户用电情况进行了解,预测风险这样可以降低电力企业的损失。(2)客户服务多样化。在经过收集的信息进行系统的分析之后,对于自身服务的缺陷及时进行改进,同时还可以运用增值服务等手段,获取用户的信赖。对于大用户比如大型工业加工企业的用电情况进行了解和掌握,了解电力市场的发展方向,制定相应的风险预测降低风险所造成的损失。对于普通用户的用电情况进行了解,掌握用户的用电趋势和用电负荷量,从而营销服务能力;利用移动客户端、计算机等网络平台提供营销服务,做到营销多点开花的局面,全面促进电力企业的发展。(3)数据社会共享化。数据本身即是数据的价值所在,数据能够反映整个社会的发展状况,从侧面反映出了社会的经济发展状况以及用户的经济能力,因此电力营销数据是反映地区乃至国家经济发展的状况的缩影,因此数据分析也显得更加具有实际意义。电力企业的营销数据实际意义在于能够为电力企业的自身发展指明方向,为政府的经济政策提供数字依据,这些均是电力企业的营销数据还具有其它部门不具有的优势。所以作为电力企业要合理利用大数据所带来的巨大价值,通过数据共享的方式来实现合作共赢。