基于大数据分析的运营监测信息系统应用

高崇++韩雨

摘 要：电力公司运营监测信息支撑系统构建了集全面监测、运营分析、协调控制和全景展示于一体的综合监控平台，实现了对公司外部环境、综合绩效、运营状况和核心资源等方面状态的监测和预警，初步完成了项目全过程、物资供应链和资金收支等企业级关键流程的监测。各省市级运营监测系统在此基础上，应用历史5～10年业务数据开展了基于大数据分析的运营监测应用，有效地为业务指标提供了分析和预警，为企业领导决策提供了有力支撑。

关键词：运营监测；大数据；核心资源；运营分析

中图分类号：TP311.52 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.12.116

1 专业管理理念和应用范围

1.1 专业管理理念

运营监测信息支撑系统运用营销服务中心、调度运行监控中心和各业务系统的信息化支撑、辅助决策、监控展示等建设成果，及时、全面、真实地掌握了公司整体的经济运行状况，推动了公司管控模式由自转向公转、由壁垒向协同、由分散向集中、由自发向可控、由孤岛向共享的转变，为进一步建立纵向贯通、横向协同、权责清晰、流程顺畅和管理高效的“五大”体系提供了坚强保障。此外，还充分利用了海量历史数据，对公司业务数据进行建模、分析，全面发挥了运营监测系统指标预警和业务走势分析的功能。

1.2 专业应用的范围

基于大数据分析的运营监测信息支撑系统的应用，将有效促进电力企业管理方式的变革，实现公司资源整合，提升公司运营水平，实现对规划、建设、运行、检修、营销、人资、财务和物资等的全方位监测分析，实现对计划预算、资金收支、电力购销、资产全寿命周期、供电服务、产业发展和金融领域等的全流程监测分析，构建集全面监测、运营分析、协调控制、全景展示和指标预警告警于一体的综合监控平台。

2 基于大数据分析的主要应用

2.1 工作台系统

工作台系统是对数据重新按应用指标，分时段、维度等条件进行终端展示的应用，实施工作台系统可满足日常监测、协调控制和综合管理需要，可24 h对企业经营管理进行实时在线监测分析。围绕公司核心业务活动与核心业务资源，通过对历史5～10年业务数据的分析开展了大数据分析，通过构建监测模型、梳理指标体系和设定指标阈值等方式，对公司外部环境、综合绩效、运营状况、核心资源和关键业务流程等进行24 h的在线动态监测，以及时发现公司运营过程中的异动和问题并自动预警。

2.2 数据中心

数据中心作为大数据分析应用的基础数据库，发挥着重要的作用。基于总部及省市电力企业两级数据中心整合数据资源支撑监测分析和全景展示的需要，根据全面监测和全景展示的数据需求，结合运营监测中心的指标体系，并基于两级数据中心开展了数据资源整合工作。理想状态下的数据中心应具备结构化和非结构化两类库，能整合所有相关系统的数据同步至数据中心，在数据中心侧完成基于大数据的指标建模和分析工作，并通过ETL工具进行数据抽取，完成指标展现。

2.3 大屏可视化

大屏可视化是运营监测中心全景展示的主要支撑平台。展示内容包括展示类和监测类，通过灵活定制展示场景，可全方位、多视角地实现全面监测、运营分析和全景展示。

2.3.1 全景展示场景

全景展示主题库构建按照快速纵览公司概况、综合展现经营绩效、体现管理水平、多维展示发展成果、系统总结服务成就和引导聚焦热点领域的设计理念描绘公司概况，根据企业建设目标展示公司经营业绩，体现公司管理成效。

2.3.2 全面监测场景

依据企业的运营模型，运营监测中心对企业外部环境、综合绩效、核心资源、运营状况和关键流程五方面进行“全天候、全方位、全流程”的即时在线监测。依据大数据的分析情况，对当前监测数据进行对照分析，出具分析报告，并依据业务需要在大屏上展示，从而为企业领导决策提供支撑。

2.4 数据资源管理工具

数据资源管理工具是有效实现大数据分析的基础，因为只有具备了高质量的数据管理，才能提供准确的分析结果。随着智能电网的全面建设，可基于数据中心建设企业级的数据资源管理工具，实现对企业范围内的核心数据资源的统一管控，从而更好地保障核心数据资产的安全和权威，当好数据的“管家婆”，最大化地巩固已有系统的建设成果。

3 运营监测系统的应用关键

在基于大数据分析的运营监测信息支撑系统的应用过程中，关键在于各业务条线的数据完整性和准确性，充分利用系统集成关系，将关键业务数据汇总至数据中心，通过先进的数据管理工具，结合业务数据和应用指标的需求建立数据分析模型，有效开展历史数据分析，从而为当前业务指标提供支撑和指导。

3.1 定制科学、高效的业务数据

运营监测信息支撑系统应用先进的ETL和OGG数据库管理工具，全面梳理公司监测流程的各环节、各要素及其相关性，构建监测业务流程管理体系，将监测业务数据要素模型化、结构化，并通过ETL自动抽取技术和OGG数据同步技术，实现企业监测业务数据架构和要素的有效管理，全面提升监测业务数据分析的应用和管理水平。

3.2 统筹数据治理，明确数据源

数据质量是有效基于大数据分析的基础，数据中心本身不生产数据，而是通过各类集成关系将业务系统的数据进行统一汇总和集中管理，因此，必须在各信息系统终端统筹规划，有序安排数据治理工作，确保集成入数据中心的业务数据完整、准确。

3.3 全面推进系统集成，实现闭环流程

数据中心应用数据的主要来源是信息系统的高度集成，可实现数据实时或定时共享、确保业务数据的高度协同。因此，必须主动推进各项业务融合工作，做好系统间的集成，确保业务数据唯一的数据源，统一出口，做到数据唯一。在推进各项集成的工作中，应充分发挥和利用标准功能，减少系统接口的开发，提高系统的稳定性；坚持采用ESB企业服务总线技术，将数据中心作为数据交换的枢纽，构建统一、稳定、便于维护的企业集成架构。通过系统的全面集成应用，实现对规划、建设、运行、检修、营销、人资、财务和物资等业务系统的集成，基本构建了公司横向融合、纵向贯通的集约化体系，实现了数据来源唯一，完整、准确的自动传送闭环流程管理。