浅谈大数据分析在电网客户服务工作中的运用

2015-10-15谢俊武

机电信息 2015年33期

关键词：客户服务用电供电

谢俊武

（广东电网有限责任公司江门供电局，广东江门529000）

1 电网客户服务的发展形势

随着国民经济的持续发展，用电形势不断变化，用电客户群体不断增加，客户的服务需求日益多元化，对供电企业的服务要求也越来越来高。基于此，供电企业必须对客户服务工作的开展越来越重视，想方设法提升客户服务能力。

2 大数据分析对电力客户服务工作的必要性

供电企业通过近几年的信息化发展，已经搭建了调度SCADA系统、配网生产系统、计量自动化系统、营销信息系统、GIS系统等一系列业务办公系统，每天由信息系统生成大量电网负荷数据、计量终端用电数据、客户用电业务数据等，如何将大量业务数据整合起来，并深入挖掘，进行分类分析和应用，从而获得提升用电客户服务水平的方法和结论，并制定行之有效的客户服务改进方案加以实施，是当下供电企业营销人员所必须思考的。

3 电网大数据分析概述

3．1 大数据分析的定义及特点

目前业界尚未对大数据形成统一的定义。但普遍比较认可的是大数据必须具备以下4个特征：海量的数据（Volume）、动态且快速流转的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。

3．2 电网企业大数据的特征

通过对大数据定义及其特点的深入理解，结合供电公司业务数据现状和客户服务业务需求，我们可以看到，电网大数据是以供用电业务数据为基础的数据集，它符合Volume、Velocity、Variety、Value的大数据定义，我们可以应用系统集成管理、数据集中存储、数据集中计算、关联分析挖掘等关键技术，利用电网大数据实现面向用电客户服务业务场景的应用提升。

4 大数据分析在电网客户服务工作中的运用

4．1 大数据分析模型总体框架

大数据分析模型总体框架如图1所示。

4．2 大数据分析在电网客户服务中的具体应用

4．2．1 大数据分析在电网规划中的应用

在用电客户申请报装用电时，有时会出现客户报装地点的用电负荷无法满足客户需要导致业扩报装受限的情况。通过在各个业务系统（调度SCADA系统、配网生产系统、计量自动化系统、营销信息系统、GIS系统等）中抓取存量的海量数据，对某个地区的用电负荷、用电类别、行业分类等数据进行关联分析，结合所在城市的用电规划情况，预测出该地区的用电发展趋势，提前做好电网建设规划，可以解决现实工作中部分用户报装时该地区已出现负荷饱和影响客户用电报装进度的问题。

图1 大数据分析模型总体框架

4．2．2 大数据分析在客户服务质量监控中的应用

营销业务是供电企业与客户有直接密集交互的业务，包括业务咨询、用户报装、抄表核算收费、业务变更、停电通知处理等业务，在原有的运作模式下，供电企业营销人员在开展客服工作过程中，监管部门并没有有效的手段去监控每个过程节点处理是否及时，等到服务过程结束后再进行整体分析评价才能得出结论。而利用大数据将分散的各项业务数据进行实时分析统计，可以做到对服务工作进行全方位多样式的事前、事中监控，包括营销服务渠道、营销服务工作、营销服务人员的工作状况、营销服务关键指标、客户停电等，实现将营销全业务流转中的各项有时限规定的业务工单都纳入监控范围，做到客户服务工作全过程集中管控，提升客户服务水平。

4．2．2．1 营销业务服务监管

通过调取系统的抄核收数据（抄表、核算、电费发行进度，应收电费回退、银电联网批扣电费等）、业扩报装数据（提供供电方案、图纸审核、中间查验、竣工检查、装表接电，配套工程进度）、计量数据（校验、库存、装置装拆、更换）以及服务渠道可用性等所有影响客户服务的流程节点和服务质量问题实时数据，大数据分析统计可以给监管人员提供相关工作人员的实时工作开展进度，便于监管人员进行服务过程督办管控。

4．2．2．2 停电业务服务监管

通过调取各系统的所有停电事件（计划停电、故障停电、强制错避峰、违约停电、欠费停电等）数据，对停电影响客户，停、复电计划及变更，客户通知（受影响客户、转供送电客户、客户延期复电）等关键环节数据进行实时统计分析，协助停电管理人员开展24 h停电服务事件处置工作，实现停电服务体系的有效执行，包括信息报送、内部联动、组织通知客户、拟定抢修序位建议、提出服务资源调配计划等。

4．2．2．3 远程服务渠道服务监管

对所有远程服务渠道（包括营业窗口、95598服务热线、微信、网上（掌上）营业厅、短信营业厅、自助服务终端）可用性等所有影响客户服务的流程节点进行数据采集，包括服务渠道的运营情况和窗口服务人员作业状态等实施监控，提升远程客户服务能力。