大数据平台下的电力营销信息化建设

洪伟

摘 要：电网企业的变革和“大营销”体系的构建，对电力营销的精益化程度和协同运作作了更为严格的要求。为了提升电力营销行业的数据分析与挖掘能力，改善服务能力与质量。基于大数据平台，本文阐述了电力大数据分析的概念，同时探讨了信息化建设的目标与实施方案。

关键词：大数据平台; 电力营销; 信息化建设

1. 电力大数据平台概述

电力大数据平台的特征主要涵盖四个方面，统称为“4V”。首先是规模性（Volume）;即电力数据信息总量巨大，数据流已经从以往的GB级或TB级别提升至PB级甚至是ZB级。其次则是多样性（Variety），即数据的种类多样化，不仅有结构化的数据，还具有非结构化数据以及半结构化的数据。再次是高速性（Velocity）;即数据通过数据流的状态快速产生，并且实时高效处理。最后是价值性（Value），即电力数据具有普通数据处理难以获得的隐藏价值。

2 大数据技术在电力营销信息化建设中的主要应用分析

2.1 数据集成的应用

电力数据的集成，主要是指将区域性的电力信息或者是不同工作维度的电力信息，进行数据信息的整合，并构建有效的数据处理系统。在数据集成工作的开展下，多方面的电力营销数据信息集中到同一个处理平台，从而进行统一的电力调度与管理控制，可以为用户提供更加安全有效的用电服务。 目前我国的国家电网正在着力打造智慧型的数据集成处理平台，在智慧型数据处理平台的工作开展下，可以更加高效的开发利用电力资源，提高电力资源的利用效率，科学合理的规避电力危险事故的发生。

2.2 数据分析的应用

在数据分析技术主要是基于数据集成进行的电力工作，在神经网络计算机系统的自学习处理下， 集成后的电力数据信息可以在短时间内归纳成为非常详细的数据条，然后通过

将数据之间的内在联系分析出来，形成有价值的电力数据报告。而电力企业的电力营销工作人员就可以会根据电力数据的报告，开展有效的电力营销工作，提高电力企业的整体运行效率与质量。

2.3 数据处理的应用

在电力营销数据进行处理的时候，主要应用以下几种处理技术。数据流处理技术，该技术主要处理实时传递、规模不定的电力数据信息。内存技术，主要是对电力营销收集的大量数据信息进行快速的储存，并开展有效的计算机处理。分布式技术，该技术主要进行大规模电力数据处理时进行应用，如电力企业的季度电力数据分析报告与年度工作总结时发挥一定的作用。

2.4 数据可视化的应用

数据可视化技术主要是通过对电力数据信息的分析，然后形成直观的图形，工作人员可以直观的观测数据图形，从而更加准确的了解相关的电力业务开展情况。通过数据可视化技术、信息图形和科学报告等技术的结合，从而更好的提高电力企业的营销工作质量。

3 电力企业应用大数据技术开展信息化电力营销的工作研究

3.1 提高电力营销数据信息的安全

电力企业通过应用大数据处理技术，打造信息化的电力营销工作模式，需要充分的保障电力数据信息和系统运行的安全性。在信息化电力营销平台构建的时候，电力工作人员需要从营销平台的应用层、网络层和用户层进行入手，确保各级之间数据传输的质量与安全。 在电力营销信息化平台构建的时候，需要将安全工作落实到每一个建设工作环节。

在电力营销信息化建设时，还应当构建相应的网络安全防护系统，有效的抵御网络病毒的恶意攻击，提高电力处理信息系统的运行安全，保障相关数据信息的可靠。在电力营销信息化建设的过程中，还应当加强工作团队的建设。 因为随着信息化处理系统的工作运行， 电力营销工作的效率得到了很好的提高，而一些工作人员就出现了职业倦怠，在实际工作开展的时候没有起到足够的安全意识，从而誘发电力事故的发生。因此在电力营销信息化建设的过程中需要对工作人员进行加强培训，第一提高相关电力工作人员的安全意识，第二提高电力营销工作人员的专业技能，第三推动工作责任制度的管理，从而更好有效的保障电力营销系统的安全性。

在电力信息化营销系统构建之后，需要对电力营销的管理机制进行有效的改革优化， 确保新的管理制度可以充分的发挥出信息化技术的整体优势，随着电力营销管理制度的不断优化改进，最终可以形成规范性的信息管理模式，提高电力企业的运营质量与安全。

3.2 电力营销数据信息的资源整合

通过电力营销与大数据技术进行很好的结合， 可以深入的挖掘出电力信息的潜在价值， 可以为电力企业提供最直接有效的数据信息。在传统电力营销工作开展的时候，不仅电力数据资料的收集需要消耗一定的人力物力，并且在后期对电力数据分析处理时，也需要一定的工作时间和工作成本。 而在大数据技术的应用下，电力数据的收集处理工作周期得到了很好的压缩，且工作的成本得到了很好的控制，有效的提高了电力企业的电力营销工作效能。

在电力营销数据与大数据处理技术结合的时候， 电力企业需要提高基础性电力设备的建设工作，因为大数据处理技术需要相关的计算机系统进行有力的支持，而基层数据的获取与传输需要相关电力设备的工作开展，因此在电力企业的电力营销信息化工作建设的时候，需要建设一套完善的电力数据反馈系统，从而为电力营销的大数据处理提供稳定的数据支持，提高电力营销工作开展的质量与效率，从而合理的规避可能存在的系统性数据风险。

3.3 电力营销工作中电费收取风险的合理评估

电费的收取仅是电力营销工作中的一部分，而电费的收取工作间接的影响到电力企业的运行经济效益。在电费收取时存在一定的安全风险，主要体现在用电客户的缴费意愿与其缴费的能力方面。当用户的诚信不足，主动违背缴费的合同时，就会给电费的收取造成一定的经济损失。而用户没有能力支付相应的应缴电费，同样会造成电费收取的损失。

在大数据技术的支持下，电费收取的安全风险评估可以进行定性与定量的工作开展， 在电力企业为用户提供安全稳定电力的时候，两者就签订了服务的条约。为了更好的评估用户的用电行为与诚信等级，电力企业可以调取用户的历史缴费信息和用电资料，通过利用计算机系统对用户的信用等级、支付能力、缴费意愿等进行客观的数据分析，从而更好的评定出用户电费收取的安全风险。

通过利用大数据处理技术对用户的缴费行为进行深入的数据挖掘，从而评定出用户的综合信用等级。在电费收取风险评估工作的开展下，电力企业可以突破传统电力营销的困境，对于综合信用严重不足的用户与企业采取相对的营销策略，这样可以有效的避免，电力营销工作开展的时候出现坏账的情况，从而保障电力企业的经济效益。

结语

总体来说，电力大数据平台具有规模性、多样性、高速性以及价值性等多种特征。作为新时代背景下的新兴事物，电力大数据技术是保障电力公司稳定有序运营的关键所在。所以在大数据平台下进行电力营销营销化建设，应当综合运用数据集成管理技术、数据处理技术、数据可视化技术以及数据分析技术，贯彻落实系统及数据的安全管理，高效整合信息资源，科学评估回收电费的风险，实现移动办公并且普及掌上电力APP的应用。

参考文献：

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