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电网企业电力营销数据集市模式探索与实践

2020-11-11张明

中国电气工程学报 2020年18期
关键词:电网企业电力营销探索

张明

摘要:现阶段,随着我国电力企业的快速发展,电力营销管理系统数据集市的建立基于电力营销大数据处理现状,为了充分发挥大数据平台的服务能力,需要在现有基础上提高各业务域数据资产的价值密度,对业务数据资产进行深加工和产品化,形成全方位、立体化的数据产品,借助数据云对全领域、全业务、全口径数据资产加以管理。电力营销管理系统数据集市提供了资源丰富、质量优良、安全可控、资产透明、应用灵活、管理完善及运营智能的数据服务体系,在营销领域打造出数据集中、服务完善、应用多元、运营高效的数据应用生态圈,创新了营销数据服务模式。

关键词:电网企业;电力营销;数据集市模式;探索;实践

引言

当前,部分电网企业经营分析还局限于人工统计,没有合理数据挖掘技术,统计过程费时费力,难以保证数据的准确性与一致性。建立电力营销数据集市模式有利于电网企业分析客户消费行为,准确把握客户消费特征,使得市场营销和客户服务更有目标性。电网企业针对客户关系的管理,可以充分利用相关数据为市场营销提供及时、有效的决策依据。

1数据集市的引入

数据集市中的各类数据都是依据“主题”来存储的,主题域包含了与该主题发生联系的信息。用户如果需要访问不同的主题时,要创建基于数据仓库的数据集市。所以数据集市可以理解为“小规模的数据仓库”。数据仓库是建立于企业级数据模型,数据集市归为企业级数据仓库的子集,可以面向不同的部门级与业务级,但仅局限于面向特定的主题。用户借助数据集市可以分析业务问题,数据集合可以面向特定的功能目标。电力企业营销数据集市的建立是基于数据仓库,依据统一化的存储模型,不同级别的营销人员可以依据营销特定的需求实现对数据的处理,昀终展现为体现营销特点的数据集合,应用数据集市是对数据仓库功能的深入与扩展。数据集市的本质实现了数据仓库的分布式、交互式,因此体现了数据仓库的主要特性。数据集市的数据源自需要借助抽取、清理、转换和整合才能载入数据集市。数据仓库中的数据性质与功能是保证系统利用价值的基础。因此电力营销管理系统数据集市的结构需要包含数据源层、数据仓库层与应用,不同层次对应着不同的功能。

2电力营销数据集市的设计

2.1数据集市设计依据的原则

电力营销数据集市设计的目标是满足数据存储与管理的需要。数据集市的应用领域决定了其区别于传统的数据库,其外部数据形式也要结合电网企业。数据集市设计要保证可扩展性与适应性,要结合电力营销满足经营分析的需求,还要考虑到数据集市不同模型间要有明确的定义,保证结构稳定、关系清晰,还要考虑到响应速度。电力营销分析需求处于变化中,数据的存储方式存在多个主题域。数据集市要实现数据存储与营销的结合,保证数据集市可以满足多样化的要求。

2.2数据源的接口

数据源接口是构建数据集市需要考虑的重点问题。数据源的接口要结合分析營销数据过程中数据交换的需要。数据集市的建立源于业务系统扩展功能的需要。系统的建立要实现客户资料管理、信息管理、数据管理等功能。作为业务流程的发起,数据源包含了所有本地电网用户的资料,如姓名、地址、联系电话等,还要包括客户消费信息。这些信息需要在数据接口传递。当前电力营销实施了智能化管理,借助信息技术可以核查营销,借助管理平台实现资源结构的优化配置。数据源接口的设计要结合核查工作需要,结合电力计量的实现,保证信息交互的便利性。

3数据集市在电力营销中的应用

3.1营销需求分析

由于电网企业运营业务众多,基于数据集市的电力营销要明确关键指标的统计口径,以实现数据集市的作用。电网营销分析的目标是针对发展战略通过流程制定出科学合理的关键业务改善措施,借助数据集市将指标的完成情况以多层次、多角度的形式来展示,使业务管理部门可以准确意识到营销中存在的问题,从而为营销活动的改进提供指标支撑,提升战略目标的执行效果,也为考核提供依据,使管理层专注于经营活动的改善。

3.2实现营销数据集市的产品化营销数据集市面向营销实时分析、清单查询、主题分析、数据挖掘等

多种类型应用场景,可以进行数据服务能力的封装,统一构建数据服务产品,并结合元数据管理规范进行数据的标签化处理,通过数据目录实现数据服务的地图化呈现,基于常用数据分析场景构建出数据服务场景化模板,实现数据可视化、产品化;可以提前完成数据采集、处理、计算等加工过程,面向常用业务提前构建了各类型的数据服务,保证了业务指标、专题服务的复用性,支持终端用户通过搭积木的方式进行选择数据服务产品,缩短了数据应用的开发周期,同时支持数据应用的快速响应和灵活调整,降低了试错成本。

3.3数据仓库

数据仓库作为进一步分析的数据源,是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,为多维分析和数据挖掘提供所需要的整齐一致的数据,用以支持经营管理中的决策制定过程;同时,数据仓库可以实现数据的集成、传输、整合、清理和储存,是商业智能的基础。

3.4体现的价值

借助数据集市,电网企业可以收集到更加多样化的信息,包括电能产量、市场占比、市场需求等,可以分析出企业的整体运营效果,使营销管理拥有更高的标准。数据集市实现了电力生产与营销服务在数据层面的融合,数据可以跨部门分享,营销管理可以更有针对性。借助数据集市还可以分析配电网的整体运营情况。电网企业的营销可以结合市场的需求变化来调节,避免产能过剩。企业借助数据集市可以收集到用户的需求信息,使得配电网的调控可以更加精准。

3.5营销数据集市的数据资源集中化

营销数据集市在数据资源层面,能够通过数据缓存层、数据整合层、数据汇总层、数据集市层等数据架构分层的构建,实现营销全口径原始数据、跨域数据整合、各维度指标汇总及专题分析等功能,实现数据资源的全面集中;能基于数据云的数据采集工具、数据存储工具、数据计算引擎、数据分析工具、应用开发工具、数据管理工具等实现数据集市构建、应用、管理及运营技术工具的集中;能够通过统一的数据清洗、转换、公共指标汇总、个性指标构建、基于主题的指标聚合等功能实现数据汇总、计算、存储的集中。

结语

营销域数据集市构建是基于大数据平台,对各业务域数据资产进行深度融合与协同共享,通过数据产品化的方式,构建数据云上的中台数据集市层,建立资源丰富、质量优良、安全可控、资产透明、应用灵活、管理完善、运营智能的数据服务体系。营销域数据集市的构建,实现了营销全口径数据的采集和管理。

参考文献

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