大數據時代電力營銷的應對思路

楊仕孟

(國網四川省電力公司資陽供電公司,四川資陽 641300)

大數據時代電力營銷的應對思路

楊仕孟

(國網四川省電力公司資陽供電公司,四川資陽 641300)

隨著科技的不斷發展,數量巨大、結構復雜、類型繁多的數據所組成的數據集合即為大數據,云時代的到來也預示這大數據時代的來臨。本文就簡單討論一下在大數據時代的背景下電力營銷的因對方法。

大數據時代 電力營銷 應對思路

大數據時代的電力行業在尋求發展的道路中將會迎來新的機遇和挑戰,作為電力企業提高生產力擴大營銷最有效的方法,即就是通過科學的方法管理好數據并能運用數據來挖掘開展大數據戰略。隨著云計算的興起和發展,電子化數據已巢湖想象的速度在發展,國際數據公司IDC其數據宇宙的研究報告顯示到2020年全球被復制和被創建的數據總量將會達到35ZB(1ZB=10*1015MB)。

1 大數據的概念

所謂大數據即就是通過準時的獲取、及時的處理和全面的分析之后再從中選取對自己具有利用價值的多樣化、大量的非結構化數據。大數據的主要特征包擴三個方面:大數據顧名思義就是數量大(VOLUME),最通用的數據計量單位為PB;實時性(VELOCITY),因此在數據的處理過程中一定要盡量縮短時間;多樣化(VARIETY),就是數據的種類非常繁多但是主要的數據類型是非結構化數據,正因為大數據有這三個特性才導致其蘊藏著無窮的價值。

2 電力營銷的大數據時代來臨

信息技術的迅速發展,由于其適用性較強目前電力企業在信息化建設方面也投入了巨大心力,國家電網公司近幾年通過SG186工程構筑一個企業級公司一體化信息平臺,隨后又通過SG-ERP工程再建立了集團企業公司一體化計劃系統,通過兩次大刀闊斧的建設投入,目前電力企業的數據量增長速度迅猛如潮。在電力營銷方面各地區也相應建立了用電信息管理中心和城市用戶檔案信息,通過傳真、電子表格、視頻語音、文稿等形式將電力系統的非結構性數據進行統一管理和展現。首先是數據的實時采集獲取,通過對大數據科學的應用,數據稽查以及工作質量明顯得到提升,隨著精細化程度逐漸升高,數據的顆粒度逐漸變小但是相應的數據的類型也逐漸增多。今年來隨著營銷業務不斷擴大,在全國范圍內大數據信息量以每年35%的速度進行增長。目前電力營銷數據早已呈現出數量大、實時性和多樣化的性質,因此也預示著電力營銷也逐漸步入大數據時代,而在大數據中所蘊含和潛藏的數據價值,則需要不斷的進行挖掘和發現。

作為電力企業在加大信息建設的過程中要以敏銳的洞察力認識到大數據內部的價值,花費更多的精力去挖掘數據價值,開展大數據戰略。電力企業在數據的管理過程中不能單純的是進行發電和用電的信息建設,要從發電、電力運輸、配電網絡、變電站最后到電用戶整個流程的每一個環節全面建設信息化管理制度,以科學為指導制定具有前瞻性和實用性的解決方案。幫助電力企業在營銷業務的發展中提供決策指導。

3 電力企業實施大數據戰略面臨的問題

挖掘數據即就是在獲取的大量的數據中找出有用的信息和有價值的知識的過程,這個過程中分為五個基本步驟,首先是對業務和數據的理解,然后在進行數據挖掘的準備工作,接下來建立一個數據挖掘的模型并對該模型進行準確評估,最后就是數據的部署。在開展數據挖掘的過程之前,首先要充分理解業務需求和數據來源,然后才能明確目標;子啊數據管理完成之后找出數據挖掘的基本算法,根據計算方法來建立挖掘模型,模型建立完成之后要對模型是否能夠的到與目標相符的結果從而進行模型評估。評估合格之后然后通過圖形、報表等形式將所挖掘的數據呈現出來。

3.1 大數據的收集和管理能力不足

大數據時代數據量迅猛增長,因此數據的產生、儲存、建檔、安全管理等都對數據設備提出了更高的要求,電力企業在面臨如潮的數據流量時沒有更好的進行數據的利用和推廣,因此不能在數據的收集過程中無法與實際相結合,更不能準確辨識信息數據的質量差異,面對過期、錯誤等數據無法做到合理的優化和篩選,因此數據質量得不到保障。

3.2 分析和挖掘能力的缺乏

目前電力企業的數據信息系統僅僅局限于業務的處理階段,其功能是提供固定報表因此相對比較單一。電力企業的數據信息收集管理人員無法將相對孤立的數據建立其數據與環境、用戶等的關聯性,數據的更新速度緩慢,大多數均是過期的作廢的數據卻不能得到優化,準確性也不能得到保證,但是隨著電力企業的不斷發展,在內繁雜的業務體系和龐大的組織架構,在外多變的社會以及國際形勢,這種信息完全不能給電力企業的管理層提供決策的依據。

4 大數據時代下電力營銷建設的必要措施

4.1 治理數據質量

想要掌握大數據中所潛在的風險就一定要在數據的存儲時對于數據的準確性、完整性和有效性進行整改和核查。在進行對數據準確性檢查時,首先要對于某些字段值設置規則,然后再按照這個規則進行,主要的檢查標準是數據是否符合事件發生的邏輯;完整性核查時需要根據信息的關聯信息和緯度信息來進行的,如果數據信息的緯度和關聯性都比較完整,那么就預示著該數據比較完整;有效性檢查,主要是通過對特定的信息字段內的取值是否有效,取值范圍是否在預定的范圍之內等。

4.2 確保數據隱私

隨著信息技術的發展,人們的隱私相的越來越透明,這讓民眾感到恐慌,因此人們對于隱私保護的要求也越來越高,而隱私保護也成為了數據管理中非常重要的環節。作為電力企業掌握著用戶的所用用電信息,因此要求信息收集管理人員一定要樹立隱私保護意識,嚴格杜絕用戶的信息泄露的事件發生。國家電網公司在隱私保護方面采用內外網絡信息隔離措施和加強用戶信息資料庫賬號管理措施等方法來提高用戶信息的保護。作為電力企業應該使用高科技的隱私保護技術,并且保證規范操作給電力用戶提供一個安全放心的用電環境。

4.3 保障數據實時性

數據實時性能夠為電力企業的決策層在電力企業的發展和戰略部署方面提供依據,作為數據分析系統則要通過大量的數據計算來保證數據的實時性。經營分析系統所計算的KFI指標是電力營銷數據的基礎,但是在KFI指標的計算過程中必須要保證數據的實時性,這樣才能保證在大數據的建設過程中國掌握最新資訊,提高市場嗅覺了解市場動態做到步步為營。

5 大數據時代下電力營銷發展方向探索

在我國當前的電力營銷方面,營銷數據還處于基礎的數據加工階段。電力企業沒有從數據中提取出用電習慣和用電趨勢有關的信息,在營銷信息的系統中業務進度和信息量根本沒有得到充分的共享,也因此數據本身的價值也無法的充分的體現。大數據時代的背景下電力營銷的硬度儀思路應該基于數據本身進行建立,從自動化抄表到數據共享這整個流程中挖掘有用的信息最終直接影響管理層的決策方向,為電力企業的管理層制定新的發展戰略作指導。通過數據的挖掘和分析可以了解到用戶的用電需求情況,制定合理的電力調節手段,通過數據分析從而尋求提高用電有效力的具體措施,同時還能規避市場風險,降低用戶欠費發生率提高電費回收能力。

(1)數據資產化。目前大數據已然成為了企業發展過程中一筆重要的資產,只要對數據進行全面的分析,那么將會從海里的數據中提取出具有價值的信息。在電力企業的營銷過程中,對所收集的用戶信息進行分析會從中發現影響營銷的原因,找出問題所在從而便能夠稽查出營銷過程中的 漏洞或者缺陷,然后對用戶用電情況進行了解,預測風險這樣可以降低電力企業的損失。(2)客戶服務多樣化。在經過收集的信息進行系統的分析之后,對于自身服務的缺陷及時進行改進,同時還可以運用增值服務等手段,獲取用戶的信賴。對于大用戶比如大型工業加工企業的用電情況進行了解和掌握,了解電力市場的發展方向,制定相應的風險預測降低風險所造成的損失。對于普通用戶的用電情況進行了解,掌握用戶的用電趨勢和用電負荷量,從而營銷服務能力;利用移動客戶端、計算機等網絡平臺提供營銷服務,做到營銷多點開花的局面,全面促進電力企業的發展。(3)數據社會共享化。數據本身即是數據的價值所在,數據能夠反映整個社會的發展狀況,從側面反映出了社會的經濟發展狀況以及用戶的經濟能力,因此電力營銷數據是反映地區乃至國家經濟發展的狀況的縮影,因此數據分析也顯得更加具有實際意義。電力企業的營銷數據實際意義在于能夠為電力企業的自身發展指明方向,為政府的經濟政策提供數字依據,這些均是電力企業的營銷數據還具有其它部門不具有的優勢。所以作為電力企業要合理利用大數據所帶來的巨大價值,通過數據共享的方式來實現合作共贏。

6 結語

大數據時代的電力營銷應該不斷提升數據的收集、分析、存儲和管理工作,保證信息的實時性、準確性和完整性,利用大數據不可比擬的優勢為自身的發展和社會的進步作出貢獻。

[1]唐四平,黃文杰,李娜.大數據時代,電力營銷何以應之[J].湖北電力,2013(5).

[2]羅勇.淺析基于數據倉庫的電力營銷信息系統設計[J].中國電力教育,2011(3).

[3]l李皎.大數據時代到來對電力行業發展的提出的新要求[J].華北電業,2013(5).