大數據分析背景下的運營監測信息系統應用初探

張玉娟

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大數據分析背景下的運營監測信息系統應用初探

張玉娟

國網三明供電公司，福建 三明 365000

大數據時代，需要更多的引擎支持，同時也創造了更多的應用。建立在分析數據集成的基礎上，全面的運營監測信息系統不可或缺。因此，探究了運營監測信息系統的理念、范圍、應用，淺析了其架構和用途。

大數據；運營監測信息系統；應用

1 大數據分析的主要技術

大數據技術在電力數據分析中的應用大致可以分為以下幾種技術。

1.1 統計分析

統計分析是電力數據分析中一種常見的技術，也是最基礎的技術。通過對數據的基礎搜集、整理和分析，可以直觀地得到數據的內在規律，并通過計算得出可以反映整體數量特征的統計信息，更好地為電力企業的運營服務。

1.2 關聯分析

數據挖掘最早為人所知實際上就是對某超市的銷售數據進行關聯分析，因此關聯分析在數據挖掘領域中具有不可替代的地位。常用的關聯分析算法有A-priori關聯算法、基于劃分的算法及FP-growth算法等。

1.3 多核學習

近年來，多核學習方法在數據挖掘與機器學習領域得到了廣泛的應用，也涌現了多種基于多核學習方法思想的不同算法，如支持向量機和KPCA等。多核學習方法的主要思想是將低維空間中的數據映射到高維空間，從而在高維空間中進行處理和分析。

2 運營監測信息系統應用

2.1 應用理念

運營監測信息系統，利用整個服務中心的數據，對監測中心進行調度，在各業務信息系統的支持、輔助、決策下，建立成果。它能夠及時、全面地反映公司經濟的運作情況，宏觀掌控布局。它將企業管理模式由自轉轉向公轉、由壁壘轉向協同、由分散轉向集中、由自發轉向可控、由孤島轉向共享，從而實現縱橫貫通、雙向協同、權責明確、流程清晰、管理高效的“五強”體系格局。海量的大數據歷史庫存，是一筆無形的寶藏。企業可以對其進行數據建模，通過分析和分類，更全面地發揮運營監測信息系統的功能，提高其預警力和分析力，為業務創新創造新途徑。

2.2 應用范圍

大數據分析下的信息支撐系統的應用，是現代化技術的優秀產物，也是人類進化的驕傲作品。我們可以將它推廣至各大企業公司，幫助他們實現資源整合和共享，提升運營水平，實現對規劃、建設、運營、檢修、營銷及人力、物力和財力的全面規模化評估。

大數據能夠實現對預算和收支的合理調控、電力購銷的把控、資產全壽命周期的預估，甚至可以對產業發展和金融領域進行流程監測性分析，構建集全面監測、運營分析、協調控制、全景展示和指示預警于一體的綜合性系統平臺。

2.3 應用概述

2.3.1 工作臺系統

工作臺是對數據進行操作的系統平臺，對大數據按照應用指標，分時段和維度進行重新構造，并在終端顯示應用。工作臺系統在日常中進行監測和調控，配合系統的綜合管理，對企業經營進行24小時在線實時監控分析。

2.3.2 數據庫

監測數據庫是建立在總部以及各大分部的兩級數據中心資源上的，我們需要足夠的支撐區監測分析和展示。在此臺面上，整合運營監測中心的指標體系，實現兩級數據的整合，使工作分配更完善。

理想狀態中，數據中心應分為兩類：結構化數據庫與非結構化數據庫。將相關數據系統同步至數據中心，可以在數據庫完成建模分析工作，同時通過ETL工具指定數據的抽取和驗證，將指標合理展現。

2.3.3 大屏展示

大屏的展示是系統的輸出端口，它包括展示類和監測類。將通過靈活可調控的方式定位展示場景，多方位、多角度地進行全面無縫隙監測，使運營分析和全景展示更加和諧。

（1）全景可視

全景展示下，我們可以創建概念主題庫，按照數據庫的構建，快速縱覽企業概況，綜合化地展示其經營成果，體現其協調的管理水平。通過多維展示發展成果，總結服務成效，將整個熱點設計聚焦于一體，展示公司的運營業績和管理成效，完善企業的形象。

（2）全面監測

企業有自己獨立而富含特色的運營模型。運營監測中心對公司的各大板塊進行了在線監測控制，實現了外部環境、綜合績效、核心資源、運營狀況和關鍵流程的一體化，將“全天候、全方位、全流程”的核心展示出來。大數據下的分析進度，一般是對當天監測的報道。經過分析比照，報告的內容得以支持，并運用于業務推進，為企業領導的決策增加了準確有力的數據支持，實現了高層的進一步高效化。

2.3.4 資源管理器

管理工具是系統監測運行的重要零件和引擎支持，因為高質量的數據管理、運作合成，都需要工具的精準和合理化，這樣才能提供合理有效的數據分析。隨著智能網絡的發展建設，基于數據中心的企業級數據資源管理工具，將進一步管控其數據庫。從保護核心資產安全和權威性權限來看，高級管家是一個整體團隊運行中不可缺少的靈魂角色，并且更有利于鞏固現有的成果。

2.4 應用關鍵

基于大數據分析的運營監測信息系統，關鍵在于匯總各大業務線。在完整而準確的數據庫中，充分集成分析，通過先進的預設數據管理工具，結合業務本身的指標和指令，建立相應的數據分析模型，并進行歷史記錄化的數據分析，從而實現智能化報告支持，解決人力所不能完成的分析，幫助高層及時決策調整。

2.4.1 科學高效的業務能力

當前，先進的數據庫管理工具有ETL和OGG，在其全面梳理公司環節的同時，通過對其要素的相關性進行監測，提取各大要素模型化并結構化。在ETL的自動抽取技術和OGG的數據同步技術下，實現最有效的企業監測業務架構管理，將各大要素整合，全面推進數據分析的應用水準和管理水平。

2.4.2 統籌治理與分析

數據中心是數據的儲藏室，本身并沒有計算能力，需要將他們進行統籌才可以創造價值。因此，有序的管理和數據治理，是需要完善和加強的步驟，只有這樣，集成數據庫的業務數據才能更完善、更準確。

2.4.3 系統集成的閉環流程

數據的匯總離不開各大來源的高度集成，這樣才能實現數據的實時性、共享性及協同性，才能不“辜負”系統的高度進化。所以，需要主動推進業務融合，保持數據唯一性和新鮮度，提高標準度和穩定性，堅持ESB等企業服務總線技術，統一數據交換的樞紐，維護好集成架構，規范化企業體系，實現完整的閉環流程管理模式。

3 結語

數據集合有無數種方式，也面臨更多的關卡。這需要全人類進行探索，從問題中尋找新出路。大數據作為電力信息化的一種重要途徑，可以幫助電力企業找到最佳方法，極大地提高整體的工作效率。

[1]高崇，韓雨. 基于大數據分析的運營監測信息系統應用[J]. 科技與創新，2015（12）：116.

[2]趙恒. 基于大數據的M運營商運營管理信息系統應用[J]. 電信網技術，2016（11）：74-81.

[3]李孟萱. 電子商務平臺中管理信息系統的應用分析[J]. 電腦編程技巧與維護，2016（16）：71-72.

Application of Operational Monitoring Information System in the Background of Big Data Analysis

Zhang Yujuan

State Grid Sanming Power Supply Company, Fujian Sanming 365000

In the era of big data, more engine support is needed and more applications are created. Based on the analysis of data integration, a comprehensive operational monitoring information system is indispensable. Through the exploration of its concept, scope, and application, its structure and use are analyzed.

big data; operational monitoring information system; application

TP311.13

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