大数据电力营销|为什么电力需要大数据

Ⅰ 专栏 | 电力大数据应用模式与前景分析

本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图 该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图 产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图 电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。

Ⅱ 如何在供电企业中构建客户为中心的CRM模式

一、为什么要开展供电营销创新工作

大用电量客户、尤其是工商业客户是供电企业主要的利润来源，伴随着电力体制改革的不断深化，售电公司成立后，大用电量客户将是市场竞争的主要目标，如何与大用电量客户建立深度营销关系、把控存量市场和增量市场是供电企业面临的主要问题。此外，为了应对售电侧电力体制改革，抢占市场先机，牢牢把握大用电量客户的电力市场，在已建立的供用电关系上，通过向客户提供新的产品和服务、满足客户的潜在需求、帮助客户降低成本的方式，建立与客户的深度营销关系，通过为客户创造价值而达到占领客户市场的目的。

二、如何衡量供电营销创新工作

创新工作不是自娱自乐，也不是盲目乱试，只能从提供新的服务和产品或减低成本两个方面想办法，具体在电力营销方面，可以从两方面入手：1. 为客户提供新的产品和服务，满足大用电量客户的潜在需求。通过对客户的信息进行实时收集并利用现有的数据采集装置，利用大数据手段进行分析，分析客户的潜在需求，包括金融需求、市场需求、技术改造需求等，通过调动国网平台内的资源满足客户需求，为客户的生产经营创造价值。2. 帮助大用电量客户降低成本。一是帮助客户降低用电成本，在现有的电价标准内，帮助客户优化制定用电策略，降低用电成本；二是帮助客户降低能源成本，联合天然气等其他能源部门，共同为客户制定能源使用套餐；三是帮助客户降低生产成本，利用国网平台的资源，在集中采购、设备选型等方面帮助客户降低生产成本。

三、如何发掘电力客户的潜在需求

(一 )利用大数据手段找准电力客户的需求

在维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中写道：大数据指不用随机分析法 ( 抽样调查 ) 这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的 4V 特点：Volume( 大量 )、Velocity( 高速 )、VaRiety( 多样 )、Value( 价值 )。在以往的市场营销调研中，调研人员往往使用采样的方式对客户需求进行调研，这种方式所得到的需求采样也是分层且模糊的，并不能精准的获得客户的实际需求。随着电子信息技术的不断进步，特别是大数据技术的深化应用，通过大数据手段精准定位单独客户的潜在需求成为可能。

(二 )供电企业大数据的界定供电企业在与用电客户建立供用电关系后，在电费结算、用电检查、负荷监控和优质服务等工作中会产生大量的数据，并不是所有数据都有价值，我们应该选择其中有价值的数据建立数据库。此外，建立数据库仅仅是实现大数据的基本工作，最为关键的是，要建立科学有效的计算分析方法，通过“加工”实现数据的“增值”。对供电企业有价值的大数据：1. 售电量曲线2. 负荷曲线3. 客户电价数据4. 用户设备信息5. 客户需求信息6. 客户投诉信息

(三 )大数据建设能够给供电企业解决哪些问题1. 电力行业、特别是电力营销行业面临改革，如何在改革中取得先发优势、抢占有利位置是营销创新工作需要解决的主要问题。建立大数据库，对大数据进行有效处理和分析，目的是要为电力营销工作指明方向和重点，把有限的人财物资源投入到最有效果的工作中去，掌握客户资源，让客户完成缴费、查询等用电业务更加便捷和快速，提升客户的终端体验感，让客户认可供电企业的营销工作，在客户心目中树立国家电网的品牌。2. 解决电力营销内部管理的问题。推行大数据工作，利用信息化手段指导营销具体工作，调整内部的管理界面，可以有效的节约供电企业内部的管理成本和人工成本，腾出更多的人力和物力去做相应的营销管理和营销服务工作，改变目前供电企业营销工作中存在的“工作多、质量低”等问题，利用信息化手段提升整体营销管理水平。3. 解决电力营销发展潜力的问题。大数据建立以后，能够及时的获取客户数据，可以对历史数据进行有效分析，实现了企业到客户的点对点联系，为以后的电力营销业务拓展、工作创新打下坚实的基础。

四、大数据建设对满足客户潜在需求的几点工作思路

利用大数据分析区域负荷增长情况，超前、合理设置变电站、开关站、线路电缆等供电设备的容量、间隔数目以及型号。比方说，可以掌握成熟居民小区每户的用电情况、负荷分布情况、负荷增长情况，通过数据分析和数学建模，科学测算出负荷总体分布情况和增长趋势，结合供电设备的设计标准，为新建居民小区供电设施设计提供科学指导，对区域负荷平衡做到精确控制。

利用大数据分析工业用户的用电量、负荷分布、时段负荷情况，分析客户的经济运行成本，寻找工业客户潜在的技术改造需求，为电能替代、节能减排工作提供技术改造依据和经济可行性分析，为供电企业增供促销工作、电能替代工作、节能公司技术改造工作提供精确有效的客户群体。

通过用大数据分析，可以判断居民、企业客户的消费能力、消费侧重点，为国网公司一系列的营销策略和广告投放重点提供精确的数据支持和帮助。比方说，一个家庭按照每月用电量的不同，可以划分为不同的消费层次，产品需求也不同，国网商城通过有效的广告投放，可以有效满足客户需求、打开客户市场；同样的，一个家庭的负荷增长快慢也可以反映其消费能力的变化，对于负荷增长快的家庭可以推荐一些高端消费品，对于负荷萎缩负增长的家庭推荐低质易耗品更能满足客户的需求。五、结论面对电力体制改革，理清思路比盲目试验更加重要，电力营销的终端是客户，电力营销的主要利润来源是工商业大用电量客户，所以说夯实营销基础工作、满足客户的潜在需求、为客户创造价值才是供电企业真正需要做的事情。为客户供好电只是基础工作，其他售电公司也能做到，是电力营销的“买点”；而只有通过电力营销创新、满足客户的潜在需求、为客户创造价值，才能抓住电力营销的“痛点”。营销创新有两条途径，一是为客户提供新的产品和服务；二是降低产品和服务的成本。

总之，通过营销创新、满足客户的潜在需求、为客户创造价值，建立与客户的深度营销关系，必然在售电侧电力体制改革中取得先发优势、巩固市场份额。

Ⅲ 电力行业如何应用大数据

挑战中见需求：质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢，对于这些电力行业推进大数据的困扰，电信行业是不是也有似曾相识的感觉?这些问题中的一部分，电信业同样需要深思;还有一些问题，则恰恰是电信业的长处，是电信业推进电力行业信息化的机遇。数据质量较低，数据管控能力不强。大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。如何从海量数据中提取有价值的信息?这也是电信业面临的问题。有观点认为，可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库，让企业能够在需要时捕捉、存储信息。也有观点认为，可以倚靠软件的处理能力来甄别垃圾数据和有价值数据。究竟哪种方式更为有效，目前仍无定论。而无论哪种情况，都需要制定一个数据采集的标准，在时间、精度上进行规范，从而为后续的数据分析打好基础。数据共享不畅，数据集成度不高。大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。目前，电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。打破企业的门户之见，在行业中建立一个资源池，让使用者可以按需获取数据资源。从电信业的角度来看，现在，电信运营商之间的合作在不断推进，例如，运营商开发了融合的手机游戏计费平台;在北京电信网上营业厅微信平台上，用户不仅可以自助查询电信业务，还能查询联通和移动业务的使用费，这样共享数据资源的经验也可在大数据的应用过程中加以推广。防御能力不足，信息安全面临挑战。电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各类防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别是偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。建立与大数据相适应的安全和隐私保护机制，通过技术手段和加强企业自律来保证数据的安全。承载能力不足，基础设施亟待完善。电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。目前，电力企业大多已建成一体化企业级信息集成平台，能够满足日常业务的处理要求，但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，尚需进一步加强。在这方面，电力行业和电信业各有优势。尽管电力行业也在进行宽带建设以及智慧社区的建设，但是，所谓术业有专攻，在IT基础设施尤其是网络基础设施上，电信业在运维、计费等方面有着得天独厚的优势。同时，在数据中心的建设上，电力行业对以电能为代表的能耗问题又有着丰富的经验。因此，两个行业不妨加强合作，实现共赢。相关人才欠缺，专业人员供应不足。大数据是一个崭新的事业，电力大数据的发展需要新型的专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。加强大数据人才的培养，鼓励企业内部在大数据领域的创新。

Ⅳ 大数据在电力行业的应用前景有哪些

我们首先要先了解清楚什么是大数据？大数据是基于互联网的定义，而大数据技术主要处理“涌现”性的数据。

不是“大量数据”被称为大数据

但是，大功率数据在这个方向是否有未来呢？我认为未来是有的。

首先，大数据不使用“大数据”的概念，而是物联网+云+数据处理的综合概念。

其次，对电力数据的分析也在不断发展，学习大数据处理技术，恢复电力数据也有许多优点。

在不久的未来，物联网和智能电网高度发达的时候，店里大数据是非常必要的。

Ⅳ 大数据时代电力营销管理创新研究论文

大数据时代电力营销管理创新研究论文

摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。

关键词： 大数据；电力营销管理；创新

在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。

1.基于大数据的电力营销管理的弊端

在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：

第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；

第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。

2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战

2.1机遇

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：

第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；

第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；

第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。

2.2挑战

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：

第一，国家经济转型期的&#39结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；

第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；

第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。

3.基于大数据的电力营销管理创新研究

在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。

3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为

大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。

3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销

从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。

3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场

对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。

3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务

随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。

3.5与税务部门合作减小电费回收风险

对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。

4结束语

综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。

参考文献：

[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134.

[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,2013.8:33-35.

[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296.

;

Ⅵ 你认为大数据在电力行业的应用前景有哪些，为什么

通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。

Ⅶ 国家电网大数据应用 增强企业核心竞争力

国家电网大数据应用 增强企业核心竞争力

从构想到实践，从论证到试点，国家电网公司大数据应用已经驶向快车道。在国家电网公司2014年工作会议上，公司党组明确提出，要强化数据分析，提升数据应用水平和商业价值。去年年底，国家电网公司在总结以往研究经验的基础上，正式启动了企业级大数据平台的设计研发和试点建设工作。经过近一年时间的试点实践，目前，大数据已经广泛应用于电网运行、经营管理以及优质服务三大领域，并取得显著成效。大数据作为重要的战略资源已经在全球范围达成共识。2011年，一些国际组织便发布报告看好大数据；2012年开始，英国、法国、美国等国家相继启动了大数据发展规划。国内，以大数据为主导的信息化浪潮来势凶猛。去年3月，大数据被写入政府工作报告；今年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平；今年10月，十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。如今，在城市建设、金融、电子商务、公共服务等领域，大数据的应用随处可见，并正在改变着各行各业。一个大数据的时代已然来临。机会在敲门抓住了机遇，等于成功了一半。对于大数据而言，也是如此。近年来，移动互联网异军突起，加快了信息化向经济社会各个领域的延伸，形成了独特的产业竞争优势。中国信息通信研究院近期发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，今年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%；预计2016年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。在前不久结束的云栖大会上，阿里巴巴集团董事局主席马云说，在未来，计算能力将会成为一种生产能力，而数据将会成为最大的生产资料，会成为像水、电、石油一样的公共资源。马云认为，人类已进入DT（大数据）时代，数据取代了石油成为最核心的资源。国家电网公司信息通信部主任王继业认为，不可否认，大数据会逐步为人类创造更多的价值，而对于电网企业来说，研究和应用大数据是提质增效和推动电网发展方式、公司发展方式转变的迫切要求。公司“三集五大”体系和坚强智能电网建设，积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据，具备了推广大数据应用的基础条件。来自国网智能电网研究院的数据显示，截至去年年底，公司管理结构化数据49.75TB，非结构化数据213TB，营销基础数据130TB，用电信息采集数据达43TB，且公司信息化数据平均每天以10TB的速度增长。“公司的生产管理和营销系统已达到几百PB级数据规模，开展大数据关键技术的研究、验证和应用，构建新型电网企业运营体系，有助于增强价值创造力和核心竞争力。”国网江苏省电力公司副总工程师王海林强调说。国网江苏电力作为公司大数据应用的试点单位之一，在今年夏天便尝到了大数据的“甜头”。国网江苏电力以用户信息采集数据为样本，开展负荷预测工作。王海林说：“今年4月份，我们用大数据预测8月6日将迎来今年最大负荷值8440万千瓦，实际上在8月5日出现了最高负荷值8480万千瓦，预测准确率99.53%。”作为国网公司大数据研究和实施的主要牵头部门的负责人，王继业对这样一个预测结果感到格外高兴。“预测之初我们心里也是有疑问的，毕竟没有经验可以借鉴，但最后结果这么精准，证明我们具备和掌握了大数据在负荷预测方面的理论基础以及数据分析挖掘的能力。”同样，国网客户服务中心也感受到了大数据的威力。目前，客服中心日均处理话务请求量35万余件。为进一步提高人工服务接通率，减少客户的等待时间，客服中心依托大数据技术，建立了“实时话务展现及预测”“基于故障事件用户感知度的主动服务”等场景应用，工作效率显著提升。例如，通过应用实时话务展现及预测场景，人工服务接通率提升了8%左右，服务效率和效果进一步得到优化。大数据的优势不仅仅体现在服务公司内部，在支持新能源接入、提高新能源发电功率和电力负荷预测的精度、提升新能源协调控制水平和综合能源服务能力等方面也大有作为。王继业认为，大数据是智能电网的核心，而智能电网又是全球能源互联网发展的重要组成部分。随着大数据深入应用，将促使公司的决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”，进一步提升管理的效率和效益，同时，充分利用这些基于电网的数据，深入分析后将挖掘许多高附加值的服务，有利于电网安全检测与控制，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等，提升公司管理效益、经济效益以及社会效益。“不论从外部环境而言还是企业自身发展需要，大数据不是用不用的问题，而是顺势潮流，必须要用。”王继业感慨道。他说，自己从事电力通信行业20多年，行业变化如此之大，今天和过去已经不可同日而语。“数据表面看是信息，但提炼分析后就能找出相关联的规律，再借助各种工具分析规律就变成了决策。大数据的内容很丰富，可以利用的领域很多，它是一个巨大的市场，抓住了大数据就意味着占据了大市场。”准备好了吗纵观全球大势，大数据浪潮席卷而来。作为世界上最伟大的科技成果之一，大数据已经成为推进产业变革和重塑产业竞争力的重要力量。顺势而为、乘势而上，无疑是大数据时代下最核心的命题。国网公司的大数据具有量大、分布广、类型多等特点，背后反映的是电网运行方式、电力生产方式以及客户消费习惯等信息，这些珍贵的数据如果能挖掘分析好也就释放了大数据真正的价值。例如，用大数据分析新增用电客户数量与地区经济发展之间的关系；从电力消费情况看宏观经济趋势等。中国电力科学研究院技术战略研究中心高级工程师邓春宇认为，大数据好比是一个金矿，但是，想挖出金子也并非易事，“做大数据是非常考验智慧的”。数据存储无疑是挖掘大数据“金矿”的一个重要内容。存储是大数据的核心，特别是大数据时代对应用需求复杂，对存储的要求也更高。事实上，随着智能电网建设深入，信息采集点越来越多，在一些配电和数据中心的采集点达到百万甚至千万级。目前这些数据大多采用关系型数据库进行存储，随着智能化的不断提升，对数据库处理能力、存储空间、查询能力等方面的要求会更高。与此同时，随着公司信息化建设不断深入，业务系统产生的数据量呈爆发式增长，部分业务系统面临存储升级成本较高、系统响应速度较慢等问题。针对这些问题，一方面公司对业务系统数据现状进行详细分析，针对数量庞大的历史数据，基于大数据平台开展历史数据归档，不断提升系统访问效率，节约系统存储成本；另一方面，针对业务系统架构进行分析，在可能引起系统访问瓶颈的地方引入大数据技术加以解决。安全性则是挖掘电网大数据价值的另一个不容忽视的方面。电网的大数据由于涉及众多电力用户的隐私，且地域覆盖范围极广，安全问题较为突出。王继业表示，公司的大数据将按照分级管理的原则，同步规划、同步设计、同步投入运行，并根据数据的重要性以及共享程度，确定哪些是可以开放的，哪些是需要逻辑强隔离使用，从而保证在云基础上数据系统的安全性。此外，国网能源研究院管理咨询研究所高级研究员孙艺新认为，在安全保障的情况下，利用好大数据还要以电力能源价值链延伸为主线，实现业务价值链向电网外部延伸。一方面，在电力供给、需求、客户负荷特征等数据分析基础上，注重对用户的数据挖掘与价值发现。利用大数据技术，在需求侧管理、家庭能源管理、节能服务、智能家居、95598客户服务等业务中拉近公司与用户的距离，挖掘用户行为的特点；另一方面，由支撑内部管理转向提供外部服务，将数据资产作为一项产品或服务进行变现。王继业认为，大数据应用有需要继续深化的方面，包括怎样实现内部与内部、内部与外部之间的数据融合，减少壁垒；如何建立一支具备信息化、电力、数据分析能力的复合型人才队伍等。作为一项新生事物，大数据处于不同的发展阶段研究思考的内容也不同。“只有发现问题才有助于解决问题，引导我们走向正确的路径。”经过反复研究探索和试点，目前，公司大数据的价值正逐渐凸显。例如，公司采用大数据技术，对线损、电量等经营指标进行在线监测和分析。目前，已在部分省（自治区、直辖市）公司进行应用。另外，在今年春节前后30天时间，公司对部分省（自治区、直辖市）公司、333个地市公司共2.75亿用电客户、145亿条用电信息等数据，应用大数据分析方法，分别从用电类别、电网负荷、优质服务等角度，对春节用电情况进行了分析，形成11余万条分析结果。“通过大数据整合人口、经济、用电等数据，可以准确反应区域经济发展和用电客户的消费习惯，将极大地丰富电力增值服务内容。”孙艺新表示。大幕已经开启“目前，公司大数据研究和试点工作已经取得阶段性成果，但这并不意味着公司大数据的研究应用画上了圆满的句号，相反，大数据正处于进行时，未来我们要做的工作还有很多。”王继业强调。9月14日，公司发布信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划，强调要加快构建各专业共享的企业级大数据平台，积极开展大数据应用场景设计，用好大数据，充分发挥数据价值。立足公司的发展战略，未来公司大数据的运用前景光明。“当前，中央提出实施国家大数据战略，公司又正处于构建全球能源互联网的新征程中，信息化的任务繁重。利用好大数据，挖掘大数据的价值，推进大数据在公司系统的广泛应用，是构建全球能源互联网的重要保证。”王继业说。目前，公司已经建成了覆盖总部和省公司统一的大数据平台。随着国网山东、上海、江苏、浙江、安徽、福建、四川电力和客服中心等试点单位的企业级大数据平台上线试运行。电网业务数据在总量和种类上都已初具规模，接下来的关键就是要做好大数据的各项分析。当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。随着信息化建设推进以及新能源发展，下阶段各专业会涌现更多大数据应用需求，包括公司大数据和其他行业数据的关联性、与经济社会发展之间的关系等。公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，从而实现立足数据提供运维服务，创造数据增值价值，进一步推动电网发展方式和公司发展方式转变，为公司构建全球能源互联网，推动实施国家大数据战略，提供更有力、更长远的支撑。

以上是小编为大家分享的关于国家电网大数据应用 增强企业核心竞争力的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅷ 为什么电网企业要做大数据分析

为什么电网企业要做大数据分析呢？这个必须得要分析，不分析的话，整个全市用电企业怎么去分配这些数据，必须做依据，而通过依据再进行分析。

Ⅸ 为什么电力需要大数据

你看抄现在，到处说哪里大规袭模停电引发骚动，哪里电网有问题引发示威，哪里又出来一个新的电力解决方案。。。。。

因此，电力应用大数据就显得尤其重要了。

这些信息的渠道几乎都来源于网络，实际上要实现电力的数据化，就要实现对网络信息的抓取。

Ⅹ 大数据在电力行业的应用前景有哪些

电力大数据应用场景主要在以下方面：（1）规划—提升负荷 预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。（2）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。（3）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。（4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，利用并行计算等技术实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。（5）营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次，利用聚类模型等挖掘手段，开展对用电行为特征的深入分析，并实施区别化的用户管理策略。（6）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。