提升业务决策：使用采集应用程序获取数据驱动的洞察力 (提升业务决策的措施)

提升业务决策：使用采集应用程序获取数据驱动的洞察力引言在瞬息万变的商业环境中，做出明智的决策至关重要。企业需要利用数据的力量来获取洞察力，指导战略规划和运营决策。通过使用采集应用程序，企业可以收集、分析和利用数据，从而提升业务决策的质量和准确性。何为采集应用程序？采集应用程序是一种软件，可自动从多个来源收集数据，包括网站、应用程序、社交媒体和传感器。这些应用程序使用自动化技术，可以持续检索和存储数据，创建全面且准确的数据集。采集应用程序的好处使用采集应用程序为企业提供以下好处：数据驱动决策：采集应用程序提供实时的、准确的数据，帮助企业了解客户行为、市场趋势和运营效率。消除手动错误：自动数据收集过程消除了手动数据输入中常见的错误，确保数据的准确性和一致性。节省时间和资源：采集应用程序可以通过自动化数据收集任务来释放宝贵的时间和资源，以便工作人员专注于更战略性的工作。提高决策速度：实时数据访问使决策者能够迅速采取行动，抓住机遇并应对挑战。改进客户体验：通过收集客户互动数据，企业可以了解客户偏好、改进产品和服务，并创造个性化的体验。使用采集应用程序提升业务决策企业可以使用采集应用程序采取以下措施来提升业务决策：1. 监控关键绩效指标 (KPI)采集应用程序可以收集和跟踪与业务目标相关的关键绩效指标，如网站流量、销售转化率和客户满意度。通过监控这些指标，企业可以识别趋势、评估绩效并采取积极措施来提高结果。2. 分析客户行为客户行为数据对于了解客户需求和预测未来行为至关重要。采集应用程序可以收集有关网站访问、购买模式、社交媒体参与和客户反馈的信息。分析这些数据可以帮助企业定制营销活动、改进产品和服务，并提高客户满意度。3. 优化运营效率采集应用程序可以收集有关运营效率的数据，如生产率、库存水平和供应链管理。分析这些数据可以帮助企业识别瓶颈、改进流程并降低成本。4.

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用数据挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?

随着高校招生规模逐年扩大以及教育方式更加灵活多样，几乎每所高校都面临着学生人数的急剧增加与教学资源日趋紧张的矛盾，同时高校的一些机构也在不断地改革变化，这些都给高校的管理带来了前所未有的发展和挑战。 在这样的形势下，高校应如何以最小的代价获得最大的发展成为一个亟待解决的新课题。 具体来说，现在要求高校领导层从整体的、宏观的角度认清形势，解决问题，优化教育资源配置，提高教育资源利用率。 为此，建立一个有效的高校管理决策支持系统(Decision Supporting System，简称DSS)则显得十分必要。 该系统的各项功能除了满足日常简单的查询、统计和维护、全局统筹规划管理高校各种信息、协调各部门工作顺利开展，还能够为高校决策者提供有关教育形势的瞬时变化、发展趋势以及通过高科技手段来开发历史数据，提取隐含在其中的事先未知的、潜在的、深层次的、有价值的信息，以利于管理和决策的开展和进行。 一般在建立DSS时，会利用传统的数据库DB(Database)技术，但传统的DB技术目前无法为数据的合成、分类和综合提供强大的功能支持。 此外，为实施有效的分析，信息应以与决策密切相关的主题为中心组织起来，这些都是DB满足不了的。 而数据仓库技术的出现给决策支持系统的发展注入了新的活力，它把决策者所需的信息从原始的操作数据中分离出来，把分散的、难以访问的原始数据操作数据转化为集中统一、随时可访问的信息，即数据仓库对信息实现合理、全面而高效的管理。 因此，研究数据仓库和它的相关技术并应用于高校决策支持系统中是极其有效的途径。 本文所采用的解决方案，就是一个以数据仓库(Data Warehouse，简称DW)技术为基础，以数据挖掘(Data Mining，简称DM)工具为手段的高校管理决策支持系统。 该系统中，DW用于存储和组织高校的基础数据，而DM则可以利用该基础数据，通过一系列技术挖掘出有价值的知识信息，验证和预测高校的各项资源，辅助决策，以便在快速变化的竞争中把握高校的发展方向。 一、数据仓库和数据挖掘技术分析(一)数据仓库技术分析1．数据仓库的概念DW作为决策支持系统的基础，不同的人对数据仓库有不同的定义。 公认的数据仓库之父W．H．Immon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合。 ”数据仓库中的数据大体分为四级：远期基本数据、近期基本数据、轻度综合数据和高度综合数据。 还有一部分重要数据是元数据，即关于数据的数据，数据仓库中用来与终端用户的多维模型与前端工具间建立映射的元数据，称为决策支持系统的元数据。 一个完整的数据仓库系统应当具备建立、管理和使用等功能。 W．H．1mmon认为，数据仓库系统可以分为三个组成部分：(1)数据源：提供源数据；(2)后端加工处理：包括来自数据源数据的接受、析取、汇总、变换、打包和储存等；(3)前端服务：面向用户的数据需求，完成数据提取和计算分析等功能。 2．开发数据仓库的流程开发数据仓库的流程包括以下几步：(1)建立开发数据仓库工程的目标及制定工程计划；(2)建立技术环境，选择实现数据仓库的软硬件资源；(3)根据决策需求确定主题，进行数据建模，选择数据源，对数据仓库的数据进行逻辑结构设计；(4)设计数据仓库中的数据库，基于用户的需求，着重于某个主题，开发数据仓库中数据的物理存储结构，即设计多维数据结构的事实表和维表；(5)数据转换程序实现从源系统中抽取数据、清理数据、一致性格式化数据、装载数据等过程的设计和编码；(6)定义元数据，即表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系。 元数据包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求、变化及数据时限等；(7)开发用户决策的数据分析工具，建立结构化的决策支持查询，实现和使用数据仓库的数据分析工具，包括优化查询工具、统计分析工具、客户机／gR务器工具、联机分析处理工具及数据开采工具等，通过分析工具实现决策支持需求；(8)管理数据仓库环境，包括质量检测、管理决策支持工具及应用程序．并定期进行数据更新，使数据仓库正常运行。 3．高校管理中的数据仓库建立从上可知，DW不是业务数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转化为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。 随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为DW。 对高校管理来说，DSS建立数据仓库的数据可能来自如人事处、学生处、教务处、财务处、设备处、后勤管理等职能部门和二级学院、系及不同地域的分校等，所有这些数据从结构上看，是相对独立的，是不利于高校决策者进行全面分析和查询的。 根据高校DSS的需求，就必须要求数据仓库从较高层次上把分散的、难以访问的数据从不同信息系统中分离／：U来，经过抽取、净化、转换、迁移为统一、随时可用的信息，通过深层次加工把信息转换成大小不一、各式各样的数据集市(DataMart)以利于各个职能管理部门和院系作专题分析和辅助领导层决策。 同时，它应由系统定期自动完成分散数据源的采集、入库和刷新丁作，还要充分考虑今后的扩展性与外部数据的接口。 总之，DW把高校分散的、难以访问的日常营运数据转化为集中统一、随时可用的信息。 一般来说，完整的DW具备建立、管理和使用全部成分。 由此也可知，建立数据仓库是一个长期复杂的过程。 数据仓库主要应用于对全局把握和事件的复杂分析等领域。 它的真正价值在于帮助人们制定能够改进过程的决策，而不仅仅是工作流程的自动化。 因此，有了数据仓库，高校领导层决策时就可以依据事实，而不再是只依赖直觉。 (二)数据挖掘技术分析1．高校管理需要数据挖掘根据目前高校管理信息系统的特点，首先需要在较高层次—亡将不同信息系统中的数据综合、归类，并进行分析利用的抽象，即建立数据仓库，在数据仓库的基础上进行联机分析处理和数据挖掘，为科学决策提供依据支持。 DM就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，抽取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 从更广义角度来讲，DM就是在一些事实或观察数据的集合中寻求模式的决策支持过程。 因此，它除了处理传统数据库中的数值型的结构化数据外，还可以对文本、图形、图像、WWW信息资源等半结构、非结构数据进行挖掘。 DM意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程，DM的对象不仅是数据库，也可以是文件系统、数据集合或DW。 基于DW的DM技术，其任务是发现DW中尚未被发现的知识。 对于那些决策者明确了解的信息，可以用查询等其它工具直接获取，而另外一些隐藏在大量数据中的关系、趋势等信息就需要DM技术。 DM技术可从DW中找出大量真正有价值的信息和知识，可以更好地对高校的发展历程和未来趋势做出定量的分析和预测。 为各高校的管理决策者提供更科学的决策基础，从而有效地提高教学质量，有针对性地加强教学管理。 2．数据挖掘的任务DM的任务是发现知识，主要包括以下几类知识的发现：广义型的知识，反映同类事务共性的知识；特征型知识，反映事物各方面特征的知识；差异性知识，反映不同事物之间属性差别的知识；关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识；预测性知识，根据历史和当前的数据推测未来的数据；偏离型知识，揭示事物偏离常规现象。 3．数据挖掘的流程。 DM就是利用数据挖掘技术，从存放在数据库、数据仓库及其其它信息库的大量数据中挖掘有价值的知识的过程。 可以将数据挖掘分为四个步骤：(1)业务对象：首先应熟悉应用领域的数据、背景知识，清晰地定义出业务问题，明确所要完成的数据挖掘的任务，完成数据定义工作。 (2)数据准备：包括数据抽取和预处理工作。 主要对数据质量进行分析，完成消除数据噪声，清除不一致数据，进行多个数据库的集成、组合工作。 然后从数据库中选择挖掘的对象，将数据转换成数据挖掘系统要求的统一格式。 (3)数据挖掘：是知识发现的核心步骤。 包括选择合适的算法和技术、执行挖掘算法、搜寻提取数据模式等。 (4)结果分析：依据要解决的问题，对挖掘出的模式进行确认或者解释，将发现的知识以用户能够理解的方式提供给用户。 4．数据挖掘的方法DM的结果体现在知识的发现上，而知识的发现是一个极其复杂的过程。 面对高校管理的数据挖掘这个领域，如何从众多的挖掘技术中精心选择出有效的技术和方法，是研究和开发高校管理数据挖掘系统的首要问题。 数据挖掘可采用有下面的方法：(1)决策树方法：主要用于数据分类。 它利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立树的下层节点和分支的过程，即可建立决策树。 接着进行剪枝处理，然后把决策树转化为规则，利用这些规则对新事物进行分析。 (2)遗传算法：主要用于分类和关联规则的挖掘。 遗传算法是基于达尔文进化论中基因重组、突变、自然选择和适者生存等概念，试图通过组合或“繁殖”现存的最好的解法来产生更好的解法。 (3)人工神经网络：用于分类、聚类、特征挖掘、预测和模式识别。 人工神经网络从结构上模仿生物神经网络，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络。 以模拟和学习规则为基础，建立三类多种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络、自组织网络。 (4)粗糙集理论：用于数据简化、数据意义评估、对象相似性或差异性分析、因果关系及泛化式挖掘等。 主要思想是：把对象的属性分为条件属性和决策属性，按各属性值相同分等价类。 条件属性上的等价类E与决策属性上的等价类Y分三种情况，分别为：下近似，Y包含E；上近似，Y和E交集非空；无关，Y和E的交集为空。 对下近似建立确定性规则，对上近似建立不确定性关系，对无关情况则不存在规则。 (5)关联规则方法：用于对大型关系数据库发现有价值的关联模式，也可对半结构化数据(如文档数据)进行关联规则挖掘。 它通过统计方法对数据中的if--then规则进行寻找、归纳和提取。 就目前高校的情况而言，现有的管理信息系统大都具有分类特性，因此高校管理DSS的数据挖掘方法主要采用能实现分类模式分析的方法，以分类模式分析为主线，关联模式分析为辅线结合其他分析方法进行。 二，决策支持系统技术分析1．基本概念管理的核心是“决策”。 随着时代的发展，高校比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争优势，竞争的压力对高校制定决策的质量、速度都提出了更高的要求。 决策支持系统(DeClslonSuppoaingSystem，简称DSS)是针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。 决策支持系统作为一种新型的信息技术，能够为高校提供各种决策信息以及许多问题的解决方案，减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，提高了决策的质量和效率。 其从功能逻辑结构上看，是由数据库系统、模型库系统、知识库系统及人机会话系统等部分组成的。 2．DSS的分析方法DSS应满足决策支持系统的要求和达到DSS的性能指标，由于DSS的特殊性，对DSS的系统分析通常采用一种称之为ROMC的方法。 ROMC是一种基于决策过程基本活动的方法，是决策者进行表达(R)、操作(o)、存储辅助(M)和控制(C)的方法，其基本思路是建立起DSS的要求与性能之间的关系，并力求减少它们之间的差异。 ROMC分析方法正是在用户目标的基础之上的，它主要从以下几点进行分析：(1)表达(Representation)：提供表达式以帮助决策者将问题概念化，以便于处理和交流；(2)操作(Operatmn)：提供这些表达式进行分析和运算的某些操作方法；(3)存储辅助(Memoryaid)：表达与加工的存储支持；(4)控制机制(Controlmechanism)：提供处理和使用整个系统的控制机制。 图1中，首先识别决策支持过程的基本活动，其次分析每一个活动的组成部分：R(表达)、o(操作)、M(存储)、c(控制)，然后集成这些部分建立一个专用DSS。 在交付使用时，设计者将继续沿着这四个方面的追踪系统和用户，不断地扩展和修改基本部件，直到用户满意为止。 三、基于数据挖掘的决策支持系统的建立基于以上讨论，一种基于数据挖掘的决策支持系统基本结构框架如图2所示。 它由数据库、数据仓库、数据仓库管理模块、数据挖掘工具、知识库、知识发现模块、人机交互模块组成。 系统的主要输入是源于数据库的数据以及存储在知识库中的知识和经验；人机交互模块通过自然语言处理和语义查询在用户和系统之间提供相互联系的集成界面；数据仓库管理模块完成数据仓库的创建以及数据仓库中数据的综合、提取等各种操作，负责管理整个系统的运转；数据挖掘工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具和数据开采DM了具等，以实现决策支持系统的各种要求；知识发现模块控制并管理知识发现过程，它将数据的输入和知识库中的信息用于驱动数据选择过程、知识发现引擎过程和发现的评价过程。 在图2中箭头方向为控制流。 决策支持同数据库管理是密切联系的，用户发出决策请求命令后，通过数据挖掘工具触发数据仓库管理模块从数据仓库中获取与任务相关的数据。 建立改决策支持系统的过程可描述如下：(1)分析户决策需求，描述和表示决策的问题；(2)确定数据来源，建立数据仓库；(3)针对所要发现的任务的所属类别，如归类、回归分析、聚类、发现关联规则等，设计或选择有效的数据挖掘算法并加以实现；(4)数据挖掘，逐层综合。 调用数据挖掘功能，从平凡的历史数据中提出综合数据．独立存储为库文件，作为更高一层数据挖掘对象；(5)测试以评价所发现的知识，对知识进行一致性、效用性处理；(6)应用开发，根据最终用户的要求，建立适用于决策支持的数据仓库的集成界面和应用程序，使用户能在决策支持中运用所发现的知识。 以上过程不是简单的线性流程，而是一个学习、发现和修改的过程，步骤之间包含了循环和反复，这样可以对发现的知识不断求精、深化，并使其易于理解。 四．结束语数据仓库、数据挖掘和决策支持系统都是方兴未艾的前沿科学，数据挖掘技术为决策支持系统地研制与开发提供了一种有效、可行的体系化解决方案。 一个完整的决策支持系统应集成数据仓库、数据挖掘技术。 随着数据仓库和数据挖掘技术在各个领域的广泛采用，决策支持系统的研究与开发工作将被推向一个更高的层次。 在教育领域，随着管理信息系统的数据信息的不断增长，把DM技术应用到管理信息系统中，以建立高校管理决策支持系统，必将为高校各级领导部门的决策提供切实可行的提高教学质量、优化教学资源的依据，为高校在激烈的竞争中掌握主动，在未来的发展中提供更广阔的空间，发挥重要的作用，为高校的跨越式发展起到一个科学导向作用。

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、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。

以任务和技术为中心的变革措施主要包括

以任务和技术为中心的变革措施主要包括任务重组和重新设计、技术引入和应用、数据驱动决策和优化等。

1、任务重组和重新设计。

对组织的任务和工作流程进行审视和重组，以适应新的技术和市场需求。重新设计或优化任务分工、流程和职责，以提高工作效率和质量。

2、技术引入和应用。

引入新的技术和工具，以提升组织的生产力和竞争力。开展技术评估和调研，选择适合的技术解决方案，包括软件、硬件和设备等。建立相关的技术支持机制，培训和提升员工的技术能力，以适应新技术的应用和管理。

3、数据驱动决策和优化。

建立数据收集、分析和应用的系统和流程，基于数据进行决策和优化。建立数据分析团队，培养数据分析能力，提供可靠的决策支持。利用数据分析来发现问题、优化流程和改进业务，实现持续改进和创新。

变革的注意事项：

1、明确变革目标和愿景。

确定变革的明确目标和愿景，明确为何进行变革以及希望实现的结果。将目标和愿景传达给组织成员，确保大家对变革的方向和意义有清晰的理解。

2、建立变革的沟通渠道。

建立有效的沟通机制，确保变革相关信息可以及时传达给组织成员。与员工进行密切沟通，理解他们的顾虑和反馈，并解答疑问，增强共识。

3、引领和支持变革。

任命合适的领导者和变革团队来引领变革过程，确保变革目标的实现。提供必要的资源和支持，包括培训、技术和人力资源等，帮助组织成员适应变革。

4、阶段性计划和执行。

制定明确的阶段性计划，将变革过程分解为可管理的阶段，确保顺利推进。协调各个阶段的执行，监控进度和绩效，及时调整和纠正偏差。

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