基于大数据技术的电力全业务数据运营管理平台研究
张卫华
(国网陕西省电力公司延安供电公司,陕西 延安716000)
摘 要： 近几年来，电力事业的发展步伐不断加快，电力企业所涉及的业务量也在不断增加，这一过程中必然会面对海量的业务，给业务数据运营平台带来了一定的压力，其中涉及数据管理、数据分析以及数据处理等多项工作。因此，电力企业在发展过程中有必要利用大数据技术，不断完善电力企业业务数据运营管理平台，使得平台的构建更加系统化、全面化。本文主要针对基于大数据技术的电力全业务数据运营管理平台的应用与构建相关问题进行分析，提出了相应的建议。
关键词： 大数据技术；电力企业；全业务数据运营管理
电力企业在运营以及发展过程中涉及诸多业务，相关人员在处理业务的过程中，势必要利用统一数据中心，不断的进行数据分析与处理。借助专业化的数据处理平台对现阶段的信息化基础构架进行优化与创新，使业务统一进行数据分析，建设更加系统化的平台，进而为电力企业内部经营管理、生产控制以及公共服务等提供可靠的技术支撑，逐步对大数据进行深入分析，使得云端全业务处于融合状态，真正发挥企业数据的应用价值，同时也为企业的信息化管理注入动力。全业务统一数据中心所涉及的数据较多，要求相关管理人员严格参照企业的制度以及工作要求，从原系统中进行抽取，存储到对应的数据库内，实现数据的统一加工与处理，发挥平台应用优势，提供统一的数据分析以及数据管理服务，保证统一服务质量。
1 电力企业全业务电网全业务数据分析平台构建的价值
电力企业的运营以及发展过程中将会涉及海量的业务，若想保证业务处理效率，就要利用先进的信息技术手段，将其与大数据技术有效结合，从而完成电网全业务数据分析，保证数据分析与管理效率。电网全业务数据分析包括数据生产、数据营销以及数据调度等多项业务，还涉及数据提取、数据实时采集以及数据分析决策等，需要做好数据模型的构建并且对主数据标准进行全面验证，在此之后，还需要加强统一分析服务建设，逐步形成完整且系统化的全业务统一数据分析体系，为业务的高效处理提供可靠的技术保障。
2 全业务数据中心分项设计
全业务统一数据中心的构建过程中需要保证功能的全面性，并且提高数据中心的数据处理能力，使得统一云服务平台更加完善。平台中所涉及的功能有数据处理、数据分析以及数据管理三个重要内容。
数据处理直接影响电力企业生产经营效率，值得一提的是，电力企业生产经营管理过程中涉及业务种类较多，其中包括：业务数据存储、数据处理以及数据融合等，以上业务内容都是保证电力企业生产经营管理效率的重要因素，是业务流程开展以及数据传递的关键点，更是数据质量的基本保障，可一定程度的提高数据应用效率[1]。
数据分析在全业务数据运营管理过程中占据着重要地位。数据分析主要指的是要求电力企业内部业务处理人员进行数据转换以及整合等多项工作，为数据监测以及分析等奠定基础，在此过程中也可充分发掘数据的应用价值，保证数据应用效果。
在对学生进行分层强化训练的过程中，虽然大部分学生都能够向好的方面发展，但是依旧有一小部分学生成绩进步不是很明显，这些现象还有待于日后更好的解决，也就是说从根本上改变一小部分学生的不良学习习惯和主观态度还是需要一定时间的，比如有的同学沉迷于网络、小说、游戏等，这就不仅需要老师，而且要家庭和社会各方面有利的配合。
第二，数据测量。数据前端采集的过程中主要运用一发双送的方式，对各场站内的数据进行抽取，后再通过实时测量的方式将所采集的数据传达给全业务统一数据中心，由数据中心进行数据分析与采集，数据分析完毕后通常会将所分析的数据存储在列式数据库，后再以定期同步的方式传达给企业数据仓库。
3 数据分析设计
数据分析涉及数据统一分析服务、数据统一存储服务以及数据统一管理服务，以上三项内容在电力全业务数据运营管理平台中发挥了重要的作用，可基本保障数据应用的可靠性与真实性。
本测区形状为矩形区域，面积约46 km2，测区地势起伏较大，最大地面高差为300 m。航向间隔7条基线布设一个平高控制点，旁向间隔5条航线布设一排平高控制点。按常规像控点布设要求在测区内选择48个均匀分幅的明显地物点作为地面控制点，采用GPS RTK测量方法测定其平面坐标和高程。经检核，各像控点平面精度、高程精度均优于±0.2 m，达到规范规定的精度要求。
古人语：没有规矩，不成方圆。班级规则的制定有利于班级管理，新接一个班级，班级已有的规则在继续延续的过程中出现不和谐的音符，此时的班主任需要重新整顿班规，但又不可一意孤行。苏霍姆林斯基说过：对于任何一条规定，都应当让受教育者看不出是对他们的禁止，而应当把它们理解为是行动的号召，是鼓励和帮助他们在善良的土地上站稳脚跟。因此，班规的制定要体现民主性与广泛参与性。
数据分析设计在电力企业全业务中处于核心地位，为电力企业发展决策提供数据参考，并且可为数据的有效应用营造安全的环境。
第一，数据统一存储服务。数据统一存储服务可提供各类统一存储以及管理服务，尤其是与非结构化以及结构化数据的存储与管理相比较，其优势更为明显，可实现数据信息的全面共享。结构化数据库主要可分为云化关系型数据库与分布式海量数据库两个重要类型。云化关系型数据库应用过程中所体现的特征主要为高稳定性、高可靠性以及响应速度快。而分布式海量数据库应用的特点主要为高安全性、大规模以及高稳定性等。非结构化数据库主要运用非结构化数据管理模式，此模式的应用具有可靠性强、性能强以及安全性高等特点[2]。
麻城隶属湖北省，是黄冈市下辖的县级市，位于长江中游北岸的大别山中段南麓，鄂豫皖三省交界处。麻城奇山秀水，花色似锦，“人间四月天，麻城看杜鹃”，杜鹃花海蔚为壮观，麻城同样也是革命老区，是红四方面军和红二十五军、红二十八军的发源地。
4 数据统一分析服务
数据统计分析服务可提过对应的数据开发功能以及一体化计算功能，保证数据访问的安全性、高效性与便捷性，这一过程中，要求数据分析服务保证服务质量，尤其是在数据探索、数据计算以及算法模型的构建等多个方面更应如此。
5 数据流转路线
第一，结构化数据。针对业务系统运行过程中时效性需求不同，因此也可选择定期同步以及实时同步等多种数据处理方式[3]。
数据流转需要结合数据存储方面的需求进行统一的数据分析，而后对数据进行管理，最终构建完善的企业数据仓库，值得一提的是，数据统一分析服务相关的数据分析流转路线主要涉及结构化数据与非结构化数据等。
第二，企业数据仓库。电力全业务数据运营平台的过程中，企业数据仓库是重中之重，其中涉及业务数据的结构化抽取与存储，可对数据进行高效计算，并支撑各类大数据分析应用构建。值得一提的是，数据抽取过程中将会结合不同的业务数据，进行针对性的分类，然后再结合数据的来源，将数据分为非结构化数据、结构化数据，保证数据抽取的准确性。而数据清洗加工则会应用ETL 工具，对结构化数据进行处理，从以往的原始数据逐步加工为数据仓库区，尽可能保证各类业务所应用的数据均更加高效。
数据管理在电力企业数学模型管控中同样占据重要地位，主数据应用的过程中可真正实现数据的高效应用，通过数据管理等措施大大提高数据应用及共享的规范性与安全性。
6 非结构化数据
不同的业务系统所涉及的数据迁移以及数据存储服务均存在一定的差异，每个业务系统的非结构化文档路径都会指向数据处理，经过统一改造后再由全业务统一数据中心进行针对性的分析与处理，尽可能保证非结构化文档服务质量。
7 外部数据
外部数据主要通过爬虫以及Excel 上载等存储于企业数据仓库外部数据区域，并向整个电网企业开放。
8 数据管理设计
数据管理要求从电力企业的运营以及发展角度入手，首先明确企业数据管理、访问与存储等各方面的定义，而后确定管控要求，尽可能确保电力企业运营范围内数据信息的一致性、可靠性以及真实性。再利用先进的技术手段对数据信息进行优化处理，保证企业数据处理的规范性及处理质量，切实提高数据服务能力。
公共英语课程是高职院校学生的公共基础必修课程。在传统教学观念中，公共英语课程只是作为学生专业课程的辅助，单纯教授学生基础英语知识，对专业学习和就业作用不明显。课程定位的不清晰，与所学专业的脱节，导致学生对英语学习的积极性不大。同时，部分教师的教学思想也没有更新，没有树立起高职教育观念。
数据管理应尽可能做到一级部署以及两级应用的目标，再进一步确定平台的建设核心，核心为主数据管理以及统一数据模型的构建。数据管理主要包括管理工具的应用、统一数据模型的构建以及企业主数据管理等等，为数据分析与管理提供可靠的技术支撑。
结束语
综上所述，本文主要针对大数据技术下电力全业务数据运营管理平台的构建相关问题进行简要分析，提出了相应的思考。经分析后发现电力全业务数据运营平台的构建已成为现阶段电力企业发展的必然趋势，构建完善的全业务数据运营平台有助于提高数据处理效率，并保证数据分析质量。在全业务数据运营平台的构建过程应通过数据统一存储服务以及统一分析服务等强化平台的数据分析与管控能力，进而满足电力企业的业务处理要求。并且这样的平台构建模式也可真正实现数据的高效存储与管控，确保全业务数据处理的有效性，有助于发掘具有应用价值的数据，从而作用于企业内部管理，为电力企业的发展注入动力。
参考文献
[1]薛禹胜,赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（二）应用及探索[J].电力系统自动化,2016,40(8):1-13.
[2]梁旭,吴小锋.基于大数据技术的电力全业务数据接入技术研究[J].数字化用户,2018,24(25):122.
[3]曾裕宗.计算机大数据技术在城市电力节能中的应用研究[J].无线互联科技,2018,15(16):147-148.
中图分类号： TP274,TM732
文献标识码： A
文章编号： 2096-4390（2019）34-0089-02
作者简介： 张卫华(1987,3-)，女，汉族，陕西宝鸡人，硕士，工程师，研究方向：电力企业信息安全与数据管理。