摘要：对于电力企业来说，电力营销工作的质量直接影响到企业的发展，同时对社会民生也有一定的影响。想要提高电力营销行业对相关数据的分析和挖掘能力，首先就要建立基于大数据的信息化平台，这样才能促进营销行业的服务质量和能力的提高。
关键词：大数据；电力营销；信息化
中图分类号：TM72 文献标识码：A
1电力大数据
1.1 电力大数据平台及其特征
电力大数据平台是指利用各种先进的技术和方法，如数据集成管理技术、数据存储技术、数据挖掘技术、数据计算方法等，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，从而提高电力企业的经营发展水平以及经济效益。电力大数据的特征可以用“4V”概括，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）：（1）规模性是指电力数据量庞大，数据流已从GB、TB级上升至PB、EB、ZB级；（2） 多样性是指数据类型繁多，包含结构化、半结构化和非结构化的数据；（3）高速性是指数据以数据流的形态快速、动态地产生，数据处理的速度也必须同时达到高速实时处理；（4） 价值性是指电力数据蕴含着简单数据处理无法获取的潜在价值。
1.2 电力大数据关键技术
1.2.1 集成管理技术
电力企业数据集成管理技术是将来自2个或多个应用系统的数据进行合并，创建一个具有更多功能的企业应用过程。从集成的角度看，就是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑或存储介质上进行有机地集中，存储为一系列面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，从而为系统提供全面的数据共享。
1.2.2 分析技术
电力大数据的分析技术是指利用统计学和计算机科学等学科中的关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、遗传算法等分析技术从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。
1.2.3 处理技术
电力大数据的处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术等。分布式计算技术用于解决大规模数据的分布式存储与处理；内存计算技术用于解决数据的高效读取和在线的实时计算；流处理技术用于处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据。
1.2.4 可视化技术
电力大数据的可视化技术是指借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
2电力营销信息化工作存在的问题
2.1电力营销信息化管理机制不够完善
电力营销工作中良好的机制有助于营造良好工作秩序，确保各工作按部就班的进行，电力营销信息化工作亦是如此，但分析发现， 电力企业电力营销信息化工作各项工作流程的制定主要参考传统的体制。 传统的营销体制存在诸多不足，如业务流程繁琐、工作效率低下，这种“穿新鞋走老路”的思路，无法满足营销信息化工作需要， 一定程度限制信息化优势的充分发挥。
2.2电力营销信息化管理水平有待提高
电力营销信息化管理工作与传统电力营销工作不同，其对管理人员的综合素质要求更高， 不仅需要掌握电力营销知识，而且能具备扎实的信息化知识。 但部分业务人员并非信息化相关专业出身，对信息化知识了解甚少，尤其受以往工作经验影响，很难接受利用信息化开展营销工作。 一些掌握信息化知识及电力营销知识的复合型人才缺乏， 导致电力营销信息化工作水平提高缓慢。
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2.3电力营销信息化设备应用不够熟练
为满足社会发展需要， 部分电力企业积极开展电力营销信息化培训工作，试图提高业务人员信息化水平，虽取得一定成效，但业务人员不能熟练应用信息化设备的情况仍然存在，一方面，原有业务人员年龄较大，接受新鲜事物的能力下降，加上信息化知识多而抽象，学习与掌握难度较大。 另一方面，信息化知识更新速度快，无论硬件还是软件功能越来越强大，需要学习的新知识不断增加， 原有业务人员很少有精力与时间专门的进行学习，无法熟练操作信息化设备，尤其当计算机或网络出现故障时往往力不从心， 需要借助专门的技术人员进行处理，一定程度上影响工作效率。
3建设大数据平台的结构规划
3.1科学结构给电力营销带来的优势
既然要将电力营销步入信息化，那么科学的大数据平台构建必不可少。通过大数据技术对用户进行分析，得出其用电需求、心理预期和当地的用电潜力等等都会给电力营销信息化带来便利，方便营销方销售甚至免费赠送一些对所在地用户有价值的依附有电力推销信息的产品，从而利用用户爱屋及乌的心理，达到电力营销的目的，即是所谓信息化电力营销。那么作为前提条件的大数据平台整体框架建设理应如何呢？它应该是由传统数据的仓库、访问大数据的系统、调度大数据系统、备份和恢复、网络层、数据管理、商业智能应用、操作系统、服务器等功能模块构成。具体框架的详细构图如图 1 所示。首先，大数据的储存模块和处理模块一般都是在服务器、虚拟机或是操作系统上进行建立的，通过将收集而来的用户信息加以储存后处理分析，寻找出现今用户的用电需求，突出其个性化的特点，以便因地制宜的使用信息化营销推广电力。其次，互联网作为已经覆盖世界的全球化网络，它存在着大量的用户信息，是研究调查数据的一大重要来源，能够为营销方研究用户的消费心理提供了可观的分析资料。因此，储存和处理的数据来自于网络层。然后，将搜集而来的大量数据进行科学合理的划分层次，提高了分析效率，加快了结果的产生。针对所得结果，能够有目的的改善传统企业服务意识弱的缺陷。大数据的调度模块的主要功能是对大数据进行调度和组织，是进行大数据分析的前提条件。最后，分析、统计和查询等功能来源于大数据的调度上部，即是企业要使用的智能应用层。统计、查询功能的运用让营销方及时了解用户的用电信息，挖掘用户的用电深度，这成为了电力营销信息化优于传统市场营销的一大亮点。
3.2大数据的应用平台
用户可以根据大数据系统进行相关数据的分析和挖掘，在大数据的应用平台主要由：预测用户的相关用电负荷、评估电费的回收风险、分析采集的用电信息、分析客服的服务等功能。该平台的建立主要是为了提高电力营销的服务质量和管理水平。（1）预测用电的负荷。以往对用电负荷进行预测是根据用电负荷相关的历史数据进行的，但是由于每个地区的气温差是不同的，还有每个行业之间的负荷特性也是不同的，这也原因都会影响用电负荷的精确预测。利用大数据对企业短时间的用电负荷进行预测，同时与传统的方法协调使用，这样可以更好的提高用电负荷的准确预测。（2）采集用电信息。在大数据平台的基础上，将电力营销系统中相关的数据或是外部其他数据（比如：地理、天气、温度等）一起进行分析，然后对设备故障、停电等问题进行预测，之后工作人员可以根据分析的结果，做好预防工作和应对措施，从而减少出现电量浪费和安全的问题。大数据平台关于用电的数据有异常事项的处理、报文数据的分析、防窃电的分析等。（3）评估电费的回收风险。电费回收风险主要是用户对缴纳电费的相关意愿以及能力等综合表现，目前主要是通过定量和定性两部分对电费回收风险进行评估。在大数据系统中，把客户的服务记录、客户相关的档案信息等数据提取出来，分析一下用户的历史信用数据、偿债的意愿、偿债的能力等方面，然后对用户的信用进行公正、客观的评估。（4）分析客户服务。在大数据中对客户的服务记录、相关档案、客服中心、客户投诉信息、来电的录音记录等进行分析，总结一下客户的话务习惯、渠道偏好、敏感标签、投诉意见、来电满意度等。在对客户的服务进行分析时，可以得出客户的行为诉求有关的规律、特征、共性等信息，从而准确的了解客户的诉求，对其进行针对性的服务，以此来提高客户的服务满意度和用电体验等，这样也有利于客户进行新的营销和服务模式构建。
结束语
基于大数据平台的营销信息化建设，在分析营销业务大数据的基础上，对现有营销业务短板进行改善，科学配置业扩、计量、收费和服务资源，采取合理的营销策略，提高企业的经济效益，进而提高电力营销业务的服务能力和服务质量。
参考文献
[1]张佳佳.大数据在电力营销中的应用研究[J].科技展望，2015（1）：206-208.
[2]吴普剑.大数据背景下电力营销市场行业发展趋势研究[J].中国新技术新产品，2015（23）：163.
论文作者:常富红,王媛媛,张文丰
论文发表刊物:《防护工程》2017年第36期
论文发表时间:2018/4/23
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