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摘要：随着互联网和信息行业的飞速发展，大数据吸引了人们越来越多的关注。在以数据为核心资源的信息社会，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。数据类型和数据量正以惊人的速度扩张，如何更好地管理和利用大数据开始备受关注。基于此，本文主要对基于大数据分析的运营监测信息系统的应用进行分析探讨。
关键词：基于大数据分析；运营监测；信息系统；应用
1、前言
近年来，电力行业工业化与信息化融合发展，电力数据呈现爆炸式增长，供电企业每天都在产生海量的运营数据，但数据处理能力的落后与数据快速增加之间的矛盾更加凸显。电力公司运营监测信息支撑系统构建了集全面监测、运营分析、协调控制和全景展示于一体的综合监控平台，实现了对公司外部环境、综合绩效、运营状况和核心资源等方面状态的监测和预警，初步完成了项目全过程、物资供应链和资金收支等企业级关键流程的监测。
2、基于大数据分析的主要应用
2.1工作台系统
工作台系统是对数据重新按应用指标，分时段、维度等条件进行终端展示的应用，实施工作台系统可满足日常监测、协调控制和综合管理需要，可24h对企业经营管理进行实时在线监测分析。围绕公司核心业务活动与核心业务资源，通过对历史5～10年业务数据的分析开展了大数据分析，通过构建监测模型、梳理指标体系和设定指标阈值等方式，对公司外部环境、综合绩效、运营状况、核心资源和关键业务流程等进行24h的在线动态监测，以及时发现公司运营过程中的异动和问题并自动预警。
2.2数据中心
数据中心作为大数据分析应用的基础数据库，发挥着重要的作用。基于总部及省市电力企业两级数据中心整合数据资源支撑监测分析和全景展示的需要，根据全面监测和全景展示的数据需求，结合运营监测中心的指标体系，并基于两级数据中心开展了数据资源整合工作。理想状态下的数据中心应具备结构化和非结构化两类库，能整合所有相关系统的数据同步至数据中心，在数据中心侧完成基于大数据的指标建模和分析工作，并通过ETL工具进行数据抽取，完成指标展现。
2.3大屏可视化
大屏可视化是运营监测中心全景展示的主要支撑平台。展示内容包括展示类和监测类，通过灵活定制展示场景，可全方位、多视角地实现全面监测、运营分析和全景展示。
2.3.1全景展示场景
全景展示主题库构建按照快速纵览公司概况、综合展现经营绩效、体现管理水平、多维展示发展成果、系统总结服务成就和引导聚焦热点领域的设计理念描绘公司概况，根据企业建设目标展示公司经营业绩，体现公司管理成效。
2.3.2全面监测场景
依据企业的运营模型，运营监测中心对企业外部环境、综合绩效、核心资源、运营状况和关键流程五方面进行“全天候、全方位、全流程”的即时在线监测。依据大数据的分析情况，对当前监测数据进行对照分析，出具分析报告，并依据业务需要在大屏上展示，从而为企业领导决策提供支撑。
2.4数据资源管理工具
数据资源管理工具是有效实现大数据分析的基础，因为只有具备了高质量的数据管理，才能提供准确的分析结果。随着智能电网的全面建设，可基于数据中心建设企业级的数据资源管理工具，实现对企业范围内的核心数据资源的统一管控，从而更好地保障核心数据资产的安全和权威，当好数据的“管家婆”，最大化地巩固已有系统的建设成果。
2.5开展基于大数据分析的精细化运营
充分利用各项信息系统积累的海量数据，以数据挖掘为手段，通过对准确的过程性、明细数据和历史数据的挖掘和分析，形成有价值的分析成果，使公司管理层全面了解企业的运营状况，准确把握运营工作的优势劣势，为公司经营决策提供有力支撑，为提升运营效率和经济效益提供有力保障。
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2.5.1综合分析
开展对外部环境及主要运营活动的综合分析:客观评述外部环境变化，综合反映本单位月度运营活动的基本情况和运营特点，揭示异动、剖析问题，提出有关建议。
通过深度挖掘分析运营规律和趋势，针对营销、运检、财务、人资、基建、调度、后勤、品牌建设等各专业的薄弱环节、存在问题，每月及时提出风险预警，制定相应措施，为公司管理层牢牢掌握全局、科学决策提供了有力支撑，同时推动了各业务部门全面开展数据挖掘分析工作，打破专业壁垒，形成了高效的协同机制，横向协同效率明显提升。
2.5.2专题分析
针对与公司运营密切相关的重点、热点、难点问题，开展深入分析，引入分类、估值、聚类、关联规则、预测等数据挖掘技术，应用到供电企业经营分析、用电市场营销分析、客户关系管理等领域，构建评价模型，开展问题原因分析，提出解决问题的对策建议，并明确责任主体。
2.5.3即时分析
针对公司运营过程中产生的、时效性较强的重大异动和问题开展即时快速分析。利用运营管控系统设置供电服务、营销稽查、故障抢修、配网台区低电压监测、车辆使用状况、购售电等多个监测专题，一旦出现预告警，即时分析异动和问题，快速查找原因，明确消除异动和问题责任主体。
3、运营监测系统的应用关键
在基于大数据分析的运营监测信息支撑系统的应用过程中，关键在于各业务条线的数据完整性和准确性，充分利用系统集成关系，将关键业务数据汇总至数据中心，通过先进的数据管理工具，结合业务数据和应用指标的需求建立数据分析模型，有效开展历史数据分析，从而为当前业务指标提供支撑和指导。
3.1定制科学、高效的业务数据
运营监测信息支撑系统应用先进的ETL和OGG数据库管理工具，全面梳理公司监测流程的各环节、各要素及其相关性，构建监测业务流程管理体系，将监测业务数据要素模型化、结构化，并通过ETL自动抽取技术和OGG数据同步技术，实现企业监测业务数据架构和要素的有效管理，全面提升监测业务数据分析的应用和管理水平。
3.2全面推进系统集成，实现闭环流程
数据中心应用数据的主要来源是信息系统的高度集成，可实现数据实时或定时共享、确保业务数据的高度协同。因此，必须主动推进各项业务融合工作，做好系统间的集成，确保业务数据唯一的数据源，统一出口，
做到数据唯一。在推进各项集成的工作中，应充分发挥和利用标准功能，减少系统接口的开发，提高系统的稳定性；坚持采用ESB企业服务总线技术，将数据中心作为数据交换的枢纽，构建统一、稳定、便于维护的企业集成架构。通过系统的全面集成应用，实现对规划、建设、运行、检修、营销、人资、财务和物资等业务系统的集成，基本构建了公司横向融合、纵向贯通的集约化体系，实现了数据来源唯一，完整、准确的自动传送闭环流程管理。
3.3统筹数据治理，明确数据源
数据质量是有效基于大数据分析的基础，数据中心本身不生产数据，而是通过各类集成关系将业务系统的数据进行统一汇总和集中管理，因此，必须在各信息系统终端统筹规划，有序安排数据治理工作，确保集成入数据中心的业务数据完整、准确。
3.4加强运维保障，完善服务机制
虽然可通过数据资源管理工具等专业工具对数据进行建模、分析，但对数据中心的运维保障不可忽视，需建立优秀的运维保障和支撑团队，完善服务机制，规范工作流程，提高对运营监测支撑系统信息所需数据的运维管理效率和服务质量，全面实现基于大数据分析的运营监测支撑系统的高效应用。
4、结语
综上所述，运营监测(控)中心结合自身实际和业务发展需要，充分利用信息化成果，通过开展基于大数据分析的运营监测分析，可实现公司资源整合，提升运营水平，打破专业壁垒，实现企业经营管理关键数据指标由专业部门分散监测向公司集中监测的转变。
参考文献：
[1] 孟小峰，慈祥．大数据管理：概念、技术与挑战[J]．计算机研究与发展，2013，50(1):146-169.
[2] 卢建昌，樊围国．大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J]．广东电力，2014，27(9):88－94.
论文作者:李建鹏,张婧
论文发表刊物:《基层建设》2016年30期
论文发表时间:2017/1/18
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