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摘要：现如今，我国已经进入信息发展的大数据时代，多种多样的大数据应用不断出现。建立基于数据分析的全面运营监测信息系统，成为众多大型企业监测自身发展趋势和成效的有效手段。本文对基于大数据分析的运营监测信息系统在电力企业中的应用进行了有益的探究，阐述了应用理念，浅析了应用架构，并对实际用途进行了分析。
关键词：大数据分析；运营监测信息系统；关键流程监测；应用实践
引言
运营监测信息系统对于电力企业而言是非常重要的，它可以对电力企业进行二十四小时全方位及时性的在线监测和分析，能够加强企业运营监测外部业务和核心业务之间的联系，能够帮助电力企业更加稳定和安全的运行。本文主要分析了电力行业中运营监测信息系统的发展和运用，希望能够促进电力企业更好的运行。
1应用理念
运营监测信息系统是基于整个服务中心的数据建立起来的，同时在各业务信息系统的支持、辅助、决策和展示下，不断提升业务工作成效。它能够及时全面地反映公司整体经济的运作情况，宏观掌控布局，推动整个公司不断发展。它将企业管理模式由自转转向公转、由壁垒转向协同、由分散转向集中、由自发转向可控、由孤岛转向共享，从而实现纵横贯通、双向协同、权责明确、流程清晰、管理高效的“五强”体系格局，建立了更坚固的保障墙。同时，海量的大数据历史库存，是一笔无形的宝藏。企业可以对其进行数据建模，通过分析分类，更加全面地发挥运营监测信息系统的功能，提高其预警力和分析力，为业务创新创造新途径。
2运营监测信息系统的应用概述
2.1 运营监控工作台的运用
运营监控工作台的建立为数据共享以及监控工作更好的开展奠定了技术基础。主要从以下几个方面进行阐述：
（1）全面监控是对电力企业的外部环境进行监测，对于电力企业是非常重要的。相关的政策法规会给企业的业务发展造成影响。利用技术手段，对于可能会给企业发展因素进行分析，利用业务运营和监测资源相关的手段进行管理，改善存在的问题。这种方式能够完善企业的人员分配，更好的展示科技成果。
（2）运营分析对电力企业整体发展活动开展进行比较全面的分析和判断，综合分析各个影响因素，并且还需要对市场的走向以及发展的趋势进行分析，从而给企业将来的发展规划提供科学有效的建议。
（3）全景展示利用大屏幕来展示监控中心的相关情况，主要目的是展示公司取得的业绩、管理和创新的成果。在展示的时候，需要根据不同的主题设计差异化的监测场景。通过进行大屏幕展示和管理，能够让显示系统的运行更加正常。
（4）运营数据资产管理，需要做好内外数据的交换和分析工作，其主要是利用监视工作站在线查询的方式，将后台数据库的相关数据导出和连接在一起，从而做好数据收集工作，并且做好相关数据的对比和分析工作，从而获得能够给科学决策提供帮助的数据，将大数据的作用更好地发挥出来。
2.2大屏展示
大屏的展示是系统的输出端口，它包括展示类和监测类，将通过灵活可调控的方式定位展示场景，多方位多角度地进行全面无缝隙监测，使得运营分析和全景展示更加和谐。
（1）全景可视展示下，我们可以创建概念主题库，按照数据库的构建，快速纵览企业概况，综合化地展示其经营成果，体现其协调的管理水平。并通过多维展示发展成果，总结服务成效的进步，将整个热点设计聚焦于一体，并有针对性地展示公司运营的业绩成绩和管理成效。
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（2）全面监测有自己独立而富含特色的运营模型，运营监测中心对公司的各大版块进行了在线监测控制，实现了外部环境、综合绩效、核心资源、运营状况和关键流程的一体化，将“全天候、全方位、全流程”的核心展示出来。大数据下的分析进度，一般是对当天监测的报道，经过分析比照，报告的内容得以支持，并运用于业务推进，为企业领导的决策增加了准确有力的数据支持，实现了高层的进一步高效化.
2.3数据库
监测数据库指的是总部以及其他部分两级数据中心资源。这一平台还能通过运营监测中心整合得到的相关数据指标，从而实现两级数据之间的整合，进而使相关工作人员更好地协调配合。在理想的情况下，数据中心需要被分成两类：结构化的数据库和非结构化的数据库，并且其自身需要把当前整体有关数据系统同步到数据库中心，这样就可以在数据库中进行所需要的建模与分析，同时运用ETL工具完成指定数据的抽取以及验证，并将指标有效地展现出来。
3运营监测信息系统的应用
基于大数据分析的运营监测信息系统，应用的关键性在于将各大业务线进行汇总。在完整而准确的数据库中，充分集成分析，通过先进的预设数据管理工具，结合业务本身的指标和指令，建立相应的数据分析模型，并进行高校的历史记录化的数据分析，从而实现智能化报告支持，解决了人力所不能完成的分析，帮助高层及时决策调整。
3.1科学高效的业务能力
当前先进的数据库管理工具有ETL和OGG，在其全面梳理公司环节的同时，通过对其要素的相关性进行监测，提取各大要素模型化并结构化。最后，在ETL的自动抽取技术和OGG的数据同步技术下，实现最有效的企业监测业务架构管理，将各大要素整合，全面推进数据分析的应用水准和管理水平。
3.2统筹治理与分析
数据中心被称为数据储藏室，其本身虽然并不具有实际的计算能力，但是其能够为数据的计算和整理提供所需要的数据，因此其价值也是不容忽视的。同时，一个有序的管理和及时的数据治理需要有相对完善的步骤作为支持，而且也只有满足这种要求，集成数据库所具备的业务数据才能够满足数据完整和确定的需求。
3.3系统集成的闭环流程
数据的汇总离不开各大来数据源的高度集成，这样才能实现数据的实时性、共享性、和协同性，才能不“辜负”系统的高度进化。所以，需要主动推进业务融合，保持数据唯一性和新鲜度，充分提高他的标准度和稳定性，坚持ESB等企业服务总线技术，将数据交换的枢纽更加统一，维护好集成架构，规范化企业体系，实现完整的闭环流程管理模式。
3.4不断拓展关键流程监测
承担全省95598投诉原因分析、流程时长监测分析，通过多个维度监测，明晰投诉高发特征，提出一系列合理化建议；联合调控和运检部门开展故障抢修效率分析，挖掘故障抢修工单数据价值，完善优化“五个一”抢修流程，促进95598客户服务调度、电网运行调度、应急抢修工作紧密集成和配套联动，报修服务质量和速度大大提升。
结语
当前，人们已经进入大数据时代，随着科技的持续进步，基于大数据分析的监测信息系统得到越来越企业的关注，所以人们需要不断地对其进行分析研究，并持续优化系统功能，使其更好地发挥辅助决策作用。
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论文作者:刘春玲,赵崇嵩,赵长伟
论文发表刊物:《建筑细部》2018年第18期
论文发表时间:2019/3/26
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