icon⾏业现状icon

电⼒企业作为国家核⼼⻣⼲企业,经过多年发展,从总部到下属层级单位都建⽴⽐较完善的ERP、PMS,DMS,营销及计量管理、OA等基础信息化系统,⽤于指导⽇常企业经营管理。但对数据的集中可视化展现及分析应⽤深度不够,已有的数据应用工具局限性较⼤,⽆法很好地企业经营管理提速。

⽬前遇到的问题
1、IT系统局限性⼤,⽤户⾃主性难以发挥
⾃主⾃助式的数据分析与应⽤探索需求愈发强烈,⽤户希望⾃主式开发展示和报告制作,并设计业务场景进⾏数据分析,但是原有数据分析系统操作难度⼤,学习成本⾼,功能滞后,不能满⾜多元化业务分析场景。
2、数据孤岛严重
原有财务信息化系统、 MRP系统、ERP系统等相对独⽴,内部信息系统之间缺乏统⼀的平台对数据进⾏关联、整合及联通,⽆法从统⼀视⻆去衡量全企业业务概貌,难以完全释放数据的真正价值。
3、缺乏数据管理机制和保障
企业虽然已经积累了⼀定量的历史数据,但由于前期缺乏数据管理机制的规划,导致数据质量参差不⻬、基础数据分散、不统⼀、数据不⼀致,难以为上层的数据统计分析应⽤提供⽀撑。
⽬前遇到的问题
4、数据分析⼿段单⼀,缺乏交互式分析,不能完好匹配业务场景分析需求
⽬前电⼒企业提供的分析报告形式简单固化,对分析需求响应的时效性差, 未能提供与业务⼈员交互的数据分析功能,从⽽⽆法满⾜⽤户快速灵活多变 的数据分析需求。于此同时,在数据可视化展示⽅⾯,展现图形不够丰富, 内容单薄,不够美观,不能让⽤户基于“所⻅”进⾏探索分析。
5、项⽬周期⻓,需投⼊过多⼈⼒物⼒
传统的⼤数据平台的项⽬成本⾼、收效慢、⻛险⾼,由于建设周期⻓,因此需要配备较多的⼈⼒物⼒去⽀撑项⽬的执⾏。因此电⼒企业需求⼀款轻便, 周期短,易操作的数据分析平台,⼀来缩短建设周期,减少⼈⼒物⼒地投⼊, ⼆来能够快速输出建设成果,快速构建数据分析业务场景。
icon永洪电⼒⼤数据运营解决⽅案icon

永洪科技在电⼒⾏业定位:永洪科技作为数据技术的全能专家,做好电⼒企业在数据技术上的战略略伙伴,助⼒企业完成数据技术演进,具体定位如下:

icon总体架构icon

基于Hadoop或其他商⽤数据平台系统构建企业统⼀的数据存储与计算平台,永洪科技在数据仓库/数据中⼼之上构建⾃服务数据集服务组件、分析模型服务组件核⾃助式可视化分析服务组件,并具体⻅⾯总体架构图:⾃服务数据集服务组件⽤于连接现有数据平台,进⾏数据洞察与数据准备,通过分析模型服务组件构建分析/挖掘模型,结合⾃助式分析服务,为电⼒⼤数据业务应⽤提供统⼀的数据服务平台。

icon业务架构icon

基于企业级⼀站式⼤数据应⽤构建平台,对多个独⽴系统的数据进⾏集中整合,强化企业数据资产的管理,打破数据孤岛。不同层级⼈员利⽤⾃助数据可视化分析技术挖掘数据价值,快速构建契合业务场景的数据应⽤,实现⽣产实时监控、运营在线分析、设备故障预警、资⾦管理分析、端到端效能分析等不同业务模块的数据应⽤需求。

icon技术架构icon
数据源
系统⽀持各种数据类型,Oracle、DB2、SQL Server、MySQL等全部主流数据库,Hadoop,Excel,⽇志⽂件,Mongo,Presto,Kylin等
采集层
接⼊各种数据源,通过封装关系数据库数据抽取、实时数据采集、⽂件数据采集、数据库实时复制、分布式ETL等访问调⽤接⼝,构建分布式数据整合功能,具备定时/实时数据的采集处理能⼒,实现从数据源到平台存储的配置开发、过程监控。
 
 
存储层
提供关系型数据存储、⾮关系型数据存储、分布式⽂件存储等数据存储能⼒,同时统⼀存储访问接⼝、提⾼数据存储低成本的横向扩展能⼒、提⾼在⾼并发条件下的快速数据访问响应能⼒、满⾜海量数据实时与准实时存储需求。
计算层
通过提供离线计算、在线计算、流计算、内存计算、查询计算满⾜不同时效性的计算需求。离线计算⽀持⼤批量数据的离线分析,如历史数据报表分析。流计算⽀持实时处理。内存计算⽀持交互性分析,查询计算基于分布式⽂件存储,提供类似sql的查询分析技术,将查询语句转译为并⾏的分布式计算任务。
icon技术架构icon
⾃服务数据准备

对接数据存储与计算服务平台,基于Web的图形化配置模式为业务⼈员提供数据准备、转化、查询和数据洞察,组件提供了各种数据集条件,为后续的数据分析提供分析模型和输⼊准则。数据集引擎根据设定好的条件对于数据进⾏排列组合,⽣成数据集列表,为以后的数据分析提供服务。

分析模型构建

集数据探索、模型构建、训练和评估为⼀体的独⽴模块。该模块为业务⽤户内置了丰富的数据探索、机器学习算法等组件,同时 也提供了基于Web的可视化实验⽅式,辅助业务⼈员快速实现模型的构建与应⽤。分析模型服务组件与⾃服务数据集服务组件和⾃助式分析服务组件配合,辅助业务⼈员完成⾼级分析。

⾃助式分析

基于B/S架构的数据可视化分析组件,可以敏捷开发设计灵活、动态、交互式的数据分析模型与数据报告,分析模型与报告固化 后便于共享和复⽤;灵活易⽤的拖拽式操作满⾜业务⼈员对⾃服务分析、探索式分析和交互式分析的需求,通过Web即时发布与共享数据报告,数据报告展现形式灵活多样,⽀持多套展现主题,适应不同的应⽤场景。

应⽤层

各种数据与业务应⽤,包括:电⼒企业战略层、管理层与操作层的⼤数据分析应⽤。

展现层

系统基于Web/H5发布数据与业务应⽤,可以通过PC端、智能⼿机、移动平板和⼤屏系统访问与展现,⽀持IE、Chrome、 Firefox等主流浏览器访问;⾃适应⽀持iOS和Android系统的App、移动浏览器,也⽀持H5⽅式与微信集成;⾃适应⽀持⼤屏系统可视化展现。

icon数据化运营 最佳实践步骤icon
1、定义战略⽬标
战略⽬标可⼤可⼩,部⻔也有部⻔的⽬标,⼩组也有⼩组的⽬标,那么在数据⼤数据项⽬落地的⻆度来说,想要什么是最重要,通过⽬标的分析和抽象,才能做好数据应⽤。
2、构建数据分析指标体系
分析指标在数据化运营体系中是承上启下的润滑油,是业务和原始数据的连接器,它由原始数据加⼯⽽来,反过来⼜驱动其他数据应⽤产品。企业需要梳理业务分析指标,建⽴⼀套标准数据分析指标体系,清晰定义指标⼝径及含义,规范化对指标的管理,保障数据统计⼝径的⼀致及结果的准确。
 
 
3、搭建数据分析应⽤
分阶段建设⼀套标准化、智能化、移动化的数据分级及应⽤中⼼,⾯向企业内部不同层级的⼈员构建对应的数据应⽤服务,既要为企业⾼管提供数字化的决策支持及⻛险监控,同时也要满⾜数据分析⼈员⽇常统计与分析需求,精简报表及指标,让管理⼈员从数据处理逐渐转变为数据分析。
4、数据项⽬落地实践
在⼤数据项⽬落地的建设中,⼀定要循序渐进,不能贪图⼤⽽全,在项⽬推进的过程中,逐步将数据价值逐渐的释放出来。对于企业⽽⾔,可以设置未来⼏年的⼤数据应⽤的宏伟蓝图,但在实施过程中⼀定要注意逐步的和快速的分解。对企业内部⼤数据项⽬管理者来说,企业⼤数据项⽬的⻛险管控也是⾮常有必须要的。
icon永洪电⼒数据分析主题应⽤ 电⼒数据分析主题概览icon
icon电⽹数据分析 应⽤清单(部分)icon
专业领域
分析主题
分析场景
场景描述
应⽤价值
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
电⽹营销
 
 
 
营销分析主题
1、客户服务管理分析2、用电安全管理分析3、营销服务管理分析4、客户关系管理分析5、计量管理分析
1、基于驱动战略发展、能⼒提升的
关键因素建⽴关键指标体系
2、以电⽹营销核⼼能⼒为框架,
以战略要求为起点建⽴多层级分析
报表体系
3、以电⽹营销关键指标为核⼼,
配以相应的分析维度、⽅法、频率,
构建详细的分析与报表
电网营销指标与分析体系设计思路,区分用户层级,构建服务于公司决策层与管理层的关键指标与管理分析,并据此建立相应的衡量指标体系、管理分析体系。从而,有效支撑公司能力提升、战略实现、价值创造。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
客户服务分析
客户关注热点分析
热点事件识别
客户关注热点趋势分析
客户关注热点地域分析
客户关注热点分析报告(⾮挖掘)
基于⼤数据的客户关注热点分析,为事件监控、服务改善、⼯作调度提供帮助。它可以让现场管理⼈员迅速了解客户的关注热点,及时掌握服务动态,有针对性的调整应对策略,优化调度服务资源,同时也可在解决客户的需求以外,从客户最关注的⽅⾯进⾏服务和管理的提升。
工单质量分析
服务对话与标准话术符合度分析
服务对话与业务⼯单符合度分析
⼯单信息准确性分析
⼯单信息标准化分析
⼯单信息精细度分析
通过服务对话⽂本和业务⼯单各数据项,开展服务对话与标准话术符合度分析、服务对话与业务⼯单符合度、⼯单信息准确性分析、⼯单信息标准化分析、⼯单信息精细度分析等⼯单质量分析⼯作,找寻座席⼈员在服务过程中的普遍规律、习惯性错误以及⼯单质量标准的符合程度,找寻服务质量和⼯单质量的短板,为业务提升提供数据分析依据。
投诉意⻅专项分析
投诉及意⻅业务相关⽅关联分析
投诉及意⻅时序分析
投诉及意⻅地域分析
投诉及意⻅薄弱点⻛险评估
投诉及意⻅业务事件原因深化分析
挖掘客户投诉、意见、建议等诉求行为的相关特征和关联规则,发现时间、地域分布等诉求行为规律,利用数据挖掘工具深入分析产生客户诉求的原因,分析客户诉求处理过程以及对客户满意度的影响。从这些分析结果中,了解客户诉求行为的特征、规律、共同性等信息。旨在准确掌握客户诉求特点,实施有针对性的服务改善举措,从而达到有效提升客户用电体验与用电满意度的服务目的,促进在客户服务领域构建新的营销和服务模式,提升客户服务能力。
基于客户⾏为分析的⼈⼯话务量分流
客户来电时间习惯分析
客户渠道偏好分析
客户敏感度分析
⽹上缴费、充值⽤户分布分析
⽹站客户特征分析
客户渠道适配
随着业务不断扩充,话务量呈快速增⻓趋势,特别是⼈⼯话务量承载急剧上升。为了缓解座席超负荷压⼒,对⼈⼯渠道服务质量、服务效率进⾏评估, 提出改进建议。应⽤业务和渠道的精确匹配,实现业务的分流。全渠道,多⻆度提升客户服务业务。
基于客户感知的电⽹质量监测与分析
区域电⽹质量评估
区域电⽹质量分布分析
区域电⽹质量影响分析
区域电⽹质量历史趋势分析
区域电⽹质量关联分析
故障信息收集
线路故障分析
台区故障分析
监测分析客服中⼼的客户来电、受理内容、各公司所发布的停电信息等数据,洞察客户感知,可以有效发现突发性区域停电事件、⻓期频繁停电区域等电⽹质量问题,为平衡电⽹投资和规划,调整投资优先级和投资⼒度,和内部管理提升提供决策⽀持。
 
 
 
 
电费⻛险分析
电费⻛险分析
电费⻛险业务关联性分析
电费⻛险业务指标实时监测
电费⻛险业务活动优化分析
借助营销⼤数据技术在电⼒营销⻛险管控中的应⽤,使得营销管理⼈员更为⾼效和清晰地掌握营销数据之间的关系、营销业务之间的关联,获取营销数据的价值信息;建⽴业务影响拓扑,发现隐藏在⼤量散列业务之间业务关联,建⽴营销电费⻛险控制的业务监控模型,实现通过对基础业务的实时监控和预警告警,将影响营销电费⻛险异常扼杀在萌芽阶段,从⽽达到对营销电费⻛险的控制。

 

icon电⽹数据分析 应⽤清单(部分)icon
生产管理 生产管理分析主题 1、电网设备安全管理分析2、设备成本管理分析3、设备运营管理分析4、检修运维管理分析5、电网设备大修管理分析6、应急管理分析

1、基于驱动战略发展、能力提升的关键因素建立关键指标体系2、以生产管理核心能力为框架,以战略要求为起点建立多层级分析报表体系3、以生产管理关键指标为核心,配以相应的分析维度、方法、频率,构建详细的分析与报表

电网生产管理指标与分析体系设计思路,区分用户层级,构建服务于公司决策层与管理层的关键指标与管理分析,并据此建立相应的衡量指标体系、管理分析体系。从而,有效支撑公司能力提升、战略实现、价值创造。

 

 

财务管理

财务管理分析主题
1、⻓期财务预测分析
2、投资并购战略财务分析
3、公司战略经营财务绩效综合分析
4成、本盈、利利能润⼒、分盈析利(⽔含平收等⼊、分析)
5、资⾦管理分析(含现⾦、融资、偿债能⼒分析等)
6、资产管理分析(含资产规模、资产收益、资产使
⽤效率分析)
1、基于驱动战略发展、能力提升的关键因素建立关键指标体系2、以财务管理核心能力为框架,以战略要求为起点建立多层级分析报表体系
3、以财务管理关键指标为核心,配以相应的分析维度、方法、频率,构建详细的分析与报表
电网财务管理指标与分析体系设计思路,区分用户层级,构建服务于公司决策层与管理层的关键指标与管理分析,并据此建立相应的衡量指标体系、管理分析体系。从而,有效支撑公司能力提升、战略实现、价值创造。

 

 

 

 

 

 

 

 

物资管理

物资管理分析主题
1、供应服务分析(含物资战略分析、服务满意度分析)
2、物资管理分析(含计划管理、采购管控、签约管理、仓储管理、配送管理、质量监督等)
3、供应商管理分析(供应商基础信息、资质审查、供应商评估等)
1、基于驱动战略发展、能力提升的关键因素建立关键指标体系2、以物资管理核心能力为框架,以战略要求为起点建立多层级分析报表体系
3、以物资管理关键指标为核心,配以相应的分析维度、方法、频率,构建详细的分析与报表
电网物资管理指标与分析体系设计思路,区分用户层级,构建服务于公司决策层与管理层的关键指标与管理分析,并据此建立相应的衡量指标体系、管理分析体系。从而,有效支撑公司能力提升、战略实现、价值创造。
项⽬物资消耗预测分析模型
项⽬物资消耗预测分析模
整合物资库存相关的业务数据,建立安全库存预估模型和多准则评价模型,加强物资库存预测,指导库存管理进行动态调整,提高库存合理性和资金利用率。
按照项目类型,基于历史项目物料消耗数据,利用预测模型进行分析项目物资消耗预测涉及的影响因素和物资数量之间关系是非线性的。为解决非线性预测问题,选择支持向量回归(SVR)方法进行预测分析。
建立项目设计方案和物料消耗之间的影响关系。进而,可以对规划项目进行物料需求预测,提高电网项目物料需求数量预测的科学性和准确性。
运维物资消耗预测分析模型
运维物资消耗预测分析模
运维物资消耗预测过程分运维设备状态(损耗度)的判断和不同状态下设备的运维规模需求预测两部分,运维设备的状态分析模型,选择决策树算法进行建模 建立项目设计方案和物料消耗之间的影响关系。进而,可以对规划项目进行物料需求预测,提高电网项目物料需求数量预测的科学性和准确性。
 
安全库存决策分析模型
安全库存决策分析模型
整合物资库存相关的业务数据,建立安全库存预估模型和多准则评价模型,加强物资库存预测,指导库存管理进行动态调整,提高库存合理性和资金利用率。 确保生产的需要,按时、配套供应;在确保物料实现配套供应的前提下,将库存水平降到最低。

 

icon发电企业数据 分析应⽤清单(部分)icon
专业领域 分析主题 分析场景 场景描述 应⽤价值
发电生产
运行管理
1、运行指标分析
2、环保指标分析
3、辅机运行分析
4、测点状态分析
1、按同环境、同负荷、不同机组进行指标分析,并与标杆指标进行对比分析。
2、将按国家标准计算方法来对不同煤种进行分析预测,为之后运行调整提供帮助。
3、对设备辅机运行参数及运行时间进行分析进行设备可靠性分析。
4、对热工测点、电气测点进行参数统计分析。并对测点坏点、偏差进行统计。
对机组供电煤耗、厂用电率、锅炉效率、汽轮机效率等重要指标进行分析,为生产管理人员提供最优的运行数据,供运行人员提供运行方式调整帮助。对辅机和测点进行统计管理,实时对辅机设备和辅机测点进行统计分析,分析辅机运行的健康状况和测点运行工况,以保证机组的可靠运行。
硬件平台
检修管理
1.缺陷管理
2.检修管理
3.设备可靠性管理
4.事故备件管
1.设备缺陷按专业、班组、性质、
类别、进度进行统计展示分析,
对缺陷处理情况进行实时管理,
对检修质量进行管理。
2.对计划检修和等级检修进行管
理分析。根据设备厂家所提供
的检修周期,列出检修设备清
单,统计设备运行时长,定期
通知检修人员执行。
3.年度、月度、周检修计划管理。
对已完成的检修项目及时提取
数据并更新内容。
4.对等级检修项目、类别、资金、
工时统计并对检修项目每日进
度跟踪。
通过对检修缺陷、工作票、检修质量统计分析管理,从中得到重复缺陷的性质、检修工作工时, 根据分析结果对检修工作进行部署。对设备可靠性管理数据分析,分析设备常见问题的原因和趋势,分析设备故障是操作原因还是检修质量还是备件等原因引起。对检修计划进行实时跟踪,掌握检修的进度。保证各辅机设备长周期可靠运行。
摄像头
供热管理
1.成本、利润分析
2.能耗分析
3.供热设备可靠运行分析
4.检修计划管
5.运监分析
1.根据日计划供热量进行成本和
利润预测并与前一日进行对比
分析差距存在点。
2.通过运行数据分析供热能耗,
查找能耗异常原因,包括耗汽、
耗电、耗水。实时分析供热水
平衡。
3.监视换热站设备运行情况,对
设备参数及运行异常情况采集
分析,以保证供热可靠性。
4.对供热流量进行分析计算,用
以对盗取供热量进行监督。
构建于热电联产及供热公司,从节能、供热可靠性、检修计划管理、运监管理、利润分析分析体系设计思路,服务于公司决策层与管理层的关键指标与管理分析,并据此建立相应的衡量指标体系、管理分析体系。从而,有效支撑公司能力提升、战略实现、价值创造。

 

icon永洪⽅案价值icon
01

⼀站式⼤数据应⽤构建平台⼤⼤降低了数据应⽤构建⻔槛,让构建数据应⽤不再⾼悬空中。随着业务和管理价值的实现,形成滚雪球式的良好循环,真正发挥数据给企业带来的巨⼤价值。

02

推动⼤数据分析技术在企业内部的应⽤,帮助企业提升数据的准确性和及时性,提升运营管理创新⼒,提升企业决策⽔平,实现对公司主营业务活动和核⼼资源的在线监测及全景展示,全⾯掌握企业运营状况。

03

帮助电⼒企业构建数据应⽤体系,考量不同分析主题的特点及需求,快速构建分析模型,真正实现数据驱动决策。通过数据化运营,不同层级通过数据分析结果转化成运营管理及策略,从⽽真正释放数据价值,打造企业核⼼竞争⼒。

产品推荐 查看更多>>
    DataStory数说聚合互联网大数据获取与分析平台

    汇聚互联网海量数据,涵盖搜索查询/数据下载/自定义业务标签/自动化报告的综合型平台,助力企业轻松洞察大数据价值,驱动业务增长。

    汇聚互联网海量数据

    自定义业务标签

    综合型平台

    轻松洞察大数据

    热浪数据全链路社交电商数据分析平台

    热浪数据全链路社交电商数据分析平台,从营销链路出发,以数据为支撑协同服务,赋能品牌社媒数字化营销。致力于以大数据技术及算法模型为支持,为企业提供社媒营销深度且全面的数据化解决方案,助力用户实现「精」「营」的品效协同增长。

    潜力洞察

    一键掌握

    精准把握

    监测分析

    博睿宏远大数据处理引擎

    博睿数据以10年的大数据项目实践经验,抽象和设计出一套灵活轻便、场景通用、稳定高效的超级大数据处理引擎框架—Bonree Ants,以满足企业复杂多样的数据处理需求。

    高效稳定

    功能完备