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海量数据如何转化出更高的价值


“运监业务主题库”从问题识别、风险管控、辅助决策等目标出发,结合企业经营管理中的重点、难点、痛点,从全局视角提炼数据价值挖掘的方向,实现问题的解决与业务的提升。

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浙江省电力公司

STATE GRID ZHEJIANG ELECTRIC POWER COMPANY,LTD.

国家电网是中国乃至全球最大的公用事业单位,经营区域覆盖超过 88% 的国土面积,供电人口超 11 亿,员工总量达一百多万人,规模超过了全球电企排行中位于其后的德国意昂电力、意大利国家电力与法国电力的总和。

项目背景

2012年5月,国家电网总部设立运营监测(控)中心(以下简称“运监中心”),通过对基础数据和业务信息的分析监测,为业务管理和运营决策提供支撑。作为其中的重点省份之一,浙江电力运监中心经过近5年的摸索与尝试,凭借对海量数据的深入探索和对大数据分析技术的有效利用,构建了百余项具体专题,获取数据数亿条,发现各类问题或风险数万个,涉及金额达到数亿元,成为国家电网数据分析与应用的标杆单位。

项目需求

电力作为国家基础行业之一,本身具有庞大的业务数据体量,电力系统从电能生产、客户购电,到电能销售、电力传输,再到企事业单位用电、电力设备故障,每个环节都涉及到大量业务数据。然而海量数据的收集并不能直接转化为价值,难以发挥应有的作用。

客户实施

1、根据“运监业务主题库”的主线,将现有业务提炼出已知素材,并基于业务与管理需求构建未知素材,打造主题素材库。
2、对完整主题成果设立统一标准:完整的指导文件、在线工具和成果案例,并结合业务需求开展主题试点。
3、监测分析细化,展开数据探索,发现未知结论。
4、强化部门协作与成果共享,将成熟主题固化,形成常态化监测分析。

案例详情

浙江电力建立的“运监业务主题库”是一套常态运行的数据分析体系,从问题识别(主动感知)、风险管控(主动预防)、辅助决策(主动参谋)等目标出发,不断收集数据分析线索,紧密结合企业经营管理中的重点、难点、痛点,从全局视角提炼数据价值挖掘的方向,在这一基础上通过数据分析技术实现问题的解决与业务的提升。

1、问题识别(主动感知):在“运监业务主题库”建设过程中,对某地业扩工单流程终止原因进行归类统计,通过数据分析提取了流程终止原因与地域分布的关联关系,并同电网GIS地理信息相结合比对后,发现某区域呈现出大量业扩流程终止的情况,而该区域四周有高压线路围绕,区域内负荷中心却没有主干线路深入,造成负荷由周边的公用配变承担,引起周边公变的超重载情况,因而造成了用户业扩报装受限。当地电力系统随后将此区域设定为急需加强配网建设的供电受限重点区域,并开展了针对性的配网改造。

2、风险管控(主动预防):“运监业务主题库”建设过程中,对浙江某地区数十万客户的档案信息、用电行为、缴费行为、增减容行为、违约行为、客服记录以及行业特征、外部环境等多个维度共计数千万条数据进行分析,通过机器学习,识别构建客户欠费行为与客户特征、客户行为、行业趋势、外部因素的关联关系,并用于构建预测模型,对当地大客户的欠费概率进行预测,预测命中率几乎达到了90%,远超预期结果。

3、辅助决策(主动参谋):某试点供电公司将配网投资项目细化到台区,并结合该区域的历史项目、故障工单、停电次数和设备状态数据,经过数据匹配关联,建立起配网投资评价模型。该体系将服务热线工单、设备状态、项目投资等数据以热力图形式在配网GIS地理信息图上展示,实现区域电力资源和和运行状态的可视化,通过数据对比分析,使投资决策者更容易发现配网薄弱点和投资需求点,并以此为依据对配网建设投资决策做出参考。

Yonghong的价值观:以卓越的数据技术为客户创造价值,实现客户成功。
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