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    電力行業解決方案

    發布于:2020-01-03 20:33來源:北京軟件開發公司 作者:華盛恒輝 點擊:

      電力企業為國家骨干核心企業,一般形成了總部、省公司和地市三級運營管理模式,對公司主營業務活動和核心資源開展“全天候、全方位、全流程”的在線監測、運營分析、協調控制、以及全景展示,以全面掌握公司運營狀況,實現公司運營過程中異動和問題的動態監測及自動預警等業務應用場景成為了核心訴求。電力行業IT實力夯實,一般配有多套相對獨立又具有層級的業務系統,但對數據可視化管理及應用開發稍顯不足,缺乏契合未來業務布局的數據分析應用統一規劃。

      1.1行業現狀

      電力企業作為國家核心骨干企業,經過多年發展,從總部到下屬層級單位都建立比較完善的CRM、ERP、MRP、OA等基礎信息化系統,用于指導日常企業經營管理。但對數據的集中可視化展現及分析應用深度不夠,已有的數據應用工具局限性較大,無法很好地企業經營管理提速。

      1.2目前遇到的問題

      1、IT系統局限性大,用戶自主性難以發揮

      自主自助式的數據分析與應用探索需求愈發強烈,用戶希望自主式開發展示和報告制作,并設計業務場景進行數據分析,但是原有數據分析系統操作難度大,學習成本高,功能滯后,不能滿足多元化業務分析場景。

      2、數據孤島嚴重

      原有財務信息化系統、 MRP系統、ERP系統等相對獨立,內部信息系統之間缺乏統一的平臺對數據進行關聯、整合及聯通,無法從統一視角去衡量全企業業務概貌,難以完全釋放數據的真正價值。

      3、缺乏數據管理機制和保障

      企業雖然已經積累了一定量的歷史數據,但由于前期缺乏數據管理機制的規劃,導致數據質量參差不齊、基礎數據分散、不統一、數據不一致,難以為上層的數據統計分析應用提供支撐。

      4、數據分析手段單一,缺乏交互式分析,不能完好匹配業務場景分析需求

      目前電力企業提供的分析報告形式簡單固化,對分析需求響應的時效性差,未能提供與業務人員交互的數據分析功能,從而無法滿足用戶快速靈活多變的數據分析需求。于此同時,在數據可視化展示方面,展現圖形不夠豐富,內容單薄,不夠美觀,不能讓用戶基于“所見”進行探索分析。

      5、項目周期長,需投入過多人力物力

      傳統的大數據平臺的項目成本高、收效慢、風險高,由于建設周期長,因此需要配備較多的人力物力去支撐項目的執行。因此電力企業需求一款輕便,周期短,易操作的數據分析平臺,一來縮短建設周期,減少人力物力地投入,二來能夠快速輸出建設成果,快速構建數據分析業務場景;

      2.1業務架構

    業務架構圖

      基于企業級一站式大數據應用構建平臺,對多個獨立系統的數據進行集中整合,強化企業數據資產的管理,打破數據孤島。不同層級人員利用自助數據可視化分析技術挖掘數據價值,快速構建契合業務場景的數據應用,實現生產實時監控、OMO運營在線分析、設備故障預警、資金管理分析、端到端效能分析等不同業務模塊的數據應用需求。

      2.2技術架構

    技術架構圖

      MPP架構圖

      整個平臺技術架構分以下五個層面

      1.數據源層:對接來自不同業務信息系統數據,實現異構數據源的關聯整合,對數據進行集中管理,打造堅實的數據基礎。

      2.ETL層:定義統一的數據API標準接口,對數據進行清洗、轉換、裝載的操作。特別是對數據進行去噪,提高數據準確性與有效性。

      3.倉庫集市層:將經過ETL后的細節明細數據在數據倉庫中以星型或雪花型的模型進行存儲,并根據電力行業不同的業務分析主題的需求,對數據模型進行主題劃分后導入永洪MPP數據集市中做運算的加速處理。

      4.應用層:面向不同層級的業務人員和分析主題需求,建立即席查詢、多維分析、數據報告、深度分析等豐富的數據應用場景。

      5.展現層:以豐富美觀的圖表展現方式,靈活多變的交互方式,將分析結果呈現給決策層、管理層、IT人員和業務用戶,所有用戶都可以通過主流瀏覽器或移動終端來訪問系統。

      2.3數據化運營佳實踐步驟

      1、定義戰略目標

      戰略目標可大可小,部門也有部門的目標,小組也有小組的目標,那么在數據大數據項目落地的角度來說,想要什么是重要,通過目標的分析和抽象,才能做好數據應用。

      2、構建數據分析指標體系

      分析指標在數據化運營體系中是承上啟下的潤滑油,是業務和原始數據的連接器,它由原始數據加工而來,反過來又驅動其他數據應用產品。企業需要梳理業務分析指標,建立一套標準數據分析指標體系,清晰定義指標口徑及含義,規范化對指標的管理,保障數據統計口徑的一致及結果的準確。

      3、搭建數據分析應用

      分階段建設一套標準化、智能化、移動化的數據分級及應用中心,面向企業內部不同層級的人員構建對應的數據應用服務,既要為企業高管提供數字化的決策支持及風險監控,同時也要滿足數據分析人員日常統計與分析需求,精簡報表及指標,讓管理人員從數據處理逐漸轉變為數據分析。

      4、數據項目落地實踐

      在大數據項目落地的建設中,一定要循序漸進,不能貪圖大而全,在項目推進的過程中,逐步將數據價值逐漸的釋放出來。對于企業而言,可以設置未來幾年的大數據應用的宏偉藍圖,但在實施過程中一定要注意逐步的和快速的分解。對企業內部大數據項目管理者來說,企業大數據項目的風險管控也是非常有必須要的。

      2.4demo效果圖

      

    電力行業解決方案——demo效果圖1
    電力行業解決方案——demo效果圖3
     
    電力行業解決方案——demo效果圖4
     
    電力行業解決方案——demo效果圖5
     
    電力行業解決方案——demo效果圖6
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