經典案例
  • 金融大數據解決方案
  • 汽車大數據解決方案
  • 当局大數據解決方案
  • 鐵路大數據解決方案
  • 電力大數據解決方案
  • 军工大数据解決方案
  • 解放军总装备部
  • 中国航天科工集团
  • 航天科技集团

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:沙巴体育怎么玩 點擊:

  電力企業爲國家骨幹核心企業,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,以全面把握公司運營狀況,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爲了核心訴求。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

  電力企業作爲國家核心骨幹企業,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建造,並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,功能滯後,不能滿足多元化業務分析場景。

  2、數據孤島嚴重

  原有财务信息化体系、 MRP体系、ERP体系等相对独立,内部信息体系之间缺乏同一的平台对数据进行关联、整合及联通,没法从同一视角去衡量全企业营业概貌,难以完全开释数据的真正价值。

  3、缺乏數據管理機制和保证

  企業雖然已經積累了一定量的曆史數據,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1、數據不一致,難以爲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情势簡單固化,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

  傳統的大數據平台的項目成本高、见效慢、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台,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

营业架构图

  基于企業級一站式大數據應用構建平台,對多個獨立系統的數據進行集中整合,強化企業數據資産的管理,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,實現生産實時監控、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

技术架构图

  MPP架構圖

  整個平台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標准接口,對數據進行清洗、轉換、裝載的操作。特別是對數據進行去噪,提高數據准確性與有用性。

  3.倉庫集市層:將經過ETL後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,並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後導入永洪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浏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,那麽在數據大數據項目落地的角度來說,想要什麽是重要,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啓下的潤滑油,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産品。企業需要梳理業務分析指標,建立一套標准數據分析指標體系,清晰定義指標口徑及含義,規範化對指標的管理,保证數據統計口徑的一致及結果的准確。

  3、搭建數據分析應用

  分階段建設一套標准化、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,既要爲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爲數據分析。

  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结果圖

  

電力行業解決方案——demo结果图1
電力行業解決方案——demo结果图3
 
電力行業解決方案——demo结果图4
 
電力行業解決方案——demo结果图5
 
電力行業解決方案——demo结果图6
tag標簽:
------分隔線----------------------------
------分隔線----------------------------
QQ客服热线