電網用戶數據哪些公司用的到

㈠ 大數據應用於哪些行業

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入逗改了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻悉指培交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，睜唯同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

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七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

㈡ 大數據在電力行業的應用前景有哪些

我們首先要先了解清楚什麼是大數據？大數據是基於互聯網的定義，而大數據技術主要處理「涌現」性的數據。

不是「大量數據」被稱為大數據

但是，大功率數據在這個方向是否有未來呢？我認為未來是有的。

首先，大數據不使用「大數據」的概念，而是物聯網+雲+數據處理的綜合概念。

其次，對電力數據的分析也在不斷發展，學習大數據處理技術，恢復電力數據也有許多優點。

在不久的未來，物聯網和智能電網高度發達的時候，店裡大數據是非常必要的。

㈢ 電網的發電用電數據：請問哪裡可以查到地區電網或者各個省網，每個月的用電負荷或者發電量數據謝謝！

一般這些數據是保密的，中電聯網站上有些數據。每個地區的用電數據在省網公司創新高時候，會公布下。如果你有朋友可以上內部網路，那就比較容易了。

㈣ 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

㈤ 國家電網大數據應用 增強企業核心競爭力

國家電網大數據應用 增強企業核心競爭力

從構想到實踐，從論證到試點，國家電網公司大數據應用已經駛向快車道。

在國家電網公司2014年工作會議上，公司黨組明確提出，要強化數據分析，提升數據應用水平和商業價值。去年年底，國家電網公司在總結以往研究經驗的基礎上，正式啟動了企業級大數據平台的設計研發和試點建設工作。經過近一年時間的試點實踐，目前，大數據已經廣泛應用於電網運行、經營管理以及優質服務三大領域，並取得顯著成效。

大數據作為重要的戰略資源已經在全球范圍達成共識。2011年，一些國際組織便發布報告看好大數據；2012年開始，英國、法國、美國等國家相繼啟動了大數據發展規劃。國內，以大數據為主導的信息化浪潮來勢兇猛。去年3月，大數據被寫入政府工作報告；今年8月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，特別強調通過大數據的發展，提升創業創新活力和社會治理水平；今年10月，十八屆五中全會提出，實施國家大數據戰略。如今，在城市建設、金融、電子商務、公共服務等領域，大數據的應用隨處可見，並正在改變著各行各業。一個大數據的時代已然來臨。

機會在敲門

抓住了機遇，等於成功了一半。對於大數據而言，也是如此。

近年來，移動互聯網異軍突起，加快了信息化向經濟社會各個領域的延伸，形成了獨特的產業競爭優勢。中國信息通信研究院近期發布的《2015年中國大數據發展調查報告》預測，今年中國大數據市場規模將達到115.9億元，增速達38%；預計2016年至2018年中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

在前不久結束的雲棲大會上，阿里巴巴集團董事局主席馬雲說，在未來，計算能力將會成為一種生產能力，而數據將會成為最大的生產資料，會成為像水、電、石油一樣的公共資源。馬雲認為，人類已進入DT（大數據）時代，數據取代了石油成為最核心的資源。

國家電網公司信息通信部主任王繼業認為，不可否認，大數據會逐步為人類創造更多的價值，而對於電網企業來說，研究和應用大數據是提質增效和推動電網發展方式、公司發展方式轉變的迫切要求。

公司「三集五大」體系和堅強智能電網建設，積累了體量大、類型多、價值高、速度快等典型大數據特徵的運營數據，具備了推廣大數據應用的基礎條件。

來自國網智能電網研究院的數據顯示，截至去年年底，公司管理結構化數據49.75TB，非結構化數據213TB，營銷基礎數據130TB，用電信息採集數據達43TB，且公司信息化數據平均每天以10TB的速度增長。

「公司的生產管理和營銷系統已達到幾百PB級數據規模，開展大數據關鍵技術的研究、驗證和應用，構建新型電網企業運營體系，有助於增強價值創造力和核心競爭力。」國網江蘇省電力公司副總工程師王海林強調說。

國網江蘇電力作為公司大數據應用的試點單位之一，在今年夏天便嘗到了大數據的「甜頭」。

國網江蘇電力以用戶信息採集數據為樣本，開展負荷預測工作。王海林說：「今年4月份，我們用大數據預測8月6日將迎來今年最大負荷值8440萬千瓦，實際上在8月5日出現了最高負荷值8480萬千瓦，預測准確率99.53%。」

作為國網公司大數據研究和實施的主要牽頭部門的負責人，王繼業對這樣一個預測結果感到格外高興。「預測之初我們心裡也是有疑問的，畢竟沒有經驗可以借鑒，但最後結果這么精準，證明我們具備和掌握了大數據在負荷預測方面的理論基礎以及數據分析挖掘的能力。」

同樣，國網客戶服務中心也感受到了大數據的威力。目前，客服中心日均處理話務請求量35萬余件。為進一步提高人工服務接通率，減少客戶的等待時間，客服中心依託大數據技術，建立了「實時話務展現及預測」「基於故障事件用戶感知度的主動服務」等場景應用，工作效率顯著提升。例如，通過應用實時話務展現及預測場景，人工服務接通率提升了8%左右，服務效率和效果進一步得到優化。

大數據的優勢不僅僅體現在服務公司內部，在支持新能源接入、提高新能源發電功率和電力負荷預測的精度、提升新能源協調控制水平和綜合能源服務能力等方面也大有作為。

王繼業認為，大數據是智能電網的核心，而智能電網又是全球能源互聯網發展的重要組成部分。隨著大數據深入應用，將促使公司的決策從「業務驅動」轉變為「數據驅動」，進一步提升管理的效率和效益，同時，充分利用這些基於電網的數據，深入分析後將挖掘許多高附加值的服務，有利於電網安全檢測與控制，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等，提升公司管理效益、經濟效益以及社會效益。

「不論從外部環境而言還是企業自身發展需要，大數據不是用不用的問題，而是順勢潮流，必須要用。」王繼業感慨道。他說，自己從事電力通信行業20多年，行業變化如此之大，今天和過去已經不可同日而語。「數據表面看是信息，但提煉分析後就能找出相關聯的規律，再藉助各種工具分析規律就變成了決策。大數據的內容很豐富，可以利用的領域很多，它是一個巨大的市場，抓住了大數據就意味著占據了大市場。」

准備好了嗎

縱觀全球大勢，大數據浪潮席捲而來。作為世界上最偉大的科技成果之一，大數據已經成為推進產業變革和重塑產業競爭力的重要力量。順勢而為、乘勢而上，無疑是大數據時代下最核心的命題。

國網公司的大數據具有量大、分布廣、類型多等特點，背後反映的是電網運行方式、電力生產方式以及客戶消費習慣等信息，這些珍貴的數據如果能挖掘分析好也就釋放了大數據真正的價值。例如，用大數據分析新增用電客戶數量與地區經濟發展之間的關系；從電力消費情況看宏觀經濟趨勢等。

中國電力科學研究院技術戰略研究中心高級工程師鄧春宇認為，大數據好比是一個金礦，但是，想挖出金子也並非易事，「做大數據是非常考驗智慧的」。

數據存儲無疑是挖掘大數據「金礦」的一個重要內容。存儲是大數據的核心，特別是大數據時代對應用需求復雜，對存儲的要求也更高。事實上，隨著智能電網建設深入，信息採集點越來越多，在一些配電和數據中心的採集點達到百萬甚至千萬級。目前這些數據大多採用關系型資料庫進行存儲，隨著智能化的不斷提升，對資料庫處理能力、存儲空間、查詢能力等方面的要求會更高。與此同時，隨著公司信息化建設不斷深入，業務系統產生的數據量呈爆發式增長，部分業務系統面臨存儲升級成本較高、系統響應速度較慢等問題。

針對這些問題，一方面公司對業務系統數據現狀進行詳細分析，針對數量龐大的歷史數據，基於大數據平台開展歷史數據歸檔，不斷提升系統訪問效率，節約系統存儲成本；另一方面，針對業務系統架構進行分析，在可能引起系統訪問瓶頸的地方引入大數據技術加以解決。

安全性則是挖掘電網大數據價值的另一個不容忽視的方面。電網的大數據由於涉及眾多電力用戶的隱私，且地域覆蓋范圍極廣，安全問題較為突出。王繼業表示，公司的大數據將按照分級管理的原則，同步規劃、同步設計、同步投入運行，並根據數據的重要性以及共享程度，確定哪些是可以開放的，哪些是需要邏輯強隔離使用，從而保證在雲基礎上數據系統的安全性。

此外，國網能源研究院管理咨詢研究所高級研究員孫藝新認為，在安全保障的情況下，利用好大數據還要以電力能源價值鏈延伸為主線，實現業務價值鏈向電網外部延伸。一方面，在電力供給、需求、客戶負荷特徵等數據分析基礎上，注重對用戶的數據挖掘與價值發現。利用大數據技術，在需求側管理、家庭能源管理、節能服務、智能家居、95598客戶服務等業務中拉近公司與用戶的距離，挖掘用戶行為的特點；另一方面，由支撐內部管理轉向提供外部服務，將數據資產作為一項產品或服務進行變現。

王繼業認為，大數據應用有需要繼續深化的方面，包括怎樣實現內部與內部、內部與外部之間的數據融合，減少壁壘；如何建立一支具備信息化、電力、數據分析能力的復合型人才隊伍等。作為一項新生事物，大數據處於不同的發展階段研究思考的內容也不同。「只有發現問題才有助於解決問題，引導我們走向正確的路徑。」

經過反復研究探索和試點，目前，公司大數據的價值正逐漸凸顯。例如，公司採用大數據技術，對線損、電量等經營指標進行在線監測和分析。目前，已在部分省（自治區、直轄市）公司進行應用。另外，在今年春節前後30天時間，公司對部分省（自治區、直轄市）公司、333個地市公司共2.75億用電客戶、145億條用電信息等數據，應用大數據分析方法，分別從用電類別、電網負荷、優質服務等角度，對春節用電情況進行了分析，形成11餘萬條分析結果。「通過大數據整合人口、經濟、用電等數據，可以准確反應區域經濟發展和用電客戶的消費習慣，將極大地豐富電力增值服務內容。」孫藝新表示。

大幕已經開啟

「目前，公司大數據研究和試點工作已經取得階段性成果，但這並不意味著公司大數據的研究應用畫上了圓滿的句號，相反，大數據正處於進行時，未來我們要做的工作還有很多。」王繼業強調。

9月14日，公司發布信息通信新技術推動智能電網和「一強三優」現代公司創新發展行動計劃，強調要加快構建各專業共享的企業級大數據平台，積極開展大數據應用場景設計，用好大數據，充分發揮數據價值。

立足公司的發展戰略，未來公司大數據的運用前景光明。「當前，中央提出實施國家大數據戰略，公司又正處於構建全球能源互聯網的新征程中，信息化的任務繁重。利用好大數據，挖掘大數據的價值，推進大數據在公司系統的廣泛應用，是構建全球能源互聯網的重要保證。」王繼業說。

目前，公司已經建成了覆蓋總部和省公司統一的大數據平台。隨著國網山東、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、四川電力和客服中心等試點單位的企業級大數據平台上線試運行。電網業務數據在總量和種類上都已初具規模，接下來的關鍵就是要做好大數據的各項分析。

當前，電網業務數據大致分為三類：一是電力企業生產數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電力企業管理數據，如ERP、一體化平台、協同辦公等方面的數據。

隨著信息化建設推進以及新能源發展，下階段各專業會涌現更多大數據應用需求，包括公司大數據和其他行業數據的關聯性、與經濟社會發展之間的關系等。公司具備非常好的從數據運維角度實現更大程度信息、知識發現的條件和基礎，從而實現立足數據提供運維服務，創造數據增值價值，進一步推動電網發展方式和公司發展方式轉變，為公司構建全球能源互聯網，推動實施國家大數據戰略，提供更有力、更長遠的支撐。

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