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電力行業(yè)解決方案

發(fā)布于:2020-01-03 20:33來(lái)源:北京軟件開(kāi)發(fā)公司 作者:華盛恒輝 點(diǎn)擊:

  電力企業(yè)為國家骨干核心企業(yè),一般形成了總部、省公司和地市三級運營(yíng)管理模式,對公司主營(yíng)業(yè)務(wù)活動(dòng)和核心資源開(kāi)展“全天候、全方位、全流程”的在線(xiàn)監測、運營(yíng)分析、協(xié)調控制、以及全景展示,以全面掌握公司運營(yíng)狀況,實(shí)現公司運營(yíng)過(guò)程中異動(dòng)和問(wèn)題的動(dòng)態(tài)監測及自動(dòng)預警等業(yè)務(wù)應用場(chǎng)景成為了核心訴求。電力行業(yè)IT實(shí)力夯實(shí),一般配有多套相對獨立又具有層級的業(yè)務(wù)系統,但對數據可視化管理及應用開(kāi)發(fā)稍顯不足,缺乏契合未來(lái)業(yè)務(wù)布局的數據分析應用統一規劃。

  1.1行業(yè)現狀

  電力企業(yè)作為國家核心骨干企業(yè),經(jīng)過(guò)多年發(fā)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(yè)經(jīng)營(yíng)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(wú)法很好地企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理提速。

  1.2目前遇到的問(wèn)題

  1、IT系統局限性大,用戶(hù)自主性難以發(fā)揮

  自主自助式的數據分析與應用探索需求愈發(fā)強烈,用戶(hù)希望自主式開(kāi)發(fā)展示和報告制作,并設計業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數據分析,但是原有數據分析系統操作難度大,學(xué)習成本高,功能滯后,不能滿(mǎn)足多元化業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景。

  2、數據孤島嚴重

  原有財務(wù)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(jìn)行關(guān)聯(lián)、整合及聯(lián)通,無(wú)法從統一視角去衡量全企業(yè)業(yè)務(wù)概貌,難以完全釋放數據的真正價(jià)值。

  3、缺乏數據管理機制和保障

  企業(yè)雖然已經(jīng)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(zhì)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(yè)務(wù)場(chǎng)景分析需求

  目前電力企業(yè)提供的分析報告形式簡(jiǎn)單固化,對分析需求響應的時(shí)效性差,未能提供與業(yè)務(wù)人員交互的數據分析功能,從而無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)快速靈活多變的數據分析需求。于此同時(shí),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(guān),不能讓用戶(hù)基于“所見(jiàn)”進(jìn)行探索分析。

  5、項目周期長(cháng),需投入過(guò)多人力物力

  傳統的大數據平臺的項目成本高、收效慢、風(fēng)險高,由于建設周期長(cháng),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(yè)需求一款輕便,周期短,易操作的數據分析平臺,一來(lái)縮短建設周期,減少人力物力地投入,二來(lái)能夠快速輸出建設成果,快速構建數據分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景;

  2.1業(yè)務(wù)架構

業(yè)務(wù)架構圖

  基于企業(yè)級一站式大數據應用構建平臺,對多個(gè)獨立系統的數據進(jìn)行集中整合,強化企業(yè)數據資產(chǎn)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(shù)挖掘數據價(jià)值,快速構建契合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數據應用,實(shí)現生產(chǎn)實(shí)時(shí)監控、OMO運營(yíng)在線(xiàn)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(yè)務(wù)模塊的數據應用需求。

  2.2技術(shù)架構

技術(shù)架構圖

  MPP架構圖

  整個(gè)平臺技術(shù)架構分以下五個(gè)層面

  1.數據源層:對接來(lái)自不同業(yè)務(wù)信息系統數據,實(shí)現異構數據源的關(guān)聯(lián)整合,對數據進(jìn)行集中管理,打造堅實(shí)的數據基礎。

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

  3.倉庫集市層:將經(jīng)過(guò)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(jìn)行存儲,并根據電力行業(yè)不同的業(yè)務(wù)分析主題的需求,對數據模型進(jìn)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(yè)務(wù)人員和分析主題需求,建立即席查詢(xún)、多維分析、數據報告、深度分析等豐富的數據應用場(chǎng)景。

  5.展現層:以豐富美觀(guān)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(yè)務(wù)用戶(hù),所有用戶(hù)都可以通過(guò)主流瀏覽器或移動(dòng)終端來(lái)訪(fǎng)問(wèn)系統。

  2.3數據化運營(yíng)佳實(shí)踐步驟

  1、定義戰略目標

  戰略目標可大可小,部門(mén)也有部門(mén)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(lái)說(shuō),想要什么是重要,通過(guò)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(yíng)體系中是承上啟下的潤滑油,是業(yè)務(wù)和原始數據的連接器,它由原始數據加工而來(lái),反過(guò)來(lái)又驅動(dòng)其他數據應用產(chǎn)品。企業(yè)需要梳理業(yè)務(wù)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(dòng)化的數據分級及應用中心,面向企業(yè)內部不同層級的人員構建對應的數據應用服務(wù),既要為企業(yè)高管提供數字化的決策支持及風(fēng)險監控,同時(shí)也要滿(mǎn)足數據分析人員日常統計與分析需求,精簡(jiǎn)報表及指標,讓管理人員從數據處理逐漸轉變?yōu)閿祿治觥?/span>

  4、數據項目落地實(shí)踐

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

  2.4demo效果圖

  

電力行業(yè)解決方案——demo效果圖1
電力行業(yè)解決方案——demo效果圖3
 
電力行業(yè)解決方案——demo效果圖4
 
電力行業(yè)解決方案——demo效果圖5
 
電力行業(yè)解決方案——demo效果圖6
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