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大数据分析在供电企业中的应用研究

作者：邱爽

来源：《科技风》2016年第19期

摘要：科技的发展使数据的积累速度大幅提高，如何有效利用这些海量数据已成为影响

企业核心竞争力的主要因素。本文通过大数据分析电力系统营销数据，以提升供电企业的服务

质量，指引供电企业的发展方向。随着大数据处理技术的发展、供电数据的积累及政策的导

向，供电企业可以提出具有前瞻性的供电解决方案，获得更为准确的用电需求信息，提高供电

企业运行效率，提供企业管控能力。

关键词：供电企业；大数据分析；大数据处理；用电信息；处理效率

中图分类号：TM93文献标识码：A

大数据（BigData）又称为海量数据，这些数据在未经处理前不具备任何参考价值，无法

作为参考或辅助决策的依据。但这些数据只要经过恰当的处理与分析就能将海量数据转化为有

参考价值的数据，从而提升企业的服务水平及竞争力。

大数据的分析及应用与现今生活息息相关，涉及交通、购物、天气、刑侦、电力等众多领

域，将不同类型的数据收集并加以分析，极有可能挖掘出以往不为人知的信息与模式。

例如在不侵犯个人隐私法规的前提下，利用数字医疗记录进行健康趋势分析或疾病关键因

素分析与控制等，通过上述数据即可建立周围因素与健康之间的关系模型；网上购物网站利用

数据分析可找出消费者喜好的产品，通过系统向消费者推荐同类商品，增加消费者购买的可能

性；电力系统大数据分析从用户注册、缴费完成（包括现金缴费、银联缴费、代扣等）至核销

对账的完成，所有类型数据均存储在系统中，构成电力营销系统大数据，使企业的信息管理更

加便捷，同时能有效的识别和分析潜在风险，并制定相应的防范措施。

大数据的1概念及意义

大数据又称海量数据，是指无法在一定时间内用常规软件处理的数据集合。

近年来，随着大数据处理与应用技术研究的深入，如何将大数据转换为企业生产力和竞争

力是目前电力企业改革的趋势。

目前，对大数据的定义应具有以下5V特点：

数据量1.1

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数据量是大数据的最基本特征；物联网数据及使用者主动、被动分享的数据快速的累积，

很容易是数据量达到TB或PB等级；海量数据给处理工作带来了挑战，不仅是数据的提取，

资料的管理与存储，更重要的是有效挖掘出隐藏在此数据里的重要信息。

多样性1.2

大数据不仅强调数据量的大小，还涉及数据类型的改变，具体可分为三类：结构化数据、

半结构化数据以及非结构化数据；所谓结构化数据可用二维表结构表述，并可存储在数据库

中，而非结构化数据将无法以预定的数据模型存入数据库表中。

数据的时效性1.3

传统的数据分析注重对历史数据的分析与挖掘，并且所有分析数据都以日或月为基准单位

产生，然后进行生产计划决策，但随着技术更新速度的加快，这类过长的历史数据以无法满足

市场的需要，所以企业必须实时分析所拥有的必威体育精装版数据。

数据的可1.4靠性

过去数据在分析前均经过预处理，可保证数据的可靠度，如果处理企业实时数据，数据测

量往往受到不同外在因素影响而产生不同形态的误差，甚至测量数据不完整，导致品质不良，

影响分析结果。

数据1.5价值

所收集的大数据期望可以带来能被利用的价值，将大数据经过适当的处理分析，进而得到

各种应对方法。

针对供电企业的海量数据，传统的通过单机处理或使用一般数据库进行处理和分析已经不

能满足企业的需求。

基于此，本文以Hadoop分散式平台与Hadoop两大核心技术——MapReduce分散式算法

与HDFS分布式文件系统，对供电企业大数据进行存储、处理与分析。

供电企业2大数据处理平台

Hadoop是针对MapReduce框架所实现一个具有分散式运算框架的开放式平台，包含有著

名的分布式文件系统（HDFS）、分散式数据处理框架（MapReduce），分散式以Column-

Oriented数据存储系统（HBse），提供可靠、高效、可伸缩的分散式处理平台。

分2.1散式储存

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