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摘要：当今社会在经济发展中对电力需求不断上升，电力行业在人们的生活、工作和学习中扮演的角色也越来越重要.电力营销是供电企业的核心竞争力所在.传统的电力营销对数据的深入挖掘与分析存在不足之处，引入电力营销大数据平台，实施基于营销系统海量数据开展的数据挖掘、预测分析、客户服务及精益化管理，能够提高营销业务的服务能力及服务质量，是确保供电企业营销服务可持续发展的重要途径。
关键词：电力营销；大数据；监控；平台；
引言
随着网络信息技术的飞速发展，各大企业若要实现稳定可持续发展，就必须与时俱进地构建大数据平台。我国电力企业以往所使用的电力营销模式弊端重重，难以对数据信息进行全面分析和高效利用，许多潜在问题也无法及时发现。基于大数据平台展开电力营销信息化建设，能够在深入挖掘数据信息的基础上全面分析问题，让电力营销的实效更上一层楼，有效优化电力营销工作的总体水平及服务质量。
1电力营销大数据平台的基本概念
在了解电力营销大数据平台的基本概念之前，首先需要对电力营销有一个基本的了解。电力营销意味着在不断变化的电力市场中，电力客户需要关注电力供应和使用关系，使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济和可靠的电力产品及服务。以传统的能源营销理念，结合主要技术和大数据的特点，电力营销大数据平台可以简单地归纳为基于营销系统海量存储数据，利用先进的技术和方法，如数据存储、数据挖掘、数据分析、可视化展示等来实现预测分析、客户服务分析、营销精益化管理等功能，进一步提高营销服务能力和服务质量的平台。随着电力市场的不断发展，电网公司提出了营销配电等业务板块建设的集成协同运营机制，实现了信息共享、协调互动以及构建大型营销体系。
2电力营销大数据平台的架构
2.1存储
电力营销大数据平台架构设计应充分考虑存储技术，需要PB、ZB级的存储空间作为支撑，否则系统就很容易崩溃。因此，在进行存储应用时，我们可以从存储模块入手，为了降低该模块的硬件成本，提高硬件的可拓展性，将大数据存储模块与大数据处理模块构建在通用的服务器、操作系统或者虚拟机上建立存储单元，标准的普通服务器或者PC机即可成为基于该架构的终端组成单元。除此之外，存储还能在大数据调度框架之上作为企业级商业智能应用系统，用来进行查询、分析和统计等工作。
2.2操作系统
在进行操作系统的构建时，可以从四个方面进行考虑。第一，基础设施层。包括网络、服务器和存储等硬件资源以及操作系统，数据库和其他支持软件等软件资源数据源层分为数据访问和数据存储两个部分，数据访问由数据复制软件GoldenGate和ODI实现数据转换工具的数据存储使用关系数据库Oracle存储缓存数据，公司数据，系统支持数据。第二，接口交换数据业务逻辑层。平台管理软件实现业务逻辑包括模型管理、标准编码管理、数据转换管理、数据质量管理、主数据订阅管理、交换区域管理、平台资源监控和平台数据监控等八个组件和应用架构；第三，集成服务层。为其他管理系统提供数据服务，包括数据访问Web服务实现的服务和通过JMS实现的消息传递服务；第四，表示层。基于业务逻辑层组件提供的功能，一系列完美匹配用户体验的接口由JSP/Servlet、AJAX、Flex、JavaSwing、HTML和CSS等技术手段实现。
2.3服务器
电力大数据平台的总体结构与电力系统中丰富的电力数据源流相结合，包括电力流量、信息流量、业务流量、故障流量和气象流量，然后从具体的工业应用中推导出来，作为传输和转换。负载控制系统，管理信息系统，监控和数据采集系统，能量测量系统都会在电力设备或在线监测系统等上分布、使用、调整。服务器的稳定关系到上述系统的稳定性以及可靠性。因此，建立一个具有完整功能、稳定的服务器是十分必要的。
3基于大数据的客户服务态势监控
2.1客户服务态势监控过程
借助大数据分析技术，并依靠多个大数据分析的模型与场景能够掌握客户服务的多层级、多维度数据标签。对于客户服务态势监控而言，就是在监控大屏中显示分析结果；首先借助客户关注的热点话题，掌握不同地区用户实际服务需求。接着，利用业务办理实时抢修、停电态势，体现用户需求的服务进程，从大方向了解客户落地与诉求的变化趋势。紧接着，借助服务渠道掌握供电企业提供的各项服务渠道整体使用状况以及业务分布状况，并对各渠道的服务能力进行初步评估，以此为根据判断是否存在漏洞。最后，借助特点事件态势、电力舆情态势、投诉全景态势以及客户满意度态势、投诉全景态势、电力舆情态势、热点事件态势掌握客户对电力服务全方位的整体评价，进而分析影响电力服务与客户满意度的主要因素。除此之外，客户服务态势监控应当以辖区GIS地图为依据，并新增钻取、元素以及浮层等功能充分表明客户服务态势。
2.2客户关注热点态势
以GIS地图为基础，对客户关注渠道分布、关注人群分布、热点区域分布以及关注热点构成等进行实时展示，同时紧密联系历史监控数据掌握动态变化趋势，从而全方位掌握用户关注热点情况，更能够提供多元化的自定义组合条件，进而掌握详细渠道、人群、区域以及热点的实际情况，也能够了解各热点之间的关系，为电力服务决策提供可靠依据。根据种类的不同，客户关注热点主要有服务质量、供电质量、电价电费以及供电业务等，而每个分类也包含多种热点，主要有电力积分、电e宝、电量异常、电压不稳、网点查询、电费缴纳、停电公告、进度查询、电力工程、窃电行为、故障检修、停电抢修、业扩咨询以及业扩受理等。
3.3关注热点构成
结合系统判断出来的用户关注热点，体现热点关注比例、关注量、分类以及热点明细等，借助颜色的不同对近段时间内热点的变化趋势进行判断。除此之外，也能够全面展示不同时间段，每个热点的实时变化状况。系统自动展示全部热点构成状况，能够自动组合显示部分或者全部热点情况。举例来看，选择暂停恢复、增容、新装，来组合显示这类热点的实际关注情况与变化趋势，以此为基础掌握辖区范围内新增容量的变化趋势与情况。若在加上暂停、减容、销户等，落实整体变化对比，也能够掌握总体容量变化的实际情况。
结束语
总的来说，电力大数据平台具有规模性、多样性、高速性以及价值性等多种特征。作为新时代背景下的新兴事物，电力大数据技术是保障电力公司稳定有序运营的关键所在。所以在大数据平台下进行电力营销营销化建设，应当综合运用数据集成管理技术、数据处理技术、数据可视化技术以及数据分析技术，贯彻落实系统及数据的安全管理，高效整合信息资源，科学评估回收电费的风险，实现移动办公并且普及掌上电力APP的应用。
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