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摘要：近年来，随着我国经济发展层次的进一步有效性提升，我国的诸多行业均在实际的发展过程中取得了新的突破和新的发展，大数据平台的广泛运用也在一定意义上促进了诸多行业的稳定、快速发展。在我国电力营销信息化建设的过程当中充分运用大数据平台，能够促进电力营销工作向着更加精细化、科学化的方向发展。本文主要针对大数据平台的电力营销信息化建设策略进行了研讨，仅供参考。
关键词：大数据平台；电力营销；信息化；建设
电力营销相对来说比较复杂，牵扯到不同类型的电力数据。除动态数据外，我们也应当对数据作出综合地分析，梳理数据彼此的相关性与影响。然而，电力营销尚未具备很高的信息化水平，数据分析与挖掘能力也不是很高，这就降低了营销水平与服务品质。为了改善营销水平，我们应当借助大数据平台来开展信息化建设。
1电力大数据分析的定义
一般来说，大数据是指在海量的数据中，论述和总结数据的内涵，通过对数据进行分类整合后，将其传递至用户手中，让他们可以参考数据，建立决策。根据数据的挖掘规则，创建某种关联，这是大数据分析的功能和价值。利用数据挖掘，有助于提升数据总体的利用率，能够让用户作出精准地判断。在提升效率的同时，确保了决策方向的精准性。电力中引入大数据，对工作进行量化分析，这是大数据营销的前提和保障。有关大数据分析的概念，暂时未给出明确的界定。业界认为：大数据分析是引入前沿的数据挖掘、清洗整理等相关技术，分析电力业务中出现的数据信息，对业务作出精准地预测。
2电力大数据的核心技术
电力大数据是新时期的产物，对于促进电力企业的发展有着非常重要的影响。电力大数据的核心技术是电力营销业务开展的基础，也是电力企业现代化建设的核心。现在电力企业一般采取的电力大数据关键技术主要有数据集成管理技术、数据集成分析技术、数据集成分析技术以及数据可视化技术等。
2.1数据集成管理技术
在电力大数据平台中，数据集成管理技术具体就是把两个以上的电力系统数据进行统一，从而可以形成一个更加全面的数据信息系统。所谓的数据集成，具体内涵就是把一些来源不同、阶段不同以及特性不同的数据信息统筹在一起，从而集成一个有具体主体的历史数据平台，这个集成平台的数据可以具有全面性、准确性以及共享性。
2.2数据分析技术
在电力大数据中，数据的分析技术一般就是通过统计学原理和计算机科学原理作为基础，对数据进行深层次的挖掘、分析，识别数据的价值，甄选有价值的信息数据，从而指导电力营销人员制定合理科学的营销策略与服务方式。
2.3数据处理技术
在电力大数据中，数据的处理技术主要就是分散式计算机信息技术、计算机处理技术和计算机流处理技术等等。具体来说分散式计算机信息技术可以用来信息数据的大批量存储和处理；计算机处理技术能够计算数据的实时状况；计算机流处理技术可以及时的处理一些不可控制的信息数据，优化数据平台的资源配置。
2.4数据的可视化技术
在电力大数据中，数据的可视化技术一般来说就是通过图形化的模式，形象生动的表现想要传达的信息数据，从而更加深刻的理解数据，发挥出数据的作用。数据可视化和信息图形、科学可视化以及统计图形都有非常紧密的关系。
3大数据平台下的电力营销信息化建设策略
3.1整体架构的规划
在大数据平台下，电力营销中的信息化建设整体交媾主要是利用Hadoop文件系统中的子系统—分布式处理文件系统作为存储框架，然后利用MapReduce中的分布式技术作为处理框架，利用文件分布式处理技术对ZB、PB级数据进行存储，利用分布式技术对ZB、PB级数据进行分析。同时在整体架构中还涵盖数据管理、操作系统、恢复和备份、调度数据、访问数据、数据仓库、商业智能以及网络层等模块。①处理模块和存储模块通常情况下是建设在虚拟机、操作系统或者是服务器之上。基于硬件的成本和可拓展性，利用普通的标准PC机或者服务器即可组成信息化架构的终端单元。同时利用网络层与访问数据模块相连。访问模块主要包括传递开源数据工具Sqoop、仓库数据工具Hive以及计算机并行编程语言Pig等子模块。②调度数据模块主要是包括分布式锁ZooKeeper、列存储数据库Hbase、收集系统Flume以及数据传输和序列化工具Avro等模块。该模块主要是实现对数据的调度和组织，从而提供数据分析保障。而在调度数据框架之上需要构建商业智能系统，方便对数据进行统计、分析、查询等。另外，在大数据平台中，其备份和恢复、安全管理等模块的构建有助于对电力数据进行保护和管理。
3.2全方位服务体系的构建
电力营销服务体系的构建主要从以下几条主线进行：①服务客户业务主线。该主线主要针对的服务客户系统。通过现场服务、门户网站、营业厅、银行网点以及呼叫中心等手段与客户进行交互活动。这样可以有效地对客户接触事件进行规范，同时全方位地满足客户所需的服务，实现对信息咨询、变更用电与增容、用电征询、故障报修以及举报投诉等业务进行流程化处理，并且提供用电检查、停电通知、客户回访、市场调查、业务通知、缴费提醒等主动式客户服务功能。②回收资金业务主线。该主线主要是针对智能管理电费系统，主要包括欠费、客户缴费、电价、营销账务、退补、核算、抄表等管理内容。并且利用流程化管理的方式对营销账务以及客户电费等基本营销信息进行管理。以银行代收和原有营业厅缴费为基础利用互联网对在线缴费渠道进行拓展，如开通网站充值服务、电力掌上APP、微信平台缴费或者是支付宝缴费等，使电力系统的服务更加智能化、便捷化和多元化。③销售电量业务主线。该主线主要是针对营业管理系统而构建的。用电管理系统主要是指对供电单位的用电业务进行垂直管理，并且建立一个以用电服务和业务扩展为中心的用电管理机制。在此过程中，要始终保持管理环节的相互结合，从而对用电工程进行准确无误的管理。
3.3智能营销服务的构建
智能营销服务的构建主要是利用移动互联网以大数据平台为基础，对各种服务渠道进行整合，为客户提供差异化便捷式服务。电力营销作业移动平台的智能营销服务主要有三种典型的应用场景。①4G移动专网应用场景。在采集基础信息场景中，由电力系统的外勤人员利用条形码扫描方式对客户信息进行收集，包括客户的地理坐标、电话、地址、表计信息以及名称等。将这些信息上传到作业平台中，再由作业平台同步至4G移动专网应用中，如计量网络、百度地图、营销业务和管控等应用。②移动互联网办公应用场景。该应用主要是指业务的审批场景。在审批负责人外出的情况下，由相关的工作人员对审批工单进行在线生成，然后将其传输到营销系统中，同时与电力营销作业移动平台进行自动对接。电力营销作业移动平台会通过移动网络或者互联网络将等待审批的工单发送到负责审批人的智能终端上，待审批工作完成后，由智能终端再反馈到平台之上，与营销系统自动对接。从而完成营销服务。③电力掌上APP应用。该应用场景主要是针对电费缴纳，用户可以在移动客户端中的电费缴纳界面，对电费缴纳项进行单击，人工扫描二维码，进行充值，即可完成电费缴纳业务。
3.4重视人才培养，加强大数据的分析与运用
数据分析人才的缺乏目前已经成为制约我国大数据平台建设与应用的关键因素。信息时代的经济竞争集中体现在人才的竞争上，电力企业的信息化营销也是如此，所以，企业在提高大数据应用效率的过程中，应该重视对人才的培养，或者利用企业内部的培训教育机制，改善人才的知识结构，或者通过人才引进提高信息分析效果，以保证电力企业能够真正发挥大数据的优势。
结语
综上所述，新时期大数据技术成为了电力企业发展的核心技术，对于电力企业在市场经济体制中的竞争性有非常重要的提升作用。电力企业必须要重视大数据平台构建的重要作用，将大数据平台与电力营销业务结合到一起，更好的提升电力营销业务的效率，提升电力企业的服务水平，保障电力企业的经济效益与社会效益，完善我国电力企业的现代化信息建设。
参考文献
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[2]林舒静.基于大数据平台的电力营销信息化建设[J].科技尚品，2016，（12）：151.