電力營銷大數據竊電

㈠ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。

㈡ 電力體制改革進展到哪一步，國家電網公布最新數據

（一）隨著分布式電源的不斷廣泛接入，電力調度和優化控制將變得愈加復雜，供電企業和用電戶之間的交互與合作關系將更加緊密。（二）傳統的供電企業與用電戶構成的供用雙方市場中，將出現虛擬電廠、分布式光伏、電動汽車充換電等第三方主體，完成改變原有市場秩序。大批售電公司將湧入售電市場，供電企業面臨被「管道化」的風險。（三）隨著電力交易中心的建立，電力交易市場的定價功能、交易功能、數據服務功能將不斷完善，競爭更趨多元化、激烈化。（四）電網與用電戶之間、電網與售電企業間、售電企業與終端產銷者之間將建立一套高效、聯動的立體化需求管理機制。（五）以更高效的信息化管理電力市場，在通信及信息技術的強力支持下，電力市場將實現信息共享、設施共享、即時協作和智能決策。三、供電企業競爭優劣勢分析目前，已經有越來越多的企業參與到電力業務，如分布式能源方面的比亞迪等；通信企業如華為、中興、小米等以及互聯網企業也會參與到新興業務。與這些競爭者相比，我們供電企業的優勢主要體現在擁有龐大的客戶群體、豐厚的電網技術經驗、高素質的電力專業員工。但同時，我們也存在互聯網等新興技術的運用不夠成熟、現有制度流程限制多及企業體型龐大轉型慢等問題。表1供電企業與競爭主體優劣勢對比競爭主體優勢劣勢供電企業龐大的已有客戶群體；積累豐厚的電網技術和經驗；員工電力營銷服務的知識積累。企業規模龐大轉變周期較長；對於互聯網等新興技術的運用不夠成熟；業務方式不夠靈活，受限較多。發電企業穩定的能源供應；數據積累豐富；技術研發實力強；客戶渠道穩定。敏感不足；商業模式缺乏創新；競爭意識較弱。互聯網企業服務渠道豐富；服務模式創新能力強；信息深度廣。電力產品知識欠缺；電力行業技術經驗薄弱；技術研發能力較弱。四、供電服務發展提升策略（一）增強全員、全程、全心全意服務理念。積極推進客戶服務體系建設，不斷完善電網架構，提高電力供應保障能力；不斷提升供電可靠性，提高電能質量水平；以客戶需求為中心，不斷提升客戶關系管理能力。要在供電企業內部進一步強化全員服務意識，變傳統的「等客戶上門」為「主動出擊」、積極走出去。通過各專業協同服務，做好客戶用電前、中、後各環節全流程服務，提升企業信譽度和美譽度。（二）加強服務品牌建設，培育忠誠客戶。服務品牌是企業長期積累的客戶口碑，是企業面對激烈社會競爭的軟實力。供電企業要樹立品牌和產品意識，學習借鑒其他行業品牌包裝和品牌運營管理經驗，通過不斷整合升級供電服務品牌，更新升級供電服務產品，爭取獲得客戶的認同和依賴，逐步培育重視的客戶群體。（三）注重服務成本管控，提升盈利能力。找准客戶需求，提供客戶真正需要的服務，避免過度服務和資源浪費。通過開展營銷大數據分析研究及應用，結合不同類型、群體客戶的用電需求、習慣、價值、影響等因素，制定有針對性的服務策略。在確保電力普遍服務和個性化差異服務的基礎上，整合服務渠道資源，優化配置實體營業廳，推廣普及微信、網廳、掌廳等遠程服務渠道以及電費銀行劃扣等低成本服務方式，力爭在企業成本與經營利潤之間取得合理平衡。（四）優化流程規則，提高業務便捷性。對標學習香港中華電力客戶僅憑身份證即可快速所有用電業務的人性化措施，進一步精簡業務流程，使得供用電業務流程設置既能配合政府要求、合理規避企業經營風險，又能提升業務便捷性、提高客戶主觀感知體驗。（五）推進科技創新，增強人才和技術優勢。加強電力營銷科技創新，應用前沿技術手段，為業務、現場服務等工作提供信息化平台支撐。加強計量表計管理，努力為供用電雙方提供透明、公正、放心的交易環境，同時也可以為竊電案件查處、取證、電量追補等公正提供有力的技術支持。供電企業也需要依託電力專業技術優勢，建立科研培訓基地，培養專業技術人才，增強供電企業人才技術資源優勢。

㈢ 大數據時代電力營銷管理創新研究論文

大數據時代電力營銷管理創新研究論文

摘要： 對電力企業來說，大數據營銷能基於海量數據的分析，為其制定營銷戰略提供依據，而如何在大數據基礎上進行電力營銷管理創新是亟待解決的大問題。本文首先闡述了目前基於大數據電力營銷管理的弊端；其次分析了基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰；最後提出了基於大數據的電力營銷管理創新，以促進電力企業穩定、長久發展。

關鍵詞： 大數據；電力營銷管理；創新

在當前的大數據環境下，電力系統既面臨新的發展機遇，也面臨著新的挑戰。對電力系統來說，大數據不僅是科技生產力進步的具體體現，也是新形勢下電力系統發展、管理及技術改革的重要依據，電力系統的大數據包括生產、運營和管理三方面。電力營銷是電力系統的重要部分，對提高企業的核心競爭力及確保企業的可持續發展具有十分重要的作用。然而由於各種因素的影響，電力營銷管理目前存在諸多弊端，在大數據時代，對電力營銷創新管理模式進行研究迫在眉睫，基於此，筆者對基於大數據的電力營銷管理創新進行研究。

1.基於大數據的電力營銷管理的弊端

在大數據背景下，國內電力企業營銷管理存在諸多弊端，具體表現在下述幾方面：

第一，電力營銷管理理念亟待改進。電力行業長久以來屬於國家的壟斷行業，而隨著各種新型能源的不斷出現，電能面臨著巨大的競爭，然而其營銷設計仍以業務導向為核心，很少考慮市場的競爭狀況和客戶的需求，沒有建立一種以客戶為核心的營銷管理機制；

第二，電力營銷業務功能亟待完善。電力系統的營銷政策、技術研究、運維及市場開拓等方面的機構不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，電力營銷運營效率亟待提升。電能計量檢定、人員及相關設備重復配置；規劃、生產的部門對電力營銷管理支持力度較弱；故障搶修、業擴報裝等服務流程不協同。綜上所述，電力營銷管理亟待進行創新，以適應新形勢下客戶對供電服務的要求。

2.基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰

2.1機遇

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理面臨的機遇主要表現為：

第一，國內經濟穩定發展，電力需求仍持續增加；

第二，國家實施節能減排，電能應用范圍更加廣泛；

第三，國家電網創建「雙一流」，為加快營銷發展注入新動力。

2.2挑戰

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理也面臨諸多挑戰，具體表現為：

第一，國家經濟轉型期的'結構優化調整及節能減排戰略的實施，國家控制能源消費總量，大工業用電比重會呈現一定程度的下降。循環經濟、節能環保產業、分布式電源等會日益增加，對電力營銷市場的發展帶來威脅，影響電能的市場佔有率；

第二，國家大力開發低碳技術，清潔能源要求必須建立一種新型的供用電模式，而現有的供電模式要滿足這些應用需要法律、政策、技術等眾多方面的支持才能實現；

第三，國家電網推進「三集五大」要求電力系統必須要轉變營銷發展方式。目前電力系統的營銷仍然資源分散、管理層級多，亟待進行整合；營銷管理的專業化、組織結構扁平化、管理層級等方面亟待改進，集約化、智能化的服務手段亟待提升等，使得目前電力系統的營銷管理面臨巨大挑戰。

3.基於大數據的電力營銷管理創新研究

在大數據及信息化背景下，電力企業要提高核心競爭力，必須要順應時代潮流，及時對傳統的營銷管理體系進行重構，通過利用大數據分析研究結果進行電力營銷，具有極大的市場價值。

3.1通過大數據分析客戶的潛在需求行為

大數據最主要的特徵之一是海量的數據，電力企業要獲取比較精準的數據，必須進行大量數據的分析研究尋找客戶的潛在需求。所以對電力企業來說要重建營銷管理體系，提高核心競爭力必須要制定多種方案，通過大數據的分析結果尋找潛在的客戶需求，站在用戶的角度，分析用戶的電能消費行為和特點，通過這些分析及時改變自己的營銷管理模式，提升服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度，最終提高電力企業的知名度。

3.2通過大數據分析精準定位消費客戶，進行個性化營銷

從大數據提供的海量信息中分析客戶的消費行為，找出電力系統最精準的用戶，以便電力企業的營銷能實現精準化，同時根據精準化消費群體的特徵建立針對性的營銷方式，從而能劃分出精準的消費客戶，進行個性化營銷。隨著經濟的發展和用戶需求的提升，電力企業也逐漸重視電力營銷的精準化，而大數據的出現不僅使精準化營銷變得更加高效，也極大地提升了服務和產品質量，使得消費者市場也發生一定程度的變化。消費者市場的劃分必須要經過大數據才能實現精準的分析，這種分析結果面臨的是個體消費者，而並非是群體，在這種情況下，電力系統的個性化營銷在不久的將來一定會成為電力系統的營銷主體。

3.3運用大數據分析，製品新產品，拓展新市場

對電力系統來說，傳統的以業務導向為核心的營銷管理已經難以滿足現代化的需求，通過大數據分析結果制定針對性的營銷策略是十分重要的，這對於電力企業開拓市場和業務起著決定性作用。如騰訊在開發游戲時，總是先通過大數據對游戲用戶行為進行精準的分析然後再推出產品，通過這種方法能使其在推出手游時更具有針對性和精準性。因此電力企業通過使用大數據分析客戶的消費行為，開拓新業務、新市場是未來發展的必然趨勢，根據大數據分析的結果為客戶制定更加個性化的需求，並進一步制定針對性的營銷渠道，拓寬產品領域。

3.4依靠互聯網技術，合作開展大數據營銷，開展多元化服務

隨著互聯網營銷的風靡，很多行業越來越重視網路營銷，他們通過使用大數據進行網路營銷。電力系統要想持續、穩定、可持續發展，必須要充分利用互聯網進行大數據營銷，除了要在電力系統領域建立相關的資料庫，利用資源優勢外，還要不斷拓展業務，通過業務延伸實現電力企業的多元化發展模式。多樣化服務的開展可從下述幾方面著手：客戶經理對客戶的用電狀況進行詳細的統計和分析，提出的建議中不僅要有生產班次的安排，還必須要為客戶的用電狀況提供針對性的無功補償。站在客戶角度為客戶節約電費著想，為客戶的用電負荷進行合理、科學的指導，這不僅能有效地節約電費，還能有效減少設備的能耗。電力企業還要在基於自身優勢的基礎上，不定期檢查用電設備的運營狀況，及時排查運行過程中存在的安全隱患，這對確保配電網的穩定運行具有重要作用。要對所在區域的電網進行改造時，要及時通知大客戶，並將規劃改造的詳細情況與大客戶進行溝通交流，以得到客戶的理解和支持，這對電力企業的穩定發展意義重大。

3.5與稅務部門合作減小電費回收風險

對電力企業來說，電費能否正常回收是確保其正常運作和提高經濟效益的關鍵環節，尤其是大客戶的電費回收，由於受到各種因素的影響，電費回收難一直是難以解決的難題。目前多數電力企業為了加強電費回收，通常採取如下措施：強化合同管理、建立信用評級制度、嚴格客戶資質審核、高壓用戶電費擔保模式等，在這些措施中，高壓用戶擔保模式具有較好的效果，然而也存在一定的不足之處。對電力企業來說，僅僅具有採集客戶的用電信息數據，對客戶的資金信息難以准確把握，高壓用戶擔保模式雖然讓電力企業通過銀行掌握相關的資金信息，然而很多企業的現金流並不通過銀行，因此獲得信息並不準確，在一定程度上影響電費回收風險的控制效果。為了有效解決這種弊端，可建立一種能將用電企業的資金流動信息整合到電力系統大資料庫的營銷管理中，而與稅務部門進行合作能達到此目的。具體實施措施如下：首先，與稅務部門協調，將電力系統大數據平台增加一個調取用電企業每月納稅信息的模塊；其次，根據用電企業的納稅和銀行信貸狀況，計算電費回收風險指數，評估風險；最後，根據評估結果建立預警機制，對於部分電費回收風險較大的企業可採取各種手段介入電費回收。

4結束語

綜上所述，大數據時代的來臨給傳統企業和互聯網企業的營銷管理帶來巨大的沖擊，越來越多的企業開始利用大數據進行營銷管理，電力企業也要與時俱進，持續改革，在大數據時代下重構營銷管理體系，以提高其核心競爭力和經濟效益。

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㈣ 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控