國網信息通信有限公司北(běi)京信息災備中(zhōng)心主任 劉軍
國網信息通信有限公司北(běi)京信息災備中(zhōng)心常務副主任 呂俊峰
随着社會的進步和信息通信技術的發展，信息系統在各行業、各領域快速拓展。這些系統采集、處理、積累的數據越來越多，數據量增速越來越快，以至用“海量、爆炸性增長”等詞彙已無法形容數據的增長速度。
2011 年5 月，全球知(zhī)名咨詢公司麥肯錫全球研究院發布了一(yī)份題爲《大(dà)數據：創新、競争和生(shēng)産力的下(xià)一(yī)個新領域》的報告。報告中(zhōng)指出，數據已經滲透到每一(yī)個行業和業務職能領域，逐漸成爲重要的生(shēng)産因素；而人們對于大(dà)數據的運用預示着新一(yī)波生(shēng)産率增長和消費(fèi)者盈餘浪潮的到來。2012年 3 月29 日，美國政府在白(bái)宮網站上發布了《大(dà)數據研究和發展倡議》，表示将投資(zī)2 億美元啓動“大(dà)數據研究和發展計劃”，增強從大(dà)數據中(zhōng)分(fēn)析萃取信息的能力。
什麽是大(dà)數據？
“大(dà)數據”到底有多大(dà)？根據研究機構統計，僅在 2011 年，全球數據增量就達到了 1.8ZB （即1.8 萬億 GB），相當于全世界每個人産生(shēng) 200GB以上的數據。這種增長趨勢仍在加速，據保守預計，接下(xià)來幾年中(zhōng)，數據将始終保持每年 50%的增長速度。
縱觀人類曆史，每一(yī)次劃時代的變革都是以新工(gōng)具的出現和應用爲标志(zhì)的。蒸汽機把人們從農業時代帶入了工(gōng)業時代，計算機和互聯網把人們從工(gōng)業時代帶入了信息時代，而如今大(dà)數據時代已經到來，它源自信息時代，又(yòu)是信息時代全方位的深化應用與延伸。大(dà)數據時代的生(shēng)産原材料是數據，生(shēng)産工(gōng)具則是大(dà)數據技術，是對信息時代所産生(shēng)的海量數據的挖掘和分(fēn)析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。
概括來講，大(dà)數據有三個特征，可總結歸納爲“3V”，即量（Vo l ume）、類（Va r i e ty）、時（Velocity）。量，數據容量大(dà)，現在數據單位已經躍升至 ZB 級别。類，數據種類多，主要來自業務系統，例如社交網絡、電子商(shāng)務和物(wù)聯網應用。時，處理速度快，時效性要求高，從傳統的事務性數據到實時或準實時數據。
什麽是數據挖掘？
數據挖掘，又(yòu)稱爲知(zhī)識發現（KnowledgeDiscovery），是通過分(fēn)析每個數據，從大(dà)量數據中(zhōng)尋找其規律的技術。知(zhī)識發現過程通常由數據準備、規律尋找和規律表示 3 個階段組成。數據準備是從數據中(zhōng)心存儲的數據中(zhōng)選取所需數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法将數據集所含規律找出來；規律表示則是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）将找出的規律表示出來。
“數據海量、信息缺乏”是相當多企業在數據大(dà)集中(zhōng)之後面臨的尴尬問題。目前，大(dà)多數事物(wù)型數據庫僅實現了數據錄入、查詢和統計等較低層次的功能，無法發現數據中(zhōng)存在的有用信息，更無法進一(yī)步通過數據分(fēn)析發現更高的價值。如果能夠對這些數據進行分(fēn)析，探尋其數據模式及特征，進而發現某個客戶、群體(tǐ)或組織的興趣和行爲規律，專業人員(yuán)就可以預測到未來可能發生(shēng)的變化趨勢。這樣的數據挖掘過程，将極大(dà)拓展企業核心競争力。例如，在網上購物(wù)時遇到的提示“浏覽了該商(shāng)品的人還浏覽了如下(xià)商(shāng)品”，就是在對大(dà)量的購買者“行爲軌迹”數據進行記錄和挖掘分(fēn)析的基礎上，捕捉總結購買者共性習慣行爲，并針對性地利用每一(yī)次購買機會而推出的銷售策略。
數據挖掘在供電企業的應用前景
在電力行業，堅強智能電網的迅速發展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網生(shēng)産、企業管理快速融合，信息通信系統已經成爲智能電網的“中(zhōng)樞神經”，支撐新一(yī)代電網生(shēng)産和管理發展。目前，國家電網公司已初步建成了國内領先、國際一(yī)流的信息集成平台。随着三地集中(zhōng)式數據中(zhōng)心的陸續投運，一(yī)級部署業務應用範圍的拓展，結構化和非結構化數據中(zhōng)心的上線運行，電網業務數據從總量和種類上都已初具規模。随着後續智能電表的逐步普及，電網業務數據将從時效性層面進一(yī)步豐富和拓展。大(dà)數據的“量類時”特性，已在海量、實時的電網業務數據中(zhōng)進一(yī)步凸顯，電力大(dà)數據分(fēn)析迫在眉睫。
當前，電網業務數據大(dà)緻分(fēn)爲三類：一(yī)是電力企業生(shēng)産數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電力企業管理數據，如 ERP、一(yī)體(tǐ)化平台、協同辦公等方面的數據。如能充分(fēn)利用這些基于電網實際的數據，對其進行深入分(fēn)析，便可以提供大(dà)量的高附加值服務。這些增值服務将有利于電網安全檢測與控制（包括大(dà)災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準确的用電量預測），客戶用電行爲分(fēn)析與客戶細分(fēn)，電力企業精細化運營管理等等，實現更科學的需求側管理。
例如，在電力營銷環節，針對“大(dà)營銷”體(tǐ)系建設，以客戶和市場爲導向，省級集中(zhōng)的 95598客戶服務、計量檢定配送業務屬地化管理的營銷管理體(tǐ)系和 24 小(xiǎo)時面向客戶的營銷服務系統，可通過數據分(fēn)析改善服務模式，提高營銷能力和服務質量；以分(fēn)析型數據爲基礎，優化現有營銷組織模式，科學配置計量、收費(fèi)和服務資(zī)源，構建營銷稽查數據監控分(fēn)析模型；建立各種針對營銷的系統性算法模型庫，發現數據中(zhōng)存在的隐藏關系, 爲各級決策者提供多維的、直觀的、全面的、深入的分(fēn)析預測性數據, 進而主動把握市場動态,采取适當的營銷策略，獲得更大(dà)的企業效益，更好地服務于社會和經濟發展。此外(wài)，還可以考慮在電力生(shēng)産環節，利用數據挖掘技術，在線計算輸送功率極限，并考慮電壓等因素對功率極限的影響，從而合理設置系統輸出功率，有效平衡系統的安全性和經濟性。
公司具備非常好的從數據運維角度實現更大(dà)程度信息、知(zhī)識發現的條件和基礎，完全可以立足數據運維服務，創造數據增值價值，提供并衍生(shēng)多種服務。以數據中(zhōng)心爲紐帶，新型數據運維的成果将有可能作爲一(yī)種新的消費(fèi)形态與交付方式，給客戶帶來全新的使用體(tǐ)驗，打破傳統業務系統間各自爲陣的局面，進一(yī)步推動電網生(shēng)産和企業管理，從數據運維角度對企業生(shēng)産經營、管理以及堅強智能電網建設提供更有力、更長遠、更深入的支撐。