遠光軟件（來源：CIO時代網(wǎng)　作者：不詳）

　　電力行業(yè)是應(yīng)用信息技術(shù)較早的行業(yè)之一，信息技術(shù)在電力工業(yè)中的應(yīng)用起始于20世紀60年代初。隨著現(xiàn)代技術(shù)的不斷發(fā)展，信息化建設(shè)在電力行業(yè)中扮演著越來越重要的角色。

　　周家電網(wǎng)公司和五大發(fā)電集團的管理模式都在向集團化運作、集約化管理、精細化管理的方向發(fā)展，而信息化是實現(xiàn)這一目標的有效手段。電力供需的平衡使更多的電力企業(yè)把精力投放在內(nèi)功的磨練上。同時，電力的市場化運作導致了競爭加劇，促使更多的電力企業(yè)把加強管理、強化核心競爭力、提高企業(yè)效益當作企業(yè)最主要的目標，而信息化建設(shè)是實現(xiàn)該目標最有力的手段。

　　我國電力企業(yè)BI需求分析

　　多年來，各個電力企業(yè)都保留著大量在不同時期開發(fā)的專業(yè)系統(tǒng)軟件，這些系統(tǒng)相互獨立，缺少統(tǒng)一規(guī)劃，數(shù)據(jù)接口不規(guī)范，無法實現(xiàn)共享，從而形成了大大小小的“信息孤島”。這種現(xiàn)狀導致無法建立科學、有序、合理的數(shù)據(jù)環(huán)境，也導致用戶在查詢數(shù)據(jù)的時候要耗費大量的時間和精力，而這些程序的堆積也耗費大量的財力。把BI引入到電力行業(yè)中來，將使電力企業(yè)決策管理更加科學化，對防范、控制和化解電力企業(yè)風險具有現(xiàn)實的意義。

　　電力企業(yè)BI系統(tǒng)架構(gòu)

　　BI的核心技術(shù)主要包括3個關(guān)鍵部分：數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、聯(lián)機分析處理（On Line Analytical Processing，簡稱OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡稱DM）。數(shù)據(jù)倉庫是BI的基礎(chǔ)，OLAP對數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)挖掘完成知識發(fā)現(xiàn)。這3個部分形成一個統(tǒng)一整體，互相補充，使BI能夠?qū)ζ髽I(yè)的經(jīng)營狀況進行全面、深入的分析。

　　從系統(tǒng)觀點來看，BI的數(shù)據(jù)處理過程是：從各個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫和其他數(shù)據(jù)源中抽取有用的數(shù)據(jù)；然后對采集來的數(shù)據(jù)進行清理和轉(zhuǎn)換，以保證數(shù)據(jù)的完整性、一致性；經(jīng)重構(gòu)后，按照不同的分析主題存放到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中。這樣，原先存放在多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的、反映企業(yè)局部情況的數(shù)據(jù)經(jīng)過整理后，就轉(zhuǎn)換成反映企業(yè)整體情況的信息，從而完成了從數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)變。

　　存放在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中的信息利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、聯(lián)機分析處理工具進行處理后，就可以形成帶有規(guī)律性的、能夠?qū)ζ髽I(yè)運營提供指導意義的知識，從而完成了從信息到知識的轉(zhuǎn)變。企業(yè)的決策層可以利用得到的知識，制定相應(yīng)的策略，并反饋到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，最終改善企業(yè)的運營狀況。

　　電力企業(yè)BI技術(shù)應(yīng)用分析

　　隨著電力營銷管理信息系統(tǒng)的相繼建設(shè)和投入使用，電力企業(yè)積累了豐富的客戶信息資料和市場需求信息。采用BI技術(shù)對這些信息進行綜合分析，可以提高企業(yè)經(jīng)濟活動分析水平，加強電量電費信息管理，提高企業(yè)售電收入。

　　例如，根據(jù)電力公司計費數(shù)據(jù)和電網(wǎng)管理數(shù)據(jù)，就可以計算出某時間段內(nèi)或某地區(qū)內(nèi)的用電負荷、用戶數(shù)、線路損耗等數(shù)據(jù)，從而得出電力負荷走勢及各地區(qū)用電量對比結(jié)果，這就為生產(chǎn)計劃和任務(wù)調(diào)度策略的制定提供了有力依據(jù)。分析生產(chǎn)和銷售數(shù)據(jù)則可輔助勞動組織管理和財務(wù)資金運籌，提高勞動生產(chǎn)率和企業(yè)經(jīng)濟效益，它還有助于合理組織物資供應(yīng)及調(diào)撥，從而降低物資消耗。電力企業(yè)在長期的運行過程中已經(jīng)積累了大量的用戶資料和歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)這些資料和數(shù)據(jù)建立用電數(shù)據(jù)倉庫，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法進行有針對性的分析，就可以得到需求模型。根據(jù)這個模型來制定電網(wǎng)規(guī)劃和供電計劃，就能夠降低發(fā)電成本，提高企業(yè)效益。而按不同的特征對用戶進行分析，則可以挖掘到不同領(lǐng)域的信息。