电力大数据电子商务应用策略

电力大数据电子商务应用策略

张洁玺 王可 王丽君

北京国电通网络技术有限公司 北京 100070

摘要：现阶段，电力大数据一般都应用在电力企业内比较传统的一些业务，其自身的重要价值并未得以充分的挖掘和利用。互联网+时代，电力企业若想长远发展，就必须充分发挥电力大数据自身的重要价值，加强其在电子商务中的应用。笔者针对电力大数据电子商务的应用进行了探究与分析，希望对电子商务的发展有所帮助。

关键词：电力大数据；电子商务；应用策略

近些年，电力数据的增长速度不断加快，并且已经逐步的形成了一定规模，电力企业在运行与发展的过程中，需要重点思考的一个问题就是如何应用电力大数据支撑电子商务的发展，充分发挥电力大数据的重要价值。电力大数据在电子商务中的应用，不单单可以实现跨业务、跨层级数据的深度挖掘，同时还可以优化整合企业内部资源，这对电子商务的进一步发展非常有利。

1. 电力大数据电子商务方案的设计

随着市场经济的飞速发展，电力行业随之蓬勃发展，与此同时，有关电力方面的结构数据、非结构数据以及半结构数据也越来越多，但是各业务系统对数据的要求和处理标准缺乏统一性，并且缺乏规范的数据架构，电力大数据的价值有待进一步深入的挖掘。电力大数据和大数据一样，不仅有着庞大的数量和众多的数据类型，同时处理速度和数据的准确性、价值也比较高。大数据采集与分析技术的运用，可以实时的动态化捕捉与监测企业的业务运行情况，并对其全景展开分析。

1. 电力大数据分析设计

电力大数据涉及的内容主要有电力用户信息、电力交易、用户服务、电力缴以及互联网中的一些相关信息等。只有和国民经济发展中其他领域中涉及的数据相互融合后，才能够促使电力大数据的价值得以充分的发挥^[1]。电力大数据预处理技术的应用，可以实现对大数据的接收、辨析、抽取和清洗等，以此将用户比较敏感的信息事先做好脱敏处理，在提高大数据准确性的同时，提高大数据的资产价值。电力大数据在电子商务中的应用，可以实时的收集有关业务方面的数据，并将这些数据按照不同的类型进行分类，像用户类、交易类、产品类、营销类、流量类、业务类等，并根据不同的主题对这些数据进行储存，再结合对需求的分析，完成分析场景的构建，通过数据分析技术的运用针对多种业务展开分析，最后利用可视化技术手段，将最终的处理结构展示出来。

2. 电力大数据指标结构设计

结合与业务有一定关联的关系完成电力大数据指标结构体系的构建，该指标体系的核心为业务线、交易、用户和产品。其中业务线包括产品，在购买行为下用户与产品产生关联，而购买行为归属于交易。例如：某电力公司在电子商务中应用电力大数据时，构建了这样的电力大数据指标结构体系，见表一。

表一 某电力公司电力大数据指标结构体系

3. 电力大数据在电子商务中应用的操作流程

电力大数据在电子商务中的应用操作流程为：第一，业务部门针对业务问题发起相应的问题，明确需要加以分析的主题、领域^[2]。 第二，数据分析部门针对业务部门发起的问题就其范畴进行定义，同时进一步明确需要展开分析的数据范畴。第三，通过分析完成模型的构建。第四，对数据展开分析。在最后展示分析结构时，可以利用先进的可视化技术手段，电力大数据可视化技术的运用，可以进一步发挥数据自身的重要价值。在电力生产、公司经营领域中应用电力大数据可视化技术，可以及时的、全面的体现出电力公司当前的经营情况，以此更好的经开展运行管理工作。

2. 电力大数据在电子商务中应用方案的实践

电力大数据在电子商务中的应用，可以对电力公司的业务范畴进行进一步的拓宽，并提高用户服务价值，根据自身在资源方面上的优势，通过“互联网+”技术的运用，构建一个以用户、商家为核心的电子商务综合服务体系。同时利用电力大数据实现用户和商家之间的数据共享，提高业务和服务的智能化水平。

1. 在供应商履约风险评估中的实践

因为与电力公司合作的供应商在经营方面存在的问题，引发的一些有关法律方面的问题，将对项目与合同的执行产生严重影响^[3]。这就需要事先准确的识别供应风险，并针对其中潜藏的风险做好防范。例如：某电力公司在利用电子商批量采购物资的过程中，因为交易的金额非常大，这就很容易引发供应商履约风险。该电力公司在对供应商的自信展开评价时，仅仅是针对了供应商的贷款情况、还款情况、经济纠纷的处理等数据信息展开了评价，但是相关的数据信息并不是很完整，并且更新的比较慢，很难准确的、及时的体现供应商当前的经营情况。正因如此，该电力公司并未及时发现供应商经营不景气的问题。而在供应商履约风险评估中实践电力大数据在电子商务中的应用，便可以及时的、全面的对供应商的履约能力展开准确的分析，这样便可以避免履约风险的出现。

2. 在用户分群分析中的实践

在市场营销领域中，可以通过电力大数据在电子商务中应用的实践，对客户分群展开分析，结合用户的主要特征将其划分为不同的类别，并针对不同的用户群体为其推销其所需求的产品和服务^[4]。在对用户进行分群后，对后台数据进行整合，其中包括有关用户交易、缴费等方面的数据信息，以此更加直观、全面的把握用户的特点，从而制定更加准确的营销决策，进而更好的实现产品的价值。

结束语：

综上所述，电力大数据在电子商务中的应用具有非常重要的意义，为此电力公司一定要深入的挖掘电力大数据自身的重要价值，针对电力大数据在电子商务中的应用设计科学的、合理的方案。以此进一步推动电子商务的发展，将其和各种实体经济融合在一起，从而实现供应链的重塑，进而达到更高的供应方和需求方的匹配度，指引经济的转型。另外，还应该根据电力大数据在电子商务中应用的研究与分析，加强实践运用，以此更好的评估供应商履约风险，并准确的对用户进行分群与分析。

参考文献

[1]汪竞之,王嘉钰,郭靖雯.基于大数据应用的一体化电力服务系统研究[J].农村电气化,2021(07):45-49.

[2]王路飞.大数据背景下大容量电力电子系统可靠性分析[J].电子测试,2021(13):92-93.

[3]陈亮,佟晓童,李绘妍,张晶,郑鹏.基于历史运维大数据挖掘的电力企业绩效工资分配感知模型[J].微型电脑应用,2021,37(06):95-99.

[4]李博,保拉,刁琪,赵天翔,王翔.基于电网大数据的负荷用电模式研究[J].长江信息通信,2021,34(06):25-27.