數據倉庫等商業智能技術在供電企業的應用

2013-11-25 10:06:12 電力信息化　點擊量：評論 (0)

摘要供電企業的信息化建設經過近幾年的發展，已經初具規模。然而，我們同時也正在逐步陷入數據爆炸、信息匱乏的局面。因此，本文引入了以數據倉庫、OLAP（聯機分析處理）和數據挖掘為主要構件的商業智能，作者

在供電企業的應用

目前、我國電力行業正在向市場化運作發展，為此，供電企業必須建立規范的現代企業制度，提高管理水平，加強信息反饋，提高決策的科學性和準確性。這就要求供電企業大力發展企業信息化，加強信息資源的開發利用，促進生產管理水平和技術水平的整體提高。從具體來講，供電企業面臨著實現市場為導向，效益為核心，提高用戶用電量，提高電網供電質量、可靠性，降低輸配電網損、線損，安全、經濟調度，開拓電力市場等目標。要創建一流的供電企業，需要一流的信息系統支持。

2.1. 供電企業應用BI是否具備條件

2.1.1. 具備的有利條件

企業信息化近幾年，在數據大集中原則指導下，許多應用系統的數據逐步集中儲存在地市級公司的信息中心。數據集中管理的模式，對于需要跨應用系統抽取數據，進行高層面，宏觀分析的應用是非常有利的，為在地市級和省級供電企業實現基于BI的決策支持，將會帶來很多方便。

2.1.2. 欠缺的條件

由于多種原因，各應用系統的應用情況參差不齊，數據質量不高。這會對BI的應用帶來一定的負面影響，尤其是數據挖掘方面。

2.2. BI在供電系統中應用分析

BI的三種主要技術：從數據倉庫、OLAP到數據挖掘是BI在信息管理，決策支持方面應用深度的漸進，它們各自具備不同的功用。從供電企業信息化發展的現狀來看。三種技術的應用不搞齊頭并進，必須根據各業務領域的不同條件和需求，進行具體分析。

2.2.1. 決策支持方面

數據倉庫和OLAP首先在公司領導層決策支持上將大有用武之地。在這方面，目前絕大多數供電企業使用綜合查詢軟件。但是數據倉庫加OLAP技術與傳統綜合查詢系統相比較，前者具有很大的優勢。主要體現在：

2.2.1.1. 適合處理大量數據

BI的主要實現工具或是大型商業數據庫產品中的工具，或是針對數據庫產品開發的實用工具，與數據庫系統結合得比較好，適用于大量數據的環境，數據量越大越能體現出BI的優勢；而采用通用開發語言——高級語言，通過各類數據連接引擎，開發出來的綜合查詢軟件在處理大量數據方面的能力無法與BI相比。

2.2.1.2. 查詢速度快

綜合查詢軟件是對當下發生的查詢工作，即時地對各業務數據庫各相關表進行查詢、抽取、整理，并僅僅是構成一個臨時的、預先設計好的數據視圖。而BI中數據抽取的實現是通過數據倉庫來實現的。對于各業務數據庫的數據增減、變化，數據倉庫可以及時完成各個業務數據庫的數據抽取、整理，之后將整理好的數據存儲到數據倉庫中。當決策分析查閱數據時，直接對數據倉庫中的數據進行查詢