“目前，從數據類型方面來看，除傳統的結構化數據外，還產生了系統日志、表計等半結構化數據和視頻檢測、克服音頻等非結構化數據，對于這些非結構化數據，多數保存在本地系統中，且不能被檢索分析，缺乏對其進行數據管理的手段。從數據價值挖掘，對數據利用的手段還主要停留在基于報表的統計分析，缺乏對數據進行挖掘和探索的高級分析手段，制約了數字化向智能化的發展。目前需要提供多樣化統計分析和數據挖掘手段，增強關聯度和預測性分析，發現公司數據潛藏價值，服務公司戰略決策、業務應用、管理模式。”南瑞埃森哲信息技術中心的技術總監張沛博士曾表示。

       除數據獲取與挖潛困難外，目前市場上與大數據相關的上市公司主要圍繞硬件設備、分析處理及應用開發等方面進行產品，還有眾多公司也瞄準這塊蛋糕，意欲分羹。因此，市場競爭更加激烈。

      “對于電力行業而言，這兩年國家以國家以政府采購主導的自主知識產權和安全需求的變化對市場產生很大的影響，所有國產廠商的份額跟以前都不可同日而語，我們跟國外廠商之間的份額差距非常小，不是原來成倍的差異，現在差異非常小。”聯想集團中國區大客戶事業部成熟行業總經理兼企業級產品營銷總經理劉征此前向《中國電力報》記者透露。由此也可以看出，差異縮小同臺競爭的同時，競爭也將更加殘酷。

        面對以上問題，張沛表示：電力大數據目前只是出于前期研究階段，需要電力企業、生產廠商、學術組織、研究機構共同致力大數據關鍵技術及在電力行業的應用研究和開發。設定長期的電力大數據應用策略，積極開展前期研究，結合電力業務性質以及發展需求，從數據規模、增長情況、多樣化程度以及數據分析的需求等方面出發，全方位論證電力大數據的發展方向和道路。

大數據發展歷程

●第一階段：截至2011年技術研發概念推廣、解決方案推廣、商業模式嘗試。

●第二階段：2012年~2015年生態環節完善；行業應用案例增多；用戶認可程度增加；基于大數據應用業務的創新加快；數據資產化進程加快。

●第三階段：2015年，大數據解決方案成熟；大數據應用滲透各行業；數據驅動決策；信息社會智能化程度大幅度提高。

電力是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐。電力大數據涉及到發電、輸電、變電、配電、用電、調度各環節，是跨單位、跨專業、跨業務數據分析與挖掘，以及數據可視化。

電力大數據由結構化數據和非結構化構成，隨著智能電網建設和物聯網的應用，非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，其數量將大大超過結構化數據。電力大數據的特性滿足大數據的五個特性，數據量大、處理速度快、數據類型多、價值大、精確性高。