摘要：随着中国宏观经济的强劲增长、智能电网的发展和电网规模的不断扩大，电网运营复杂度不断提高，需要综合运用先进的技术和管理手段，提高电网运维和客户服务水平。因此，本文首先分析了大数据的特征，然后，探讨了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统的数据体系架构及系统功能，，以供参考。
关键词：大数据；电力客户服务；数据分析系统
电力企业的服务模式需要紧跟客户需求的变化而变化，服务体系要适当的调整服务方式和特点，能够满足客户的不同种类的需求，让企业真正能够了解到客户的实际需要和对店里企业的期许，大数据研究和分析系统的建立，离不开大量的客户服务数据，以需求促进改革，电力企业的服务体系就能摆脱笼统、模糊的服务目标状态，发展出更具有市场指向性和针对性的服务举措。
1大数据基本的优势特点
1.1高速性
是指现实中对数据的实时性需求.随着移动网络的发展，人们对数据的实时应用需求更加普遍，使得大数据具有移动性.例如，通过智能手机关注交通、天气、物流等信息，这类信息检索要求高速性，高速性要求具有时间敏感性和决策性的分析，即能在第一时间抓住重要事件发生的信息。例如：需要分析5亿条日实时呼叫的详细记录，以预测客户的流失率。
1.2价值性
是指价值具有稀缺性、不确定性和多样性。2012年互联网发展趋势会议中，有两幅生动的图像用来描述大数据，其中一张图是整整齐齐的稻草堆，另外一张图是稻草堆中缝衣针的特写。寓意是通过大数据技术的帮助，可以在海量信息中找到你所需要的东西。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅是一两秒钟内的图片。
1.3规模性
是指巨大的数据量以及其规模的完整性。数据的存储从TB级别跃升到PB级别或更高的EB级别，与社交网络技术的迅速发展、网络技术和数据存储和的发展相适应，数据量的数量级骤升，且要求数据具有完整性。其典型应用案例之一是对维持数据进行分析以了解人们的心理状态，推特的数据量约12tb/天。
1.4多样性
是指数据类型繁多、数据源异构.例如网页、网络日志、图片、视频、地理位置、来自传感器的监测数据、视频信号等，这些来自日常运营系统的各类信息等组成了一个大数据集，同时意味着需要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联.应用大数据多样性的原理是：保留一切需要的、有用的信息，舍弃那些不需要的数据，并发现有关联的数据，加以收集、分析、加工，使其变为有意义的信。
2大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究
2.1电力客户在服务信息和数据处理系统的基础结构性
电力企业在服务体系的完善建设方面，必须要依据自身的数据获取和监控的重要参考凭证和规则，在构建数据和信息分析系统的过程中，要确立服务的基本标准体系和基本解释说明，以其为基本的原则来搭建多功能、高效率的分析处理系统，这样才能确保该系统符合电力企业的经营原则和发展需求。主要包含基础数据库的存储和源数据的合理整合，分析功能的实现和大数据应用服务平台的搭建。
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1）在处理源数据的搜集、整理、整合时，要综合电力企业在各项业务工作中所生成的各种类型的数据，打下扎实的信息基础，这样才能为后续的系统建设工作提供全面化和专业性的系统支撑和信息支持，各部门在处理实际业务时才能够有所依据，向客户提供更为完善的服务标准和体系，这其中就涉及到很多分系统和功能的搭建，比如基础的数据库存储系统，电力营销策划系统，客户来营业厅办理业务时，能够为客户提供叫号以及服务过程的监控系统，防止出现业务疏漏导致客户利益受损，这些系统组成了强大的数据分析和处理系统的结构，工作人员可以根据这些系统和其功能作用来提高业务办理的效率和质量。
2）通过合理的算法和整合举措来实现对各种类型数据和所代表的信息进行分析和研究，这些需要进行计算和整合的信息数据包含了网络平台流量信息以及业务办理工作本身生成的大量信息，这些关键性的数据被存储于专门的数据库系统之中，通过工作人员的调取和查阅来实现其功能和价值，以便于企业的管理层做出科学合理的决策和具体的实施策略，还可以完善各种工作报表，通过精准的分析和计算来形成反应实际情况的报表资料，企业也可以通过长期的数据积累和信息搜集来对比和比较出存在的漏洞和缺陷，就能够在经营中找出不足和存在的问题，及时加以解决，促进企业效益和经营能力的提升。
3）通过建立功能齐全、服务设施完善的服务平台系统，不仅能够为客户提供各种功能服务，还可以逐步完善电力企业的服务体系，并且深入的研究和挖掘一些客户潜在的服务需求和随着时间推移发生的需求变化，根据该分析系统能够实现对各方面数据和信息的综合统一的维护和管理，用具备应用价值的大量信息数据作为底层和基础性的支撑，这样在处理客户要求时更加得心应手，应对自如。企业服务质量和水平也是通过完善的服务体系和工作平台来体现的，并且能够通过这样一个系统的建设来变革电力企业的各项工作体制和制度规范。
2.2数据分析系统服务的功能性体现
电力客户服务数据分析系统需要坚持提高能力，完善机制，建立体系，围绕中心的工作思路不断地完善服务环境以及服务质量的全过程监控，提高服务效率，从而为电网客户提供一个真正可以解决问题的系统。电力客户服务数据分析系统需要包括有监控工单管理，大屏显示，客户服务质量分析，服务综合质量评价与管理，客户感知监控与服务质量等多个业务模块。
1）客户感知监控和服务质量板块，该板块具体是指需要从客户的感知作为服务的出发点，借助信息化技术以及营销监控手段，对客户出现故障或者是停电情况进行监控，同时对营销服务人员的具体工作情况，服务渠道的具体运营情况以及客户服务质量等进行综合的分析和管理，从而实现对整个客户服务体系的全过程监控。
2）客户服务质量分析板块。具体的工作模式是指对客户的服务质量进行自动统计，从而形成服务质量体系。分析的对象为客户的具体感知价值，客户的具体感知指的是客户在同系统进行互动时那个过程的心理感受，简单讲，客户感知具体是指客户使用该系统后对该系统的评价，满意度为多少。
3）大屏显示板块。具体是指电力客户服务数据分析系统通过对客户感知进行监控，并且结合服务质量评价数据，用大屏幕将各项业务以及服务的指标已经内容显示出来，该显示是一个分类，动态并且实时的过程。
4）监控工单板块。在监控工单管理工作中，系统可以将在客户服务监控中监测出来的异常话务自动生成监控工单，并且可以对这些监控工单进行跟踪处理以及统一的分类管理。
结语
电力企业要充分的利用好自身掌握的电力服务信息数据，运用大数据技术和系统做出合理的分析和预判，争取在市场竞争中获得最新的信息数据资源，进而开展针对需求变化而进行的服务体系的完善和建设。
参考文献：
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[3]周江，王伟平，孟丹，等.面向大数据分析的分布式文件系统关键技术.计算机研究与发展，2014，51（2）.
论文作者:付建培
论文发表刊物:《电力设备》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/12
标签：数据论文; 系统论文; 客户论文; 客户服务论文; 信息论文; 是指论文; 电力论文; 《电力设备》2018年第23期论文;