摘要：随着我国社会经济、文化以及科学信息技术水平的不断进步和发展，我国社会主义市场经济环境中的竞争趋势日益激烈。面对大数据时代的社会环境，我国电力企业只有不断改革和创新自身的营销管理方式，才能保证在激烈的市场经济竞争之中占有一席之地，获得长足稳定的发展。本文就大数据背景下电力企业营销管理创新进行研究，以供参考。
关键词：大数据；电力企业；营销管理创新
1大数据概念
目前来说，大数据并没有一个固定的概念以及固定的表达方式，但是在互联网、有关专家的释义中，其本质内容基本是一致的，都是指对大规模数据进行获取、处理、管理、分析上能够实现快捷、高速分析的一种技术手段。麦肯锡全球研究所在对于大数据概念的定义中指出，在对数据进行获取、处理、管理、分析时，大数据的能力范围远远超过了传统数据库软件工具。在当今时代，大数据理论已经渗透到了各行各业当中，并且发挥着其特有的优势，对于电力企业而言，同样具有重要的价值。利用大数据技术可以对客户网络行为进行分析，从而可以挖掘出各种潜在的商业信息，为企业管理者在进行管理策略制定时提供一定的科学依据（见图1）。
图1大数据分析
2电力营销大数据所面临的挑战
2.1所采集的数据质量方面的问题
众所周知，电力大数据所采集的数据量是十分巨大的，但这并不意味着其价值就高。由于营销大数据的来源包括营销系统用户档案数据、用电信息采集系统数据、辅助决策系统数据及外部数据，其数据量是非常巨大的，但其准确性有待进一步提高。
2.2在数据集成方面面临的挑战
由于电力企业内部的系统数目繁多，种类复杂，因此在进行电力系统数据集成的时候，只能采用不同的数据库对数据进行存储，因此，很容易造成部分数据重复录入的结果，因此数据集成工作面临着巨大的挑战以及随时可能发生的不确定性。
2.3在数据分析的方面所面临的挑战
相对于比较传统的数据分析方法，大数据研究的是半结构化甚至非结构化的数据的处理工作，因此，分析、提取数据变得非常迫切。传统的数据方法其目标更多放在准确性方面，而大数据则采用一种相对高效的方法，目标是信息的实时性。
2.4专业技术人员面临的挑战
大数据是一个崭新的领域，电力大数据的深化应用和数据安全需要多种专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员、数据科学家和数据安全专家等，人才已成为影响电力大数据发展的一个重要因素。
3研究大数据背景下电力企业营销管理的创新途径
3.1营销大数据平台的构建
营销大数据分析平台拟构建集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、可视化展示、应用集成为一体的大数据平台，具备多种数据处理算法并提供统计分析、多维分析、挖掘分析、云分析等多种数据分析功能，向用户提供“一站式”的数据分析服务与体验。大数据分析平台的部署实施可解决海量数据分析的困难和不足。客户用电行为分析监测场景的构建与分析，基于营销系统用户档案数据、用电信息采集系统及运营监测系统的电量数据，分析客户用电量、负荷特征及负荷预测，以便公司了解重点客户的未来用电需求量，提高客户服务水平。同时，针对居民用户开展用电风险预测，防范用户违约用电、窃电行为，降低配电线损率，保障电网安全，提高公司经营效益。营销大数据平台应具备多种数据处理算法并提供统计分析、多维分析、挖掘分析等多种数据分析功能，从数据管理、数据应用两方面实现数据资源的多维度、全方位突破与创新。
3.2实现故障抢修可视化管理
要想实现故障抢修可视化管理，需要建立一个标准化运行抢修体系，这一体系是基于电力生产抢修平台的，并且其是实现故障抢修可视化管理的一个重要前提。配电网对于电力企业来说是十分重要的，可以称之为客户和电网之间的纽带，在实现电网和用户的供用关系上，配电网发挥着很大的作用。但是在实际应用中，配电网在电力生产中出现故障的频率很高，所以在电力生产时应该把电力网的抢修工作当成一个重点。在进行配电网维修时，要求抢修人员直接和客户接触并且要能够克服周边环境和时间的限制，但是目前我国配电网抢修工作还处在一个建设初期，相关技术还不成熟，所以，在进行配电网抢修工作时，要能够严格遵循流程。
（1）供电公司一旦接到报告电话，要迅速联系当地配电网运行指挥中心，并且下达相应的工作任务。抢修指挥平台要能够清晰地听取客户的描述，从而知道故障的性质、判断故障的原因。
（2）要设立一个第一梯队，在故障发生时，由第一梯队首先抵达发生现场判断故障的情况，如果是简单故障，就由第一梯队直接开展故障处理，如果故障比较复杂就迅速指示第二梯队抵达现场进行处理。需要注意的是，不管是哪一个梯队进行故障处理，都要做好汇报抢修记录。某电力企业在实现故障抢修可视化管理后，有了很大的成效。不仅在可视化抢修平台上实现了对通电用户的分析，提升了供电服务水平，还通过使用全球信息技术实现了生产营销和其他数据之间的联系。该企业通过使用“主管人即是负责人”的人力资源管理机制，准确落实了抢修工作。另外，还实现了抢修信息实时更新、故障主动推送，这两方面都充分的利用了GIS技术，实现了故障抢修自动化管理，如图2所示。
图2数据可视化管理
3.3增值服务应用分析
针对电力企业拥有的各类数据资产，通过大数据深人研究和提取高价值数据，包括各类用电按行业、时段、小区性质等类型对客户电量信分布、电力消费信息、用户用电行为、电力设备可靠性、节电率等分析应用，与电力企业合作为政府部门、研究机构、各类投资者提供电力和相关经济数据分析和应用服务。比如开展个性化账单增值服务：基于不同类型的电力客户的用电特性、支付能力、电费回收、职业年龄、住所特征等信息，基于用户行为心理学，研究不同类型电力客户的个性化账单关注热点及其辅助增值服务的需求情况，建立分类用户个性化账单增值服务新模式及其潜在市场，尝试以个性化账单为载体的、结合其他增值服务的新模式提升客户服务满意度感知手段与水平。
4结论
大数据背景下，供电企业面临的挑战与问题越来越多，要想营造出一个充满活力的电力营销市场，就必须要认清当前的形势，不断转变发展理念，创新管理方法。与此同时，供电企业还应积极发挥工作人员的积极性与热情，不断刺激电力消费的增长，进而为增强供电企业的竞争力提供良好的发展环境。
参考文献：
[1]成丽红.电力营销管理中电费计算方法的合理选择分析[J].科技与企业，2013（20）.
[2]黄芳.电力营销过程中电价及电费风险控制[J].现代经济信息，2013（21）.
作者介绍：
侯飞（1986.01.15）性别：男；籍贯：山西省吕梁市；民族：汉族；学历：研究生；职称：工程师；职务：副部长；研究方向：配网工程，电力营销
论文作者:柔侯飞
论文发表刊物:《电力设备》2017年第34期
论文发表时间:2018/5/14
标签：数据论文; 电力论文; 故障论文; 电力企业论文; 客户论文; 梯队论文; 用户论文; 《电力设备》2017年第34期论文;