电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案

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1、电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案杨少华陈静赵晓波（南京供电公司，江苏南京210008）摘要：电力企业通过多年信息化建设,已经建成了完善的业务支撑系统，同时也积累了大量数据。目前电力企业面临的一个新课题是如何有效利用现有的数据，为高层管理决策提供服务。本文介绍了通过数据仓库技术实现电力经营管理分析与辅助决策系统的解决方案。0引言随着电力企业信息化程度的不断提高，近年来电力营销系统、客户服务系统、财务系统、办公自动化系统等以地市为数据中心的业务系统已相继投入使用，实现了电力业务处理的计算机化和网络化，并已取得了显著成效。这实现了在全省层面上的指标分析、经营预测成为可能。但目前所有可用数据均

2、分散在各地市数据库中；各级电力业务部门则需要利用这些重要数据进行统计、分析以及市场预测，人工采集和处理这些数据既无法保证数据的完整性和准确性，又会造成大量重复劳动；而业务系统生成的报表灵活性较差，编程工作量大、效率低，早已不能适应日益增加的管理分析功能需要；同时高层管理人员也无法及时、全面、准确地掌握全省层面的各种信息，难以及时根据地域电力市场变化做出正确的决策。要解决这个问题，就迫切需要建设营销管理分析与辅助决策系统，应用数据仓库技术，对营销业务层各种数据重新组合和加工，构成面向决策层的数据结构，使管理人员可以进行数据的多维分析、动态查询及深层挖掘，从而做出更加符合市场定位、实时准确、具有

3、前瞻性的营销策略。1系统目标通过实施电力营销管理分析系统，最大限度地利用电力企业的数据资源，将数据整理为信息，为省、市、县各级电力管理层提供面向企业经营决策的统计、分析的功能，为决策者提供最为有效和准确的数据依据，便于作出正确的决策，同时也为行业的战略发展目标和市场策略的制定提供了依据，从而提高了企业的风险控制能力和经营决策能力以及竞争能力。2系统架构数据仓库包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具及应用几个部分。数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。包括企业内部信息和外部信息。数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清

4、理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。OLAP服务器：对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。前端工具与应用：前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。我们可以选用目前业界较先进的IBM数据仓库平台，前端展示工具选用BRIO或

5、BO。1技术方案1.1数据抽取转换加载（ETL）数据获取功能是将数据从数据源经过必要的抽取、清洗、转换等处理后加载到数据仓库系统中，即ETL过程。数据接口区数据集市接口数据源中央数据仓库数据转换、加载数据转换、加载数据抽取图3.1ETL过程示意图1.1建立统一的综合数据分析平台（OLAP）多维数据分析(OLAP分析)作为决策支持系统提供的主要分析手段之一，通过对多维形式组织起来的数据采取钻取、切片、切块、旋转、透视等操作来剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据仓库的数据，从而深入地了解包含在数据信息中的内涵。 1.2数据挖掘（Miner）数据挖掘是信息领域发展最快的技术，是从大型数据

6、库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术，目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的要素，而这些信息对预测趋势和决策行为也许是十分有用的。它能从DW中自动分析数据，进行归纳性推理，从中发掘出潜在的模式，或产生联想，建立新的业务模型，帮助决策，调整市场策略，做出正确的决策。数据挖掘表明，知识就隐藏在日常积累下来的大量数据之中，而仅仅依靠复杂的算法和推理并不能发现知识，数据才是知识的真实源泉。电力业务系统的长期运行所积累的海量数据成了“数据爆炸但知识贫乏”的“数据坟墓”，所以目前需要对数据进行较高层次处理的技术，从中找出规律和模式，以帮助人们更好地利用数据进行决策和研究。2应

7、用方案2.1企业级报表企业级数据报表是数据仓库的基本功能之一。通过这些报表的查询可以快速得到相关上报数据，可以大大减轻各单位逐级上报数据的工作量，保证上报数据的及时性和准确性，让决策层充分了解各个地市(乃至分公司)的销售和工作质量情况,为决策层做出及时的决策和调整相关的营销策略提供有效的科学依据。企业级报表包括营销关键指标报表、营销工作日报、营销上报数据、营销排名情况等。2.2营销指标实时监控系统可以对业扩报