能源電力行業應主動“搭乘”大數據順風車
所謂引入大數據,是指建立面向大數據的生產與組織管理模式,這是每個行業的必然趨勢。能源電力行業的信息化發展水平較高,有資本密集優勢,是大數據應用的先行部門,應當主動適應和引領大數據變革。中國人民大學
能源電力的“大數據問題”仍待突破
無疑,大數據為能源電力的發展帶來了新機遇。但專家提醒,要想順利搭上“大數據”這班列車,業界至少還需要跨過幾道門檻。
中電聯相關負責人認為,目前社會各界獲取電力相關信息的方式主要有國家發展改革委、國家統計局、國家能源局等部委網站、門戶網站、主流紙媒、各類論壇會議以及相關咨詢研究機構等,尚缺乏一個全面、權威的支撐科學決策的電力行業大數據中心。中電聯有必要聯合相關互聯網企業協同建立電力行業大數據中心。
同方知網產業集團能源事業部總經理閔艷麗告訴記者,從電力企業知識管理的角度來講,以往以文獻信息為主的知識主要來源于數據庫資源、互聯網情報資源以及企業內部檔案資源,但這些知識從數據量的角度來講,尚達不到大數據拍字節量級。但這并不意味著電力企業無法開展大數據知識管理。
據科學家估算,人類大腦容量預計在1.25太字節。這意味著,一個擁有800名員工的企業,其隱性知識存有量就能達到1拍字節(1024太字節),即“大數據”量級。另外,從數據挖掘與揭示的角度來講,大數據在電力行業信息服務領域的應用還包括挖掘文獻背后的概念語義關系。據閔艷麗介紹,以往查詢“智能電網”,通過網絡一站式檢索,能夠找到大量與之相關的學術文獻,更深一步的信息服務僅僅是按作者、機構、基金、來源、時間等對文獻進行排序。如果運用大數據可視化技術,我們可以從更多維度來深度揭示文獻背后的隱性關系,比如通過發文量統計與揭示,找到最近3年“智能電網”的總體研究趨勢,再比如通過關鍵詞在上述文獻中的出現次數,可分析出近3年的研究熱點。
關于大數據應用方面,傅毅明說:“能源電力作為企業重要的成本支出項,是企業管理的重要內容。由于大數據的基礎投入較大,在大中型工業企業的應用較好,中小企業的應用方面相對薄弱。比如建筑用能方面,大型公共建筑應用較多,一般公共建筑和居民建筑應用較少,主要原因是單個大數據平臺的基礎建設成本較高,可以通過建立大數據公共服務平臺的方式降低成本,提高服務水平。交通用能方面,大量貨運企業都是‘小、散、亂’的組織形態,大數據應用和節能減排方面的能力不足,需要重點關注。”有關能源電力行業應如何與大數據更好地結合發展的問題,傅毅明認為,一是要強化能源電力行業內部的大數據資源建設,培育專業的大數據服務商,發揮能源電力行業在“互聯網+”和大數據應用的先行引領作用。二是要加強能源電力行業大數據資源與國民經濟其他行業大數據資源的交換共享,打造能源經濟運行大數據監控平臺,為各級政府、行業部門、企業和公眾等服務。另外,本著頂層設計與試點示范相結合的原則,還需要有一個路線圖和組織分工網絡。
原標題:能源電力行業應主動適應和引領大數據變革
責任編輯:葉雨田
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