大数据环境下的电力营销信息化建设分析
摘要 传统的电力营销出现很多不足还需要继续改进，第一，电力营销只能事后进行统计分析和实时监控，没法做到同步跟进，并且数据分析的能力不足，没法找到隐藏的问题，第二，电力营销的数据分析是单一的，并没有对数据的因果关系做出准确的分析，描述等工作尚未开展。
【关键词】大数据 电力营销 信息化
对于电力企业来说，电力营销非常重要，它可以直接影响整个企业的发展，同时，对社会民生有着很大的影响。要想提高电力营销对相关数据的分析能力，就必须基于大数据的信息化平台，这样才能促进营销行业服务质量的提高。
1 电力大数据
1.1 电力大数据平台及其特征
大数据平台具有以下四个特征，规模性是指电力数据数量比较庞大，而这些庞大的数据，又不是杂乱无章的，它具有一定的规模性，规模大切有一定的规律。多样性是指数据的类型比较多，虽然数据是多种多样的，但还是存在类型的，不至于在数据中无法归类，类型化的数据更容易进行整理，也能更好的从中找出规律，为电力企业的发展提供便利。高速性是指数据流的速度比较快，并且数据的处理速度也比较快，可以同时达到高速处理，这对大量数据同时处理提供了很大的便利，提高了工作的效率。价值性是指电力数据蕴含着简单的数据处理所达不到的潜在价值，正因为有这种价值的存在，才是企业投入大量的人才来设计电力营销的策略，为电力企业也提供很大的价值。
1.2 电力大数据的关键性技术
电力大数据的关键技术是为了能够促进电力营销的快速发展，以及满足各项工作的在发展过程中的需要，电力大数据的关键数据包括四个技术，集中管理，分析相关数据，处理数据，数据的形象化。集成管理技术是把来自两个或多个应用数据合并，把不同来源，格式，特点的数据在逻辑上进行有效的集中，存储为一系列面向相对稳定的数据集合，为系统提供全面的数据共享。分析技术利用统计学和计算机中的分析等技术来从大量的电力大数据中普遍存在的规律，根据此规律进行决策，这种规律能够为决策人员提供准确的理论支持。处理技术包括分布式计算技术，内存计算技术和流处理技术，这些技术使用于不同的领域，包括解决解决大数据分布式的存储和管理，高效的读取和在线的计算以及处理那些规模不受控制的数据各自发挥作用，结合起来推动整体的发展。可视化技术是指借助图形，能够清晰的表达和沟通，便于对数据的理解和认识，数据的可视化与信息可视化，科学可视...
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