數字經濟蓬勃而起，能源行業數字化也正在有序開展，通過數字技術，構建更高效、更清潔、更經濟、更安全的現代能源體系。
以電力能源企業為例。當前，我國智能電網的最終目標是建設成為覆蓋電力系統整個生產過程，而支撐智能電網安全、可靠運行的基礎，是電網全景實時數據采集、傳輸和存儲，以及累積的海量多源數據快速分析。
電力能源企業數據分析的核心訴求
對公司主營業務活動和核心資源開展“全天候、全方位、全流程”的在線監測、運營分析、協調控制、以及全景展示，以全面掌握公司運營狀況，實現公司運營過程中異動和問題的動態監測及自動預警等業務應用場景成為了核心訴求。
電力行業IT實力夯實，一般配有多套相對獨立又具有層級的業務系統，但對數據可視化管理及應用開發稍顯不足，缺乏契合未來業務布局的數據分析應用統一規劃。
數據分析平臺的統一建設，能夠滿足電力能源企業內部數據的總體運行及專業領域的規律分析和挖掘，促進精益化管理，實現電力企業內外部管理的全面監測，提升經營現狀洞察力，及時調整戰略方向，促進電力行業健康、科學發展。高效利用電力企業多年積攢的歷史數據和生產經營實時數據，形成指標體系并挖掘其更深層次的價值，提供大量高附加值服務，滿足電力業務需求，產生創新性業務，提高公司核心競爭力。
永洪BI的解決方案
永洪BI電力能源行業數據分析應用解決方案，基于永洪一站式大數據分析平臺，可對多個獨立系統的數據進行集中整合，強化電力企業數據資產的管理，打破數據孤島，快速構建契合業務場景的分析應用，實現運維檢修監控、運營管理、應急管理、設備大修管理、運維成本分析等不同業務模塊的數據應用需求。
基于企業價值模型，根據電力企業戰略發展要求，結合企業核心能力落地，建立關鍵指標體系，支持對公司各類業務整體性、系統性、多視角的分析與管理，輔助決策。
1、關注實現盈利與發展潛力。從當前財務回報、未來業務發展潛力兩大方面來分析公司價值實現。
2、拓展全局性分析視角。在電力企業全局層面，拓展財務業務一體化、覆蓋主營業務、端到端的整體性分析。
3、兼顧收益與風險。關注風險，初步通過預警機制來推進前瞻性風險提示與防范。
集自服務的數據準備、高性能計算、探索式自助分析、深度分析、企業級管控為一體的永洪BI，無縫整合數據運營中需要的全部核心組件，提供極致的用戶體驗和極低的維護成本。
例如，對電網運維檢修情況進行監控，實時了解設備可用系數、嚴重缺陷及時消除率、運維成本、大修技改完成情況等關鍵指標，當某個關鍵指標出現異常時，系統會提供消息預警，并且可以到對應分析主題查看更細粒度的數據，診斷業務問題。
永洪BI電網檢修運維分析Demo
針對檢修運維分析，可以分別從檢修工作量、設備重復檢修任務占比和執行預試試驗數量三個層面進行監控分析，在區域、設備類型、時間、電壓等級等多維度聯動分析，實時監控管理電網檢修運維情況。
對電網設備大修管理進行數據化的管理，可以對技改項目、大修項目、技改完成項目和大修完成項目的數量和資金量，從時間和地區的維度進行聯動分析和對比分析，實現對設大修項目的整體管控。
永洪BI電網設備大修情況Demo
運維成本分析方面，可以從年度和月度兩個維度對檢修費用、實際成本、非計劃停電次數、檢修工作停電時間進行綜合分析，及時發現運維成本過高，檢修時間過長的區域和設備，實現對運維成本的精準降低。
永洪BI運維成本分析Demo
在運營管理分析中，可以對技術管理資料完整率、大修項目計劃完成率、設備臺賬覆蓋率、改造項目計劃完成率、主配網數據完整率、狀態監測達標率、故障信息及時率和狀態檢測覆蓋率八大運營管理核心指標，從地區、時間、設備類型、電壓等級等多個維度進行綜合分析，幫助電力企業實時監控運營執行情況，發現內部運營中的異動點，及時優化資源配置，將分析落到實處，有效支持電力企業管理提升。
對于設備安全，則可以通過對變壓器可用系數、斷路器可用系數、輸電線路非計劃停運率和輸電線路可用系數四大安全管理核心指標進行實時監控管理，及時對設備安全風險進行預警。
永洪BI電網設備安全分析Demo
方案價值
1、平臺價值
永洪BI大大降低了數據分析應用構建門檻，讓構建數據分析應用不再高懸空中。隨著業務和管理價值的實現，形成滾雪球式的良好循環，真正發揮數據給企業帶來的巨大價值。
2、業務價值
幫助企業提升數據的準確性和及時性，提升運營管理創新力，提升企業決策水平，實現對公司主營業務活動和核心資源的在線監測及全景展示，全面掌握企業運營狀況。
3、客戶價值
幫助電力企業構建數據分析應用體系，考量不同分析主題的特點及需求，快速構建分析模型，真正實現數據驅動決策。通過數據化運營，不同層級通過數據分析結果轉化成運營管理及策略，從而真正釋放數據價值，打造企業核心競爭力。
典型應用案例
案例一：
某核電集團信息化應用架構是以ERP為核心，業務流程大集中的IT應用模式，經過多年建設與應用，逐步積累了大量有價值的數據資源。集團內各成員公司基于自身業務需要，逐步開始數據資源深入分析應用的探索。在現有管理可視化分析工具無法滿足的情況下，需要一種更輕量、便捷、實現自助性創新數據應用的開發工具平臺，以滿足集團各級職能或業務單元對應用可視化手段進行管理的需求，支撐集團數字化轉型，滿足業務在線監控，支持數據挖掘、分析等大數據業務，提升集團數據治理水平。
1、客戶痛點
使用傳統報表工具提供數據分析服務，實際應用中出現報表開發難、響應不及時、數據無法補錄、權限不好控制、調度無法監控等問題。面對前端業務用戶復雜多變的數據分析需求，IT技術部門無法及時響應，成為業務流程的瓶頸。
2、解決方案
集團級大數據分析平臺：極致易用、自服務、高性能、穩定安全、開放靈活、報表調度全程監控。
解決方案配套能力：針對核電業務，提供數據應用咨詢服務和駐場培訓指導服務，賦能數據分析思維和數據運營方法論，設計完成近百項經營管理指標，將數據分析方法論及經驗成功轉移至客戶自有團隊。
3、客戶收益
報表開發周期縮短：開發周期從原來以周為單位縮短到以天為單位，大幅地提高了IT部門的工作效率和響應速度，降低了人工成本。
自助分析能力提升：業務用戶至少30%的分析需求可通過自助式的數據分析與應用探索功能實現。
1年時間內成功交付八大主題（客戶/運營/經營/時效/質控/風險等），近500份分析報告，并培養了20余名專業數據分析師，具備自服務能力。
案例二：
該項目主要圍繞設備設施的運行、管控與客戶服務三大類核心管理對象，數據分析及可視化涵蓋7大類67個指標、83個分析視角。源數據涵蓋設備基礎數據、設備運行數據、遙測數據、遙信數據、告警數據、工單數據等。在數據中心匯聚形成129張數據表，包含3700+個數據字段，涉及的總數據量共約7.4TB。系統用戶覆蓋總部、省、市、縣區四級，注冊用戶數過萬人，日活用戶數超過2000人，報告日訪問量近10000次。
1、客戶痛點
數據分散在大數據平臺和傳統數據倉庫中，日增數據量近5千萬行，數據量大，數據倉庫只能提供近三個月的數據支持。系統資源消耗大且響應速度慢，難以為數據統計分析應用的提供有效支撐。全報表無分析、全結果無洞察，各級業務部門只能從系統中提取數據后基于Excel制作報表，分析維度單一、時效性差、周期長且缺少對數據的洞察和思考。
2、解決方案
高性能計算集群：高性能快速響應、負載均衡、高可用備份、統一部署，實現大數據量快速分析。
數據混合式使用：對于統計性指標按日、月匯總并提取到高性能計算平臺中進行標簽化存儲，滿足日常業務應用的高效率并實現長期存儲，下鉆到明細級別時從原有數據平臺查詢，充分發揮各數據平臺的綜合算力。
專業咨詢及培訓服務：設計運維指標體系并實現業務閉環，通過賦能業務人員提升數據分析能力，實現業務全管控、分析系統化。
3、客戶收益
采用高性能計算后，80%+分析報表響應時間小于3秒、90%以上分析報表響應時間小于5秒，性能提升30倍以上，數據分析效率提升41%，每月數據分析人力節省超過2100人小時，新需求響應周期從數周提升到2天以內，統計性指標從原有只能分析最近3個月提升到可以實現永久存儲和分析。
