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當今世界，科技革命和產業變革日新月異，數字經濟蓬勃發展，以互聯網、大數據為代表的數字革命正在深刻改變著國民經濟形態和生活方式，也推動著整個電力行業進行數字化轉型。 數字化轉型是指建立在數字化轉換、數字化升級基礎上，進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型。數字化轉型的實質是業務重塑，首要任務是把所有的業務系統中的數據打通，利用軟件工具和軟件技術，賦能業務以獲得創新能力。 電力企業的數字化轉型要求高效利用數據資源，并使相關技術、業務創新、管理機制同步協調發展。可以預見，成功的數字化轉向將為電力行業帶來全新的發展空間，但是通往成功的路上往往布滿荊棘，電力行業的數字化轉型面臨多方面的掣肘，缺乏對數據的深度整合、挖掘、呈現。 整合 隨著電企信息化程度的加深，電企業務系統產生的數據量呈爆發式增長，公司面臨著大數據帶來的數據清洗整合工程量大、數據質量低等挑戰。同時，電力數據具備海量、多源、異構等特點，部分數據需要通過業務系統進行填報，存在準確性、完整性的高要求，采集后的數據需要大量人力進行清洗整合，數據質量普遍不高。另一個突出的行業特點是，電網設備實時的數據量大，數據采集成為了重要難題。 隨著中臺概念的火爆，傳統企業構建數據中臺已經成為一種趨勢，阿博茨科技的數據中臺解決方案的領先性在于在基礎的ETL數據整合技術基礎上，附加以AI、RPA等技術實現數據治理的智能化、自動化，處理包括PDF、Office、掃描件在內的各個類型的文件，自動將數據進行結構化處理，實現元數據標準化管理、數據清洗自動化、數據質量管理、數據全生命周期管理和數據安全管理，打通數據治理的各個環節，在底層數據足夠規整的基礎上，為數據的進一步應用做好準備。 挖掘 在電力生產、傳輸和消費過程中，產生了大量的信息和數據，然而海量數據并不能直接轉化為價值，這些數據在很長一段時間內只能作為歷史記錄堆積在系統中，難以發揮應有的作用，這是電力行業的普遍問題。電企通常缺乏對數據價值的深入分析挖掘，數據資產在公司經營決策和日常管理中發揮的作用不大，定量的分析往往依靠傳統報表和人工判斷，用于決策和預測的準確率有待提高。 根本原因在于企業內部人員往往無法獨立完成數據建模及分析，企業不得已需要投入大量人力、物力建立特定部門進行相關工作，因此對于分析需求響應的時效性相對較差，難以真正實現數據驅動決策的目標。目前，隨著自然語言處理、機器學習技術的日趨成熟，基于自然語言理解的數據可視化技術進入了新的發展階段。 在此領域，阿博茨科技進行了多年的技術研究，通過與多家電力企業的深入合作，自主研發零基礎的數據建模工具，將流程中最具挑戰的建模環節簡易化，涵蓋八大核心業務數據模型，對接電網設備實時數據模型，實現了業務人員自主建模，為決策結果提供數據分析的支撐。 呈現 在原有的龐雜獨立的數據體系下，繪制一張專業清晰的運營數據圖，可想而知是一件十分耗時費力的事兒，況且工作人員往往缺乏專業的圖表制作工具，數據的可視化效果往往差強人意，不僅無法真正輔助運營決策，還有可能為電企帶來無法挽回的損失。解決此類問題，最好的路徑是基于規整的數據，為管理者提供即時可用的運營分析模型、自動化生成分析圖表。然后，傳統業務系統無法根據實際需要進行任意數據指標檢索，數據查找效率低。建立便捷、高效的數據查詢體系至關重要。 阿博茨科技認為，建立這一體系的關鍵在于企業的業務系統能夠精確匹配數據、響應多變需求。多年來，阿博茨積累了自然語言處理、語音識別、電力知識圖譜等人工智能核心技術，能夠實現日常關注指標的一句話搜索，一句話自動繪制圖表、智能預警，千萬級數據進行常規查詢可做到秒級響應，有利于業務人員便捷高效地查閱各類業務數據。?并且，打破了辦公地點、時間、設備等查詢條件的限制，讓用戶可以隨時隨地的進行數據查詢操作，建立基于數據分析的輔助決策體系。 此對于電力行業而言，數字化成為每個企業提升核心競爭力的戰略制高點，如何管好、用好企業的數據，如何開展數字化轉型工作，是每個電力行業企業都要思考的問題。在這個數字化轉型的趨勢中，阿博茨科技希望作為電力企業的有力依靠和堅強后盾，助力客戶提高效率，實現精細化運營，深挖電力大數據價值，提升企業決策水平和戰略高度。 |
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