法国电力公司：基于大数据的运营分析pdf
关于法国等电力公司大数据分析应用情况汇报
关于法国等电力公司大数据分析应用情况汇报为掌握国外电力公司大数据分析应用情况，对法国、美国、日本、澳大利亚、中国香港的主要电力公司大数据资产管理和大数据分析情况进行资料查找，现将了解的情况总结如下。
一、法国电力法国电力集团(EDF)是一家国有综合性跨国能源公司，拥有欧洲最大的电力生产系统，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。
作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。
（1）建立独立机构支持运营决策法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。
以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。
（2）运用大数据技术挖掘数据资产价值目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。
智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。
这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。
考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。
二、美国电力美国在智能电网的工程应用方面处在世界前列，应用涉及用户行为分析、需求响应分析、设备风险分析、系统风险评估、能效分析、决策支持等多个领域。
美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500万条数据，每天约传输8GB/2.2亿条数据，年收益预计可达200万美元。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理一、引言在现代社会中，电力运营数据管理对于保障电力供应的稳定性和可靠性至关重要。
随着大数据分析技术的快速发展，电力行业也逐渐意识到了大数据分析在电力运营数据管理中的巨大潜力。
本文将介绍基于大数据分析技术的电力运营数据管理的标准格式，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等方面。
二、数据采集1. 数据来源电力运营数据的主要来源包括电力设备、传感器、监测系统等。
数据可以通过自动化采集系统、传感器网络、远程监控系统等方式进行实时或者定期采集。
2. 数据类型电力运营数据包括但不限于电力负荷数据、电力设备状态数据、电力供应数据、电力消费数据等。
这些数据可以是结构化数据（如表格、数据库）或者非结构化数据（如文本、图象、视频）。
3. 数据质量为确保数据的准确性和完整性，需要对数据进行质量控制。
数据质量控制包括数据清洗、数据去重、数据校验等工作，以提高数据的可信度和可用性。
三、数据存储1. 数据仓库电力运营数据可以存储在数据仓库中，数据仓库是一个集成、主题导向的数据存储系统。
数据仓库可以提供快速、灵便的数据查询和分析功能。
2. 数据库管理系统数据仓库可以采用关系数据库管理系统（RDBMS）或者NoSQL数据库管理系统存储。
关系数据库适合于结构化数据，而NoSQL数据库适合于非结构化数据。
3. 数据备份与恢复为保证数据的安全性和可靠性，需要定期进行数据备份，并建立完善的数据恢复机制，以应对数据丢失或者系统故障的风险。
四、数据分析1. 数据预处理数据预处理是数据分析的前提，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和准确性。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式和规律的过程。
在电力运营数据管理中，可以应用数据挖掘技术进行负荷预测、故障诊断、能源管理等方面的分析。
3. 机器学习机器学习是一种通过训练模型来自动识别和预测数据的方法。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理一、引言电力运营数据管理是电力行业中至关重要的一项工作。
随着电力行业的发展和电力设备的智能化程度提高，电力运营数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据管理方式已经无法满足需求。
因此，基于大数据分析技术的电力运营数据管理应运而生。
本文将详细介绍基于大数据分析技术的电力运营数据管理的标准格式。
二、数据采集与存储1. 数据采集基于大数据分析技术的电力运营数据管理需要从多个数据源采集数据，包括电力设备监测系统、传感器、智能电表等。
数据采集过程中需要确保数据的准确性和完整性，采用合适的通信协议和数据传输方式，确保数据能够按时、按量、按质地传输到数据存储系统。
2. 数据存储电力运营数据管理需要建立一个可靠、高效的数据存储系统。
该系统应具备以下特点：- 可扩展性：能够根据数据规模的增长进行水平扩展，以满足日益增长的数据存储需求。
- 高可靠性：采用冗余存储技术，确保数据不会因为硬件故障或其他原因丢失。
- 高性能：能够支持快速的数据写入和查询，以保证数据的实时性和准确性。
- 安全性：采用合适的数据加密和访问控制措施，保护数据的机密性和完整性。
三、数据清洗与预处理1. 数据清洗电力运营数据通常存在一些不准确、不完整、重复或异常的数据。
为了保证数据的质量和准确性，需要进行数据清洗。
数据清洗的主要步骤包括：- 去除重复数据：通过对数据进行去重操作，确保数据的唯一性。
- 填补缺失数据：对于缺失的数据，可以使用插值等方法进行填补，以保证数据的完整性。
- 校验数据有效性：对于不符合规定范围的数据，进行校验并进行相应的处理。
2. 数据预处理数据预处理是为了提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和建模做准备。
数据预处理的主要步骤包括：- 数据转换：对于非数值型数据，进行编码或者映射转换为数值型数据。
- 数据归一化：将不同量纲的数据转换为统一的量纲，以便于后续的数据分析和建模。
- 特征选择：根据业务需求和算法要求，选择合适的特征，减少数据维度和冗余信息。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理引言概述：随着电力行业的快速发展和技术的不断进步，电力运营数据管理成为了一个重要的课题。
传统的手工管理方式已经无法满足电力企业对数据的需求，因此，基于大数据分析技术的电力运营数据管理应运而生。
本文将从数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化和数据安全五个方面，详细阐述基于大数据分析技术的电力运营数据管理的重要性和优势。
一、数据采集1.1 传感器技术：通过在电力设备中安装传感器，实时采集电力设备的运行状态和性能参数。
1.2 无线通信技术：利用无线通信技术，实现电力设备与数据采集系统之间的远程数据传输，提高数据采集效率。
1.3 数据质量控制：建立数据质量控制机制，对采集到的数据进行实时监测和校验，确保数据的准确性和完整性。
二、数据存储2.1 云计算技术：利用云计算技术，将大量的电力运营数据存储在云端，提高数据的可靠性和可用性。
2.2 数据库技术：采用高性能的数据库技术，对电力运营数据进行存储和管理，实现快速的数据检索和查询。
2.3 数据备份与恢复：建立完善的数据备份与恢复机制，确保数据的安全性和可恢复性，防止数据丢失和损坏。
三、数据分析3.1 数据清洗与预处理：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，提高数据的质量和可靠性。
3.2 数据挖掘与建模：运用数据挖掘和机器学习算法，对电力运营数据进行分析和建模，挖掘隐藏在数据中的规律和趋势。
3.3 故障预测与优化：通过对电力运营数据的分析，实现对设备故障的预测和优化，提高电力设备的可靠性和运行效率。
四、数据可视化4.1 可视化工具：利用可视化工具，将电力运营数据以图表、仪表盘等形式进行展示，使数据更加直观和易于理解。
4.2 实时监控与报警：通过实时监控和报警系统，对电力运营数据进行实时监测和预警，及时发现和解决问题。
4.3 决策支持：基于可视化的电力运营数据，为决策者提供科学的依据和参考，支持决策的制定和执行。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理在当今信息化时代，大数据分析技术已经成为各行业的重要工具之一，尤其在电力行业，大数据分析技术的应用更是助力电力运营数据管理的提升。
本文将从多个方面探讨基于大数据分析技术的电力运营数据管理。
一、数据采集与存储1.1 实时数据采集：利用传感器、智能电表等设备实时采集电力运营数据，确保数据的及时性和准确性。
1.2 数据清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值和重复数据，保证数据的质量。
1.3 数据存储与管理：采用分布式数据库或云存储技术，存储海量的电力运营数据，并建立完善的数据管理机制。
二、数据分析与挖掘2.1 数据模型建立：基于历史数据和实时数据，建立电力运营数据的模型，分析数据之间的关联和趋势。
2.2 数据挖掘技术：运用数据挖掘算法，发现数据中的潜在规律和价值信息，为电力运营决策提供支持。
2.3 预测与优化：通过数据分析，预测电力需求和供应情况，优化电力运营计划，提高电力利用率和供应稳定性。
三、实时监控与预警3.1 实时监控系统：建立实时监控系统，监测电力设备运行状态和电网运行情况，及时发现问题并采取措施。
3.2 预警机制：基于大数据分析结果，建立电力运营数据的预警机制，提前预警潜在风险和问题，避免事故发生。
3.3 智能决策支持：结合实时监控和预警系统，为电力运营管理者提供智能决策支持，帮助其及时调整运营策略。
四、数据可视化与报告4.1 数据可视化工具：利用数据可视化工具，将电力运营数据以图表、地图等形式展示，直观呈现数据分析结果。
4.2 报告生成与分享：生成电力运营数据的报告和分析结果，方便管理者和相关人员查看和分享。
4.3 数据报告定制化：根据不同用户的需求，定制化电力运营数据报告，提供个性化的数据分析服务。
五、安全与隐私保护5.1 数据安全控制：加强电力运营数据的安全控制，采取加密、权限管理等措施，防止数据泄露和攻击。
5.2 隐私保护机制：建立电力运营数据的隐私保护机制，保护用户的个人信息和敏感数据。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理一、引言电力运营数据管理是指通过采集、存储、处理和分析电力运营过程中产生的大量数据，以提高电力系统的运行效率、降低运营成本、优化资源配置、提升服务质量等目标。
大数据分析技术的应用可以匡助电力企业更好地理解和利用这些数据，从而实现数据驱动的决策和运营管理。
本文将介绍基于大数据分析技术的电力运营数据管理的标准格式。
二、数据采集与存储1. 数据源电力运营数据的来源包括电力系统监测设备、传感器、计量设备、用户设备等。
数据源的选择应考虑数据的完整性、准确性和时效性。
2. 数据采集采用合适的数据采集设备和技术，如传感器、智能电表、遥测终端等，实时、准确地采集电力运营数据。
数据采集的过程应具备自动化、标准化和可靠性。
3. 数据传输确保数据传输过程的安全性和稳定性，采用加密、压缩等技术手段，防止数据丢失、篡改和泄露。
4. 数据存储建立可靠的数据存储系统，包括数据库、数据仓库等，保证数据的持久性和可访问性。
同时，应采用数据备份和容灾技术，防止数据丢失和系统故障。
三、数据处理与分析1. 数据清洗对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正异常数据等，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据集成将来自不同数据源的数据进行集成，建立统一的数据模型和数据标准，实现数据的一致性和可比性。
3. 数据挖掘运用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等，发现数据中隐藏的模式、规律和关联，为电力运营决策提供支持。
4. 数据可视化通过可视化技术，将分析结果以图表、报表等形式展示，使数据更加直观、易于理解和应用。
四、运营管理与决策支持1. 运营监控建立实时的电力运营监控系统，对关键指标进行实时监测和预警，及时发现和处理运营异常和故障。
2. 资源优化基于大数据分析结果，对电力系统的资源进行优化配置，如电力供需平衡、负荷预测、设备维护等，提高资源利用效率和运营效益。
3. 服务优化通过分析用户数据和需求，优化电力服务的提供方式和质量，提升用户满意度和忠诚度。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据分析技术在各个领域的应用越来越广泛。
在电力行业中，基于大数据分析技术的电力运营数据管理已成为提高运营效率、降低成本、优化资源配置的重要手段。
本文将从数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用五个大点来详细阐述基于大数据分析技术的电力运营数据管理。
正文内容：1. 数据采集1.1 传感器技术：通过安装传感器设备，可实时监测电力设备的运行状态，如电流、电压、温度等参数，实现数据的实时采集。
1.2 数据采集设备：采用先进的数据采集设备，如智能电表、智能监控终端等，可实现对电力设备的数据采集，并将数据传输至数据存储系统。
2. 数据存储2.1 数据库技术：采用高性能的数据库技术，如关系型数据库、NoSQL数据库等，可实现对电力运营数据的高效存储和管理。
2.2 云存储技术：利用云存储技术，可以将电力运营数据存储在云端，实现数据的备份和共享，提高数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据清洗：对采集到的电力运营数据进行清洗和去噪处理，排除异常数据和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
3.2 数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括数据归一化、数据平滑、数据聚合等，为后续的数据分析做好准备。
4. 数据分析4.1 数据挖掘：通过数据挖掘技术，对电力运营数据进行模式识别、关联分析、聚类分析等，发现数据中的隐藏规律和关联关系。
4.2 预测分析：利用统计分析和机器学习算法，对历史数据进行分析和建模，预测未来的电力需求和电力设备的故障概率，为运营决策提供参考依据。
4.3 实时监控：通过实时监控技术，对电力设备的运行状态进行实时监测和预警，及时发现和处理潜在的故障风险，提高电力设备的可靠性和安全性。
5. 数据应用5.1 运营决策：基于数据分析的结果，为电力运营决策提供科学依据，如优化资源配置、制定电力调度方案等，提高运营效率和降低成本。
基于大数据分析技术的电力运营数据管理
基于大数据分析技术的电力运营数据管理一、引言电力运营数据管理是电力行业中至关重要的一项工作。
随着电力行业的快速发展和电力数据的不断增长，传统的数据管理方法已经无法满足电力企业对数据分析和决策支持的需求。
因此，基于大数据分析技术的电力运营数据管理应运而生。
本文将详细介绍基于大数据分析技术的电力运营数据管理的标准格式。
二、背景电力企业需要管理大量的电力运营数据，包括电力生产、输送、配送等各个环节的数据。
这些数据包含了电力负荷、电力损耗、电力设备状态等重要信息，对于电力企业的决策和运营具有重要意义。
传统的数据管理方法存在数据规模大、处理速度慢、数据分析能力有限等问题，无法满足电力企业对数据管理的需求。
而基于大数据分析技术的电力运营数据管理可以充分利用大数据分析的优势，实现对电力运营数据的高效管理和深度分析。
三、标准格式基于大数据分析技术的电力运营数据管理的标准格式包括以下几个方面：1. 数据采集与存储基于大数据分析技术的电力运营数据管理首先需要进行数据采集和存储。
数据采集可以通过各种传感器、监测设备等手段获取电力运营数据，并将数据存储到大数据平台中。
数据存储可以选择分布式文件系统或者关系型数据库等方式，以满足对大数据的高效存储和管理。
2. 数据清洗与预处理采集到的电力运营数据通常存在一些噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据预处理包括数据归一化、特征选择、降维等操作，以提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析与挖掘基于大数据分析技术的电力运营数据管理的核心是数据分析和挖掘。
通过应用数据挖掘算法和机器学习技术，对电力运营数据进行深度分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式。
常用的数据分析和挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
4. 数据可视化与报表生成数据分析的结果需要以可视化的方式展示给用户，以便用户更直观地理解数据分析的结果。
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【管理案例】法国电力公司：基于大数据的运营分析
2015-03-18能源观察
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国网能源研究院长期开展企业管理咨询与研究工作，将企业管理实践案例分析作为企业管理研究
领域的重要方法与工具，积累了系列化的案例，为政府部门、能源企业和社会各界提供了许多有价值的决策参考或分析依据。
《国内外先进企业管理实践分析》是国网能源研究院年度报告系列组成部分，主要围绕国内外先进企业的管理实践做法及经验教训进行概括介绍和深入分析，以探索把握现代企业管理创新的发展趋势和规律。
近期小编将从该系列中摘取若干案例与大家分享，欢迎猛戳！
案例首发：延续上周的“大数据”主题，了解法国电力集团（E D F）如何基于大数据开展运营分析。
一、公司概况
法国电力集团（E D F）成立于1946年，是一家国有综合性跨国能源公司，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。
法国电力拥有欧洲最大的电力生产体系，在法国、意大利和英国有稳定的市场，主要从事发输配电、天然气供应、工程和咨询等业务；与此同时，法国电力积极拓展国际业务，通过子公司以独资或合资形式参与亚洲、拉美和非洲的20多个国家的电力项目,服务的国内客户约3000万，海外客户超过1500万。
2013年公司实现营业收入934.7亿美元,实现利润42.6亿美元,在世界500强企业中排名77位。
作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。
二、基于大数据的运营分析的主要做法
（1）建立独立机构支持运营决策
法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行了全面搜集，包括客户名称、电费计价方式、客户用电行为特点等。
法国电力研发部下成立了职能服务型的运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。
该部门以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。
其工作职责可分为5个方面：与相应的部门保持沟通，找到分析所需的相关数据；对内部数据进行清理，对外部源数据进行整合；采用神经网络、聚类、回归分析等分析方法对数据进行按需分析，预测电力需求侧的变化、区分客户群特点及消费规律；在全面了解客户情况的基础上，按照客户的忠诚度、利润率、生命周期价值以及与新推出产品的相关性对客户进行打分；确保法国电力拥有必要的工具来满足不断发展的营销需求。
通过坚持不懈地克服各种数据复杂性问题，分析型客户关系管理部很好地提供了销售支撑：
一是为相关部门提供一致的关键业绩指标（K P I），例如，按照客户领域和销售渠道预测各类一级市场和大众市场内中小企业和家庭住户的电力消耗和需求趋势，营业收入，成本和利润率。
从而帮助营销
部门更为精确地找准目标客户，推出更具盈利性的新产品，进而保留客户和扩大市场份额。
该部门的项目负责人认为：通过评分，法国电力的营销部门可以把营销工作的重点对准那些对新产品比较感兴趣的客户，以更低的成本赢得高达15%的新客户。
二是分析部门提供的信息能够让法国电力根据客户的要求对产品和服务进行改进，为新的商业活动更好地分配资源，改善服务。
例如，通过对来自客户的问题进行区分，确定哪些问题是最重要的，哪些是比较耗费时间的问题，从而使呼叫中心的响应速度提高10%。
三是借助分析型研究成果对客户服务方法实现本地化，通过为客户提供更好的商业信息来实现地区服务自治，提高法国电力在商业运作上的灵活性。
图：法国电力数据运营分析框架
（注：该图根据法电相关资料整理）
（2）运用大数据技术挖掘数据资产价值
目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到P B级。
智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。
以每个电表每10分钟抄表一次计算，3500万智能电表每年产生1.8万亿次抄表记录和600T B压缩前数据；每天产生5亿次抄表记录，和大约2T B的抄表数据。
这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。
以智能电表采集数据为例，这些数据具有以下特点：数据具有时间序列特性；数据来源具有分布式特性，并且需要在不同尺度上进行处理；某些应用需要对数据进行实时处理。
考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。
目前该项研究尚属于起步阶段，该项目组的短期目标是：将分布式智能技术集成于原有业务系统，包括具有数据处理功能的智能路由器、分布式数据库、分布式数据处理以及分布式复杂事件实时处理技术。
这些分布式技术同时需要支持控制中心的统一集中式控制。
法国电力以用户用电负荷曲线的海量存储和处理为突破口，利用大数据技术，形成了能够支撑在规定延迟内的复杂、并行处理能力。
其中数据接入的接入形式包括批处理或数据流两种；数据的预处理包括时间同步、异常数据检测及修正，以及改变数据表达形式等；数据处理包括按区域的指标计算、账单模拟、商业智能B I等。
（3）实施专业化管理提升数据质量
法国电力认识到，数据质量问题事关重大。
I T部门存在一定的能力局限性，尤其是在面对技术应用、企业流程甚至是整个组织等跨专业性、全局性问题时。
法国电力通过研究发现，在应用数据开展分析之前，相较于个人对不同信息系统中数据的单次提取和数据质量管理行为，采取建立大数据库对数据进行集中，由专门的数据质量管理专家对数据质量进行管控、自动集中监测的方式，有助于提升数据库的性能，促进数据质量管理经验的分享以及规避个人处理能力的不足。
法国电力数据质量管理专家需具有深厚的统计学、信息系统、数据工程等多学科背景以及丰富的I T 实践能力，他们深知如何使用正确的工具、方法和最佳实践进行数据质量管理以及如何在I T项目中穿插进行数据质量管理。
法国电力的数据质量管理专家开展了一系列针对数据质量提升的专项分析研究，比如设计了多维星状模型对数据进行存贮、分析和检验测试，为数据的应用提供了较好的支持。
三、案例点评
数据研究和分析是企业适应市场需求变化的重要基础和手段。
法国电力公司作为能源基础服务供应商，通过建立企业数据分析中心，对消费者相关数据进行研究分析，有效增强了市场应对能力，支撑了企业快速发展，取得了良好社会与经济效益。
对国内电力企业进一步挖掘数据资产价值，提升企业效益提供了如下启示。
（1）强化数据资产经营管理理念。
数据是反映市场变化与企业运营状况的直接载体，电力等能源公用事业企业，在长期对消费者提供服务过程中，积累了大量的数据资源。
企业需要强化数据资产管理理念，实现紊乱的数据资源向有效的数据资产的转化，加强数据资产的利用与管理。
法国电力公司将电表数据、用电合同数据、电网数据等数据资源整合为企业大数据库，将其作为重要资产管理对象，设立专业部门，进行专业分析与管理，帮助企业开拓市场、提升服务、降低成本，有效利用了数据资产价值，促进了企业管理优化与高效发展。
（2）建立数据资产专业管理机构。
独立的组织机构是强化数据资产管理的重要基础，国内大部分企业目前对数据资产管理尚分散于各业务部门，缺乏数据资产统一管理规范、管理标准与管理职责，数据资产价值的发掘有待增强。
法国电力公司在研发部下成立了职能服务型的运营分析机构，专门对客户数据进行分析处理。
通过建立组织机构，明确工作职责，有效提升了企业对数据资产分析与管理能力，增强了企业协同管理水平。
（3）提升数据分析处理能力。
数据分析处理能力是挖掘数据资产价值的关键。
实现有效的数据分析处理需要良好的数据基础与有效多样的数据处理模型与方法工具。
需要企业建立统一规范的数据标准与全面及时的数据库。
法国电力公司非常重视数据质量与数据处理能力的管理，由专门的数据质量管理专家进行数据质量管控，重视对数据提取、数据质量、分析技术及工具研发，从多个角度对市场消费群体进行精确区分和定位；并通过数据分析对企业自身、市场、环境进行准确分析，为推进法国电力成功实行转型与发展提供了强有力的分析支撑。
（4）促进数据资产价值增值。
对掌握大量消费者与市场数据资源的电力公用事业企业，企业通过数据分析、转化、开发、利用，为企业带来了直接的经济效益。
同时，通过对市场变动与消费者行为等大数据深层次分析，为企业拓展业务领域、创新盈利模式、推进企业转型升级提供了有效决策支撑。
法国电力公司通过对数据资产分析利用，实现了精确定位目标客户、推出更具盈利性的新产品、扩大企业市场份额、提升客户服务响应速度、提升企业商业运作灵活度等一系列成效，实现了数据资产价值增值。
通过数据资产价值的深度挖掘，数据资产管理将在支持企业战略实施、促进企业优化管理、提升企业市场应变能力等方面发挥更大价值。
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