【新编】“大数据”技术在工控行业中的应用可行性研究分析报告
中职工业互联网和大数据应用专业可行性论证报告
XXXX技工学校开设工业互联网和大数据应用专业可行性报告XXXXX技工学校二零二零年九月XXXXX技工学校开设工业互联网与大数据应用中级工班可行性报告一.专业开设的必要性分析1.大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。
大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。
截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。
大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。
中国大数据产业起步晚，发展速度快。
物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。
2014 年，中国大数据市场规模达到 767 亿元，同比增长27.8%。
预计到2020 年，中国大数据产业规模将达到8228.81 亿元。
2015-2017 年复合增长率为 51.5%。
2014 年，中国大数据应用市场规模为 80.54 亿元，同比增长3.2%，预计2015 年市场规模将增长 37.3%，至 110.56 亿元，预计到 2020 年，中国大数据应用市场规模将增长至5019.58亿元。
2015-2017 年复合增速为 87.8%。
2.大数据行业发展趋势整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和去年相比增速超过 39%。
随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。
我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。
其中，金融大数据、政务大数据的应用水平最高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显著提升。
大数据技术在工业控制中的应用研究
大数据技术在工业控制中的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术已经成为了现代化工业控制的重要手段。
它能够通过收集、分析和处理大量的数据来提高生产效率、降低成本、促进科学决策，从而实现高效、精准的工业控制。
一、大数据技术在工业控制中的应用在工业控制领域，大数据技术主要应用在以下几个方面：1. 监测和预测大数据技术可以通过对设备、生产线、物流等进行监测和数据采集，把获得的数据传输到云端，结合大数据分析、机器学习等技术，实现设备状态、产线效率等指标的实时监测和预测。
这样可以及时发现问题，提前预警，避免设备故障和生产线中断，保障生产的连续性和稳定性。
2. 优化生产和节能降耗大数据技术可以实现对生产过程中的各项参数、数据进行实时采集、监测和分析，通过得到的数据对生产过程进行实时优化和调整，从而提高产品质量和生产效率，同时减少能源消耗，提高资源利用率，降低生产成本。
3. 质量管理大数据技术可以实现对生产过程中各项指标，如温度、湿度、压力、质量等进行实时监测和数据采集，通过数据分析技术进行统计和分析，帮助厂家及时改进和升级生产工艺，提高产品质量，降低质量问题的发生率，增强产品的竞争力。
二、大数据技术在工业控制中的实际应用案例在钢铁、能源、化工、汽车等传统制造业领域，大数据技术已经得到了广泛的应用。
例如：1.钢铁厂工业控制系统优化案例通过对钢铁生产过程中工艺流程、能源消耗及各种参数进行监控和优化调整，利用大数据技术降低能源消耗和物耗，提高资源利用率，进一步提升钢铁行业的生产效益。
2.化工企业工艺安全智能管理案例化工企业的生产过程极富危险性，利用大数据技术搭建智能化、数据化的安全监管体系，使企业生产过程达到更高的安全性，生产过程更加科学、规范和可持续。
3.汽车智能制造优化案例利用大数据技术，将生产过程中的各项参数、数据进行实时采集、监测和分析，从而实现汽车智能制造，优化生产过程，降低产品缺陷率，提高整车出厂率和质量，为制造商带来更高的盈利。
工业大数据研究报告
工业大数据研究报告工业大数据是指在工业领域中产生的大量数据，通过对这些数据进行采集、存储、处理和分析，可以获得有关工业生产、设备状态、品质管理等方面的有价值的信息。
工业大数据的应用可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平，以及支持企业创新和决策。
根据我国统计局发布的数据，截至2020年，我国工业大数据规模达到14.1万亿G。
其中，制造业是工业大数据的主要应用领域，占据了绝大部分的数据量。
工业大数据在制造业中的应用主要体现在以下几个方面：首先，工业大数据可以帮助企业提高生产效率。
通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，提高设备利用率和产能利用率。
同时，工业大数据还可以帮助企业进行生产计划的优化，提高生产资源的利用效率。
其次，工业大数据可以帮助企业降低成本。
通过对设备运行状态和能耗等数据进行分析，企业可以找出能源浪费和资源浪费的问题，并采取相应的措施进行优化。
此外，工业大数据还可以帮助企业进行供应链管理和库存管理，避免因为库存过多或过少而导致的成本增加。
第三，工业大数据可以提高产品质量和服务水平。
通过对生产过程中的各项指标进行实时监测和分析，企业可以及时发现并纠正生产过程中的质量问题，提高产品的一致性和稳定性。
同时，工业大数据还可以用于产品追溯，帮助企业及时发现和处理产品质量问题，提高客户满意度。
最后，工业大数据可以支持企业创新和决策。
通过对市场、客户和竞争对手等数据进行分析，企业可以及时获得市场动态和客户需求的变化，为企业创新提供依据。
同时，工业大数据还可以用于企业决策支持，通过对各种数据的分析，为企业决策提供参考和依据。
总结起来，工业大数据的应用可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平，以及支持企业的创新和决策。
随着技术的不断发展和应用的深入，工业大数据的应用前景将会越来越广阔，为企业提供更多的发展机遇。
工业大数据分析与应用项目可行性分析报告
工业大数据分析与应用项目可行性分析报告一、项目背景随着工业 40 时代的到来，工业生产中的数据量呈现爆炸式增长。
这些数据涵盖了从生产设备的运行状态、生产流程的参数，到供应链的管理以及市场需求的变化等各个方面。
工业大数据的有效分析与应用，已经成为提升工业企业竞争力、优化生产流程、降低成本、提高产品质量和创新能力的关键因素。
因此，开展工业大数据分析与应用项目具有重要的现实意义。
二、项目目标本项目旨在通过对工业大数据的深入分析和应用，实现以下几个主要目标：1、提高生产效率：通过对生产流程数据的实时监控和分析，及时发现生产中的瓶颈和问题，优化生产计划和调度，从而提高设备利用率和生产效率。
2、降低生产成本：通过对原材料采购、库存管理、能源消耗等数据的分析，优化资源配置，降低采购成本、库存成本和能源成本。
3、提升产品质量：通过对生产过程中的质量数据进行监测和分析，及时发现质量缺陷和异常，采取措施进行改进，从而提高产品的一致性和可靠性。
4、增强创新能力：通过对市场需求、客户反馈和技术发展趋势等数据的分析，为企业的产品研发和创新提供数据支持，提高企业的市场竞争力。
三、项目需求分析1、数据采集：需要建立完善的数据采集系统，从各种生产设备、传感器、控制系统以及企业的管理信息系统中收集数据。
这些数据包括结构化数据（如生产计划、库存记录等）、半结构化数据（如日志文件、XML 数据等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）。
2、数据存储：由于工业大数据量巨大，需要选择合适的数据存储方案，如分布式文件系统、数据仓库或数据湖等，以确保数据的安全存储和快速访问。
3、数据分析：需要运用数据分析技术和工具，对采集到的数据进行清洗、转换、建模和分析。
常用的分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4、数据可视化：为了使分析结果易于理解和决策，需要将数据分析结果以直观的图表、报表等形式进行可视化展示。
5、应用集成：将数据分析结果与企业的生产管理系统、ERP 系统、CRM 系统等进行集成，实现数据的共享和应用的协同。
工业大数据研究报告
工业大数据研究报告
根据工业大数据的相关研究报告，以下是一些重要的研究发现和结论：
1. 工业大数据对于企业的影响：工业大数据可以帮助企业实现更高效的生产，提高产品质量和工业安全，优化供应链管理，加快创新和研发速度，并提供更好的客户服务和售后支持。
2. 工业大数据的应用领域：工业大数据的应用领域广泛，包括制造业、能源和公用事业、物流和供应链管理、交通和运输、医疗保健等。
这些行业都可以通过收集、分析和利用大量的实时数据来改善业务流程和决策，从而提高效率和降低成本。
3. 数据驱动的决策：工业大数据使企业能够基于数据进行决策，而不仅仅是依靠经验和直觉。
通过对大数据的分析和建模，企业可以了解其生产和运营过程中的潜在问题，并采取相应的措施来提高效率和质量。
4. 数据安全和隐私保护：随着工业大数据的应用不断增加，数据安全和隐私保护成为重要的议题。
工业企业需要采取措施来确保数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制和身份验证等。
5. 数据治理和管理：有效的数据治理和管理是工业大数据应用的关键要素。
企业需要建立完善的数据管理流程和架构，包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以确保数据的质量和可靠性。
总结起来，工业大数据的研究报告表明，工业大数据在企业中的应用潜力巨大。
企业可以通过收集和分析大量的实时数据来改善业务流程和决策，提高生产效率和产品质量，并开发新的商业机会。
然而，与此同时，企业也面临着数据安全和隐私保护等挑战，需要采取相应的措施来解决。
因此，工业大数据的应用需要全面的数据治理和管理策略。
大数据分析技术在工业领域的应用
大数据分析技术在工业领域的应用近年来，随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据的概念和应用越来越成为人们关注的焦点。
大数据是指数据量巨大、处理速度快、数据种类繁多的数据集合，它的出现为人们创造了更多的商业机会。
在工业领域中，大数据分析技术的应用越来越广泛，从生产调度到设备维护，大数据分析技术都积极探索着新的应用。
一、大数据分析技术在生产调度中的应用生产调度是指根据生产计划和订单，对生产过程进行合理规划和协调的过程。
在工业生产中，大量的数据需要被收集和分析，以便实现生产调度的优化、具有预测性和自适应性。
大数据分析技术正是这个过程的重要支撑。
大数据分析技术可以将收集到的大量数据进行结构化和分析，生成各种报表和指标，以便更好地监控生产过程。
在生产调度方面，利用大数据分析技术，可以实现生产计划和订单的优化、物料配送和装配、机器人的调度等等。
这些决策可以更加准确、快速和实时地作出，大幅提高生产效率和质量。
二、大数据分析技术在质量控制中的应用对于工业企业而言，产品质量始终是最重要的事情之一。
但是，如何确保产品质量？怎样在生产过程中对质量进行监测和控制？大数据分析技术给出了一个很好的答案。
大数据分析技术可以实时收集和分析各个环节的数据，包括生产数据、传感器数据等等，并以此为基础，通过建立各种质量分析模型，来确保产品的质量。
同时，大数据分析技术也可以帮助企业预测产品质量和生产线的漏洞，以及快速响应质量问题，从而可以尽早地进行改进和修复，降低生产成本和质量风险。
三、大数据分析技术在设备维护中的应用对于工业企业而言，设备维护是一个永恒的话题。
设备的维护不仅涉及到工业生产的稳定性和质量，而且也十分关注成本。
大数据分析技术在这个领域中的应用，可以发挥出很大的作用。
大数据分析技术可以通过对大量的运行数据进行分析，识别不同设备的运行情况和故障指标。
通过大数据分析技术，可以实现设备的预测性维护，即在故障之前预测和防范故障。
这可以最大程度地降低设备停机的时间和成本，并且提高设备维护的效率。
工业大数据应用分析与实践研究
工业大数据应用分析与实践研究一、引言随着信息化、物联网等先进技术的不断发展，工业领域的大数据应用已经成为了一种趋势。
对于工业企业来说，通过大数据平台实现信息化生产经营管理，不仅可以提高企业的竞争力，还可以降低企业的成本，提高生产效率。
本文将从大数据的意义、应用场景、技术原理、数据分析方法、实践运营等方面进行探究。
二、大数据意义及应用场景1.1 大数据的意义“大数据（Big Data）”是一种新兴的概念，它是在传统数据量基础上，由大量、多维、实时、异构的数据集合所构成的数据集群，需要使用特定的数据处理技术和工具来管理、分析以及处理。
在当前物联网、互联网时代，大数据应用已经成为了一种趋势。
工业大数据应用包括数据采集、数据处理、数据应用等。
数据采集是工业大数据应用的基础，根据具体的数据来源，可采用传感器、控制器等数据采集设备，将实时、历史数据进行采集。
数据处理包括数据管理、数据分析、数据挖掘等，主要通过数据处理平台、数据挖掘算法、数据可视化工具等进行数据处理。
数据应用包括预测分析、智能决策等，主要通过数据分析得出工业制造模型，以提升企业的生产效率、优化产品质量及降低成本。
1.2 应用场景在工业领域，大数据应用场景包括制造过程监控、设备状态管理、零部件管理、产品质量监控等方面。
具体如下：（1）制造过程监控：通过实时监控设备、制造过程中的参数数据、中间件物料信息等，以更好地理解进程的性能并提高制造过程的质量和产能。
（2）设备状态管理：对各种机器进行故障监测、预防性保养，减少生产停机时间和维修成本。
（3）零部件管理：通过零部件的性能参数分析、使用寿命研究、质量检验等方法，实现产品零部件、零配件的可追溯性管理。
（4）产品质量监控：通过对生产的产品及其相关性能参数进行监控、分析，实现产品制造质量的快速反馈与调整，提高产品质量和用户满意度。
三、技术原理3.1 大数据的技术架构大数据架构包括数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。
工业大数据分析(3篇)
（2）类型多样：工业大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，数据类型丰富。
（3）实时性强：工业大数据要求实时处理和分析，以支持快速决策。
（4）价值密度低：工业大数据中，有价值的数据占比相对较低，需要通过数据挖掘和挖掘算法提取。
2. 特点
（1）数据量大：工业大数据通常包含数十亿甚至数千亿条记录，具有庞大的数据规模。
（2）数据类型多样：工业大数据涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，涉及文本、图像、视频等多种类型。
（3）数据动态变化：工业大数据具有实时性，随着工业生产过程的进行，数据会不断更新和变化。
（4）数据质量参差不齐：工业大数据在采集、传输、存储等过程中，可能会出现数据缺失、错误、不一致等问题。
5. 人才短缺：工业大数据分析需要大量专业人才，但目前我国相关人才较为短缺。
六、结论
工业大数据分析在我国工业领域具有广泛的应用前景。通过对工业大数据的挖掘和分析，可以实现工业生产、经营管理、市场营销等方面的优化，提高企业竞争力。然而，工业大数据分析也面临着诸多挑战，需要政府、企业、研究机构等共同努力，推动工业大数据分析技术的创新和发展。
4. 市场预测与营销
通过分析市场数据，预测市场趋势，制定合理的营销策略，提高市场竞争力。
5. 研发创新
通过对研发数据的分析，发现潜在的创新点，提高研发效率，降低研发成本。
三、工业大数据分析的挑战
1. 数据质量：工业大数据在采集、传输、存储等过程中，可能存在数据缺失、错误、不一致等问题，影响分析结果的准确性。
五、工业大数据分析挑战
1. 数据质量：工业大数据质量参差不齐，需要加强数据清洗和预处理。
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“大数据”技术在工控行业中的应用可行性研究分析报告“大数据”时代的脚步已悄然而至，“大数据”（Big Data）已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。
专家们认为：“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点！”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点，“大数据”时代的来临，给各行各业带来了根本性变革，让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。
对于工业控制行业同样也是如此。
本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。
一、吹响大数据“集结号”！“大数据”（Big Data）这所以会成为热点，主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。
无所不在的移动设备、射频识别技术（RFID）、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据，需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。
国际数据公司（IDC-- InternationalData Corporation）预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。
人类社会发展的核心驱动力，目前，已由“动力驱动”转变为“数据驱动”；经济活动重点，已从材料的使用转移到“大数据”的使用。
“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。
2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，“大数据”是框定的主题之一。
该论坛的一份报告，《大数据，大影响》，宣告了“大数据时代”的到来！今天已经进入“大数据”时代，身边的一切都在“大数据”范围内。
人们似乎再也没有什么秘密可言，各种信息都暴露在“大数据”之中。
“大数据”几乎是无处不在。
传统行业创新升级，“大数据”成背后推手！企业必须直面“大数据”的挑战。
二、关于“大数据”的基本认识㈠“大数据”的定义什么是“大数据”？从一般意义上说，“大数据”是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，数据量通常在10TB（1TB=1024GB，为1万亿字节）以上。
因为数据库、“大数据”已经成为变革的中心，事实上成为一场信息革命，在IT领域、能源业、制造业、零售业、政府管理、科技与国防军事等，“大数据”都改变了整个世界的运行方式。
因此，我们称之为“大数据“时代。
对于什么是“大数据”，目前业界并没有统一的定义。
而根据维基百科的定义：“‘大数据’是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。
”从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起统称为“大数据”。
纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。
蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今“大数据”时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。
“大数据”时代的生产原材料是数据，生产工具则是“大数据”技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。
㈡“大数据”的量级20多年来，各个领域特别是信息领域的数据量的加速增长，是“大数据”概念产生的基础。
专家测算，2000年全球新产生的数据量为1000PB到2000PB，到2010年仅仅全球企业一年新存储的数据量就超过了7000PB。
大数据＝海量数据＋复杂类型数据。
目前全球每年产生的数据量是ZB级，到2015年会达到35个ZB。
这表明，海量存储已经达到了ZB级（1ZB=1000 PB，1PB=1000TB，1TB=1000GB，1GB=1000MB），对于硬件系统已经超出了传统的设计概念。
㈢“大数据”的特点国际数据公司（IDC）认为，某项技术要想成为“大数据”技术，必须满足IBM所描述的三个“V”：多样性(variety)、大容量(volume)和时效性高(velocity)。
多样性是指数据应包含结构化的和非结构化的数据；大容量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的；时效性高则是指数据处理的速度必须很快。
具体来说，“大数据”具有4个基本特征：一是数据体量巨大。
百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。
以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
㈣“大数据”技术的构成如果说“大数据”是一种技术，又具体包括哪些技术？专家认为，“大数据”技术由四种技术构成：它们包括：分析技术、存储数据库、NoSQL数据库、分布式计算技术。
各种研究表明，“大数据”是与智能制造、无线网络革命并行的又一次颠覆性的技术变革。
其具体内容包括：海量数据分析技术、“大数据”处理技术、分布式计算技术、数据可视化技术。
三、美国正在全面推进“大数据”研发2012年3月29日，奥巴马总统发布《大数据研发倡议》，开启了美国“大数据”全面研发工作，“大数据”作为信息时代获取、处理与利用信息的一项核心技术，正改变着国家安全、社会经济发展乃至人类生活的各个方面，已成为信息时代大国竞争的一个战略性的新领域。
美国甚至流行一句谚语叫“除了上帝，任何人都必须用数据来说话”。
美国政府把“大数据”看成是“未来的新石油”。
美国政府宣布“大数据研究和发展倡议（Big Data Research and Development Initiative）”，来推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。
《大数据研究和发展倡议》提出，将提升美国利用收集的庞大而复杂的数字资料提炼真知灼见的能力，协助加速科学、工程领域创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。
《大数据研究和发展倡议》还承诺将在科学研究、环境保护、生物医药研究、教育以及国家安全等领域利用“大数据”技术进行突破。
该倡议涉及联邦政府的6个部门（美国国家科学基金（NSF）、美国国家卫生研究院（NIH）、美国能源部（DOE）、美国国防部（DOD）、美国国防部高级研究计划局（DARPA）、美国地质勘探局（USGS）等六个部门）。
这些部门承诺将投资总共超过两亿美元，来大力推动和改善与“大数据”相关的收集、组织和分析工具及技术。
在这份倡议中还透露了多项正在进行中的联邦政府各部门的大数据计划。
主要内容如下：美国国家科学基金和美国国家卫生研究院主要推进大数据科学和工程的核心方法及技术研究，项目包括管理、分析、可视化、以及从大量的多样化数据集中提取有用信息的核心科学技术；国防部高级研究局项目主要推进大数据辅助决策，集中在情报、侦查、网络间谍等方面，汇集传感器、感知能力和决策支持建立真正的自治系统，实现操作和决策的自动化；美国能源部试图通过先进的计算进行科学发现，提供2500万美元基金来建立可扩展的数据管理、分析和可视化研究所；美国地质勘探局通过给科学家提供深入分析的场所和时间、最高水平的计算能力和理解大数据集的协作工具，催化在地理系统科学的创新思维。
五、“大数据”技术在工控行业中的若干应用研究㈠在电力行业的若干应用研究在电力行业，坚强智能电网建设及“三集五大”管理体系的决策部署，对数据的管理、共享及互操作提出了更高的要求。
电力行业面临着正在形成的大数据环境，为此，需要不断挖掘大数据环境下的业务数据处理的潜在需求，探索适应电力数据的理论和方法，使得电力信息系统的运维的外延向数据运维的范畴进一步地拓展。
以更好地适应数据量的迅速增长、数据类型的多样化、数据时效性不断提高。
以智能电网为例，电网互联是电力系统发展的客观规律，有必要加强研发大规模互联电网的安全稳定运行技术、先进可靠的配电网与共用技术及微电网技术为主的分布式电力系统。
因此，采集、分析并有效应用“大数据”是解决能源与公共事业关键业务的重要因素，可以实现向智能电网转型、改善分布式可再生发电的资产预报与调度、提高发电效率以及改变客户运营模式。
《大数据时代》的作者舍恩伯格说，可以抽象地认为，智能电网就是“大数据”这个概念在电力行业中的应用，就是通过网络将用户的用电习惯等信息传回给电网企业的信息中心，进行分析处理，并对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。
同时，对于风能、太阳能等具有间歇性的新能源，通过“大数据”分析进行有效地调节，也可以使新能源更好地与传统的水火电进行互补，更为灵活地出力。
在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用。
在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。
“大数据”与电网的融合可组成智能电网，涉及发电到用户的整个能源转换过程和电力输送链，主要包括智能电网基础技术、大规模新能源发电及并网技术、智能输电网技术、智能配电网技术及智能用电技术等，是未来电网的发展方向等。
电力企业是不是符合“大数据”应用的企业？享誉信息产业界多年的梅特卡夫定律指出，网络的价值与联网的用户数的平方成正比。
随着电力工业与信息化的深度融合，智能电网将承载着电力流、信息流和业务流，电网和电力信息通信网的用户将发生叠加，电网的整体价值会跃升。
这种价值的跃升将使电力企业具有大数据的时代特征。
电力信息通信将突破传统运维、产生更多的增值服务，甚至催生新的管理模式创新。
数据中心将被赋予更多的职能，比如强大的数据挖掘、数据分析和决策能力。
电力企业业务数据主要来自生产数据和运营管理数据。
电力企业生产数据既包括发电量、电压稳定性等实时采集的数据，也包括物联网、云计算、新能源并网、移动互联、电动汽车充换电、车联网等技术带来的新数据业务。
电力企业运营管理数据，则包括交易电价、售电量、用电客户、ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
如能充分利用这些基于电力生产、使用等实际数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。
这些增值服务将有利于电网安全检测与控制，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等，实现更科学的需求侧管理。
数据、信息和知识的“按需分配、恒值供给、多次挖掘”将成为新经济形态的不竭动力，而“大数据”技术和应用成为决策的辅助系统。
“大数据”时代对电力行业发展提出新的挑战，但也带来新的发展机遇。