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胡继云认为,整个电力行业涉及到用电、配电、售电各个环节和周期,所以整个电力数据是极其有价值的。如果从发电数据提升价值,到输电、配电、售电整个流程是乘数效应,能带来价值的激励提升。
电力行业数字化转型挑战分为几个难点:数据接入难、数据管控难,胡继云认为这是数据底座要解决的问题。如何把数据接进来,并且分门别类的存储好,是非常重要的命题。这个底座之上要解决数据使用难、分析难的问题,都是大数据操作系统带来的呈现。如何把数据底座的各种数据进行有效的处理、集中建模,并且达到一个业务所需要的分析路径,就是要我们整个数据操作系统的贯通。
在IT应用场景方面,胡继云表示,适合集团级的或者大企业级的IT的应用有如下几种:第一,跨源异构的分析场景,能够跨不同的数据库直接进行数据的提取。第二,跨数据中心的,通过跨数据中心的场景直接从不同场景提取想要的数据进行分析。第三,数据完整的采集和数据服务统一的结果。第四,对不同的电力行业企业里面各种数据中心进行使用标准来进行融合的数据分析,通过这样一套数据操作系统,实现对进程的管理。
当今电力行业如何做到对电力系统的赋能?,胡继云认为整个电力行业做数据最重要的是以下两点:
第一,建设一个智慧化的运营体系。智慧化的运营体系包括推动信息采集、感知处理应用等各个环节的建设,把所有数据都能收到整个数据底座中来,并且推动整个能源数据的统一汇聚,与统一的共享服务接口使用。
第二,强化整个电力系统的标准语规范。数据汇聚重要的一点就是标准,如果没有一个标准谈不上数据资产。数据治理最核心的一步就是定标准,电力行业订标准过程是最重要的,因为电力行业的数据生命周期极其长,涉及到多个环节,不同的环节涉及到传统的建设周期,从集团到区域、到发电厂,一系列数据都是经过了多年的累积,如果标准不一致,那是不可能做到的。必须有一个强有力的平台,一个操作层面的工具,把它统一化。
胡继云称,清洁能源与互联网化密切相关,所有的清洁能源要达到的清洁能源的概念,是本身数据带来的属性。通过数据呈现、通过物联网化,我们就能够把数据采集、感知、处理、应用各个环节全抓在手里。所以在清洁能源的时代对数据的“采、存、集、管、用”提高了更高的挑战。
胡继云预测,未来一定会建成一个多层次数据领域的,从电网的运行检测、营销、财务数据,到数据的入舱、到形成自动化的标签和指标,再到数据挖掘、人工智能模型,这些数据是按照层次划分的,而不是按照块划分的。再通过大数据操作系统去打捞它最底层数据,通过大数据操作系统+数据底座,才能真正做到未来在混合数据上的按需提取。
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