（国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司）
摘要：随着我国电力企业信息化建设的不断加快，通过进行大数据处理技术的应用，可以很好的提高电力企业营销信息化的建设质量，推动我国智能电网工程的建设步伐。
关键词：大数据平台；电力营销信息化；建设研究
1.大数据电力营销平台的概述
大数据处理技术主要应用于巨量数据信息的处理工作，而电力企业在电力营销工作开展的时候，由于涉及到大量的基层居民用户，因此电力营销工作往往需要处理巨量的数据信息，电力企业开展大数据电力营销工作，已经成为了当下电力营销工作的主要发现方向。
大数据技术在电力营销工作中主要体现在以下几个方面：数据挖掘、数据管理、数据存储，通过深入的挖掘电力数据信息蕴含的内在变量联系，从而制定针对性的营销方案，从而更好的提升电力营销的工作质量与效率。电力营销的信息化建设具有以下特点：规模性、多样性、高速性和价值性，随着我国社会经济的快速发展，电力营销获取的数据信息不在以GB与TB进行计算机处理，而是以更大容量的ZB级进行处理。电力营销处理的数据信息也不在单一，呈现多样化的发展，如一些系统结构的数据与非结构性的数据等。在信息技术高速发展的环境下，电力营销的处理信息呈现高速性，并且通过大数据技术的处理分析，可以更好的发掘出电力信息隐藏的电力价值。
2.电力大数据的主要技术
电力大数据是新时代背景下的新兴事物，对电力公司的稳定有序运营具有关键的促进作用。电力营销顺利进行的基础在于电力大数据的主要技术，而且这也是打造高端电力企业的必要保障。通常情况下，当前各大电力企业普遍使用的电力大数据技术主要有四大类，分别为数据集成管理技术、数据处理技术、数据可视化技术以及数据分析技术等等。
2.1数据集成管理技术
所谓的数据集成管理技术，实质上就是将电力大数据平台中的两个或两个以上的电力数据系统集中在一起，缔造一个全面系统的数据信息体系。数据集成即聚拢大量来源不一且特性各异的数据资源，构成一个具备实际主体的历史数据平台，进而提供精准且全面的数据共享服务。
2.2数据分析技术
而数据分析技术即立足于计算机科学以及统计学原理，深入挖掘并且全面分析数据信息，判断并把握数据资源的使用价值，同时将有价值的信息筛选出来，对广大电力营销工作者进行科学引导，进而制定有效的营销方案及服务对策。
2.3数据处理技术
电力大数据中的数据处理技术主要由三个部分组成。其一是分布式计算技术，一般情况下是用来处理大规模数据的分布式存储；其二是内存技术技术；通常是用于快速读取数据信息并且展开快速精准的计算。其三则是流处理技术；主要是用于处理实时抵达且速度、规模不受约束的数据。
2.4数据可视化技术
数据可视化技术即通过图形化的方式，直观明了地传递数据信息，进而全面深入地认知数据。而且数据可视化和统计图形、信息图形、科学可视化以及信息可视化之间，存在着密不可分的联系。
3.电力企业应用大数据技术开展信息化电力营销的工作研究
3.1提高电力营销数据信息的安全
电力企业通过应用大数据处理技术，打造信息化的电力营销工作模式，需要充分的保障电力数据信息和系统运行的安全性。在信息化电力营销平台构建的时候，电力工作人员需要从营销平台的应用层、网络层和用户层进行入手，确保各级之间数据传输的质量与安全。在电力营销信息化平台构建的时候，需要将安全工作落实到每一个建设工作环节。
在电力营销信息化建设时，还应当构建相应的网络安全防护系统，有效的抵御网络病毒的恶意攻击，提高电力处理信息系统的运行安全，保障相关数据信息的可靠。在电力营销信息化建设的过程中，还应当加强工作团队的建设。因为随着信息化处理系统的工作运行，电力营销工作的效率得到了很好的提高，而一些工作人员就出现了职业倦怠，在实际工作开展的时候没有起到足够的安全意识，从而诱发电力事故的发生。因此在电力营销信息化建设的过程中需要对工作人员进行加强培训，第一提高相关电力工作人员的安全意识，第二提高电力营销工作人员的专业技能，第三推动工作责任制度的管理，从而更好有效的保障电力营销系统的安全性。
在电力信息化营销系统构建之后，需要对电力营销的管理机制进行有效的改革优化，确保新的管理制度可以充分的发挥出信息化技术的整体优势，随着电力营销管理制度的不断优化改进，最终可以形成规范性的信息管理模式，提高电力企业的运营质量与安全。
3.2电力营销数据信息的资源整合
通过电力营销与大数据技术进行很好的结合，可以深入的挖掘出电力信息的潜在价值，可以为电力企业提供最直接有效的数据信息。在传统电力营销工作开展的时候，不仅电力数据资料的收集需要消耗一定的人力物力，并且在后期对电力数据分析处理时，也需要一定的工作时间和工作成本。而在大数据技术的应用下，电力数据的收集处理工作周期得到了很好的压缩，且工作的成本得到了很好的控制，有效的提高了电力企业的电力营销工作效能。
在电力营销数据与大数据处理技术结合的时候，电力企业需要提高基础性电力设备的建设工作，因为大数据处理技术需要相关的计算机系统进行有力的支持，而基层数据的获取与传输需要相关电力设备的工作开展，因此在电力企业的电力营销信息化工作建设的时候，需要建设一套完善的电力数据反馈系统，从而为电力营销的大数据处理提供稳定的数据支持，提高电力营销工作开展的质量与效率，从而合理的规避可能存在的系统性数据风险。
3.3电力营销工作中电费收取风险的合理评估
电费的收取仅是电力营销工作中的一部分，而电费的收取工作间接的影响到电力企业的运行经济效益。在电费收取时存在一定的安全风险，主要体现在用电客户的缴费意愿与其缴费的能力方面。当用户的诚信不足，主动违背缴费的合同时，就会给电费的收取造成一定的经济损失。而用户没有能力支付相应的应缴电费，同样会造成电费收取的损失。
在大数据技术的支持下，电费收取的安全风险评估可以进行定性与定量的工作开展，在电力企业为用户提供安全稳定电力的时候，两者就签订了服务的条约。为了更好的评估用户的用电行为与诚信等级，电力企业可以调取用户的历史缴费信息和用电资料，通过利用计算机系统对用户的信用等级、支付能力、缴费意愿等进行客观的数据分析，从而更好的评定出用户电费收取的安全风险。
通过利用大数据处理技术对用户的缴费行为进行深入的数据挖掘，从而评定出用户的综合信用等级。在电费收取风险评估工作的开展下，电力企业可以突破传统电力营销的困境，对于综合信用严重不足的用户与企业采取相对的营销策略，这样可以有效的避免，电力营销工作开展的时候出现坏账的情况，从而保障电力企业的经济效益。
结语
电力大数据平台具有规模性、多样性、高速性以及价值性等多种特征。作为新时代背景下的新兴事物，电力大数据技术是保障电力公司稳定有序运营的关键所在。所以在大数据平台下进行电力营销营销化建设，应当综合运用数据集成管理技术、数据处理技术、数据可视化技术以及数据分析技术，贯彻落实系统及数据的安全管理，高效整合信息资源，科学评估回收电费的风险，实现移动办公并且普及掌上电力APP的应用。
参考文献
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