大数据时代背景下企业如何加强数据管理

正电力企业在经营中会产生大量的生产及运营数据,但是数据的利用率并不高,没有充分发挥其价值,因此利用大数据技术对电力企业的数据进行挖掘利用具有重要的现实意义。电力企业数据管理存在的问题电力企业运行中发电侧、输配电侧、用电侧等各个方面都会产生大量的数据,企业付出了大量的精力对数据进行分析和管理,但面对众多的电力数据     

基于能源互联网营销服务系统的全渠道接入服务研究与应用

由于营销信息化历史持续性建设，营销1.0阶段各渠道接入技术架构不统一，随着能源互联网营销服务系统(营销2.0系统)的建设，基于对渠道服务连接标准和技术实现方式的深入研究，结合各省调研情况，开展全渠道接入服务的研究与应用，旨在规范全渠道数据接口标准，强化渠道服务协议配置能力，降低运维管理难度，提升服务数据聚合水平、渠道监管和运营能力^[1]、渠道合作营商体验，促进全网全渠道接入业务在营销2.0的顺利落地。     

大数据时代农业信息服务技术创新研究

大数据的更新和发展推动了农业信息化的发展,将大数据应用于农业中,不仅能够及时掌握农业的准确信息,还能对数据信息作出有效地整合,拖动农业的发展。文章以农业信息技术为研究对象,以大数据为依据分析了农业信息服务的技术创新,以期望给农业的发展提供有效地数据支持,推动我国农业的可持续发展。     

电力企业运营监测信息系统

<正>1电力企业运营监测信息系统概述电力企业运营监测信息系统(以下简称运监系统)是对当前电力企业固有业务应用系统的优化改进,具体是指将各种相关功能集成到一起形成的全新系统。该系统的总体架构如下:应用层、技术层、数据层和业务层,各层均发挥着不同的作用,并共同支撑系统运行。其中业务层的主要作用是采集电力企业的运营信息,然后将这些信息进行汇总,并以视图的形式显示企业的业务能力,为应用层和数据层提供信息源;应用层主要是实现系统各种应用功能,为运营监测中心的运行提供支撑;数据层主要负责对数据模型、数据分类、数据存储等进行规划设计;技术层     

安徽省首个城市能源大数据中心在合肥成立

近日,安徽合肥市能源大数据中心在安徽合肥供电公司正式揭牌,这是安徽省首个城市能源大数据中心。该中心将广泛汇聚城市能源信息和数据,通过应用人工智能等前沿技术,为政府、企业和居民提供更加精准和智慧化的服务。合肥市能源大数据中心将深化建设和运营,加快能源大数据汇聚、存储、计算等研究和应用。     

大数据背景下电力营销数据管理的整合与创新

正随着社会经济的快速发展以及供电业务的不断增加,电力营销数据量呈现爆炸增长态势。如何适应大数据环境,并通过数据管理的整合与创新提升电力营销效率,是摆在电力企业面前的一道课题。因为大数据时代赋予了变革的力量,电力营销数据正成为电力企业巨大的财富。对大量数据进行分析、提炼和挖掘潜能,使之转     

大数据时代农业信息服务的技术创新

随着农业领域不断的发展进步,农业数据的重要性也逐渐的被显露出来,而农业数据又属于最典型的大数据。因此将大数据技术应用到农业信息服务领域中,可以在很大程度上促进我国农业信息服务技术的发展进步,还能在很大程度上推动我国农业领域的整体发展进程。而根据相关大数据时代农业信息服务的技术中总结出来的资料显示:农业大数据是需要农业信息服务技术不断的进行创新与探索。基于背景,文章主要根据从以下几个方向来进行分析:1农业大数据中的智能化处理技术的应用分析;2农业信息服务实现人机相互替换的技术分析。     

构建供电服务协同管控新平台

正为有效解决配电网运行、故障抢修环节、抢修力量、故障数据分析深度不够等问题,国家电网公司推进供电服务指挥平台建设,将配网业务集中管控模式,打破信息壁垒,整合数据资源,统一数据标准,集营配调数据资源为基础,对配网运维业务实施集中监控。供电服务指挥平台是各专业的枢纽中心,结合大数据分析、互联网等技术,     

让数据“思考”起来

正习近平总书记在浙江考察期间指出,要抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇。电力企业贯彻落实习近平总书记的重要指示,聚焦能源转型与数字化发展新趋势,围绕"建平台、强应用、促运营、增效益"的发展思路,以数据全量汇聚为抓手,以数据中台赋能为核心,大力推进数据资产运营平台、能源大数据中心建设。对内挖掘大数据应用场景,为电网赋能、赋值、赋智;对外围绕政府、     

水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析

水产养殖对象特殊、环境复杂、影响因素众多,精准地监测、检测和优化控制极其困难。大数据技术结合数学模型,把水产养殖产生的大量数据加以处理和分析,并将有用的结果以直观的形式呈现给生产者与决策者,是解决上述难题的根本途径。本文主要对水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势进行了深入剖析,提出了水产养殖业大数据技术的总体架构;分析了水产养殖大数据的来源和获取手段,重点总结了几种水产养殖大数据分析技术的研究进展和现有水产养殖大数据平台及其提供的应用服务;最后针对水产养殖与大数据技术结合过程所面临的困难与挑战,从实现全面感知、全产业链数据智能分析与自动决策、水产养殖大数据标准体系建设等方面提出水产养殖大数据技术的发展方向。数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水产养殖综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合水产养殖全产业链数据,加强基础理论和核心关键技术研究,从而推进大数据技术与水产养殖产业的深度融合,支撑我国水产养殖业彻底转型升级。