2019云栖大会•佰聆数据携电力智慧数据分析平台精彩亮相

电力智慧数据分析平台基于阿里云基础平台、DataWorks产品以及佰聆数据中台运营产品聆鉴和聆析，提供电力行业数据汇聚、研发、治理、运营及服务等多种数据能力，以高性能的标签引擎和数据探索引擎，有效支撑电力数据价值挖掘，推动业务和服务创新，促进企业的数字化转型。

9月25-27日，为期三天的2019阿里云栖大会在杭州云栖小镇圆满落下帷幕，本届大会以“数·智”为主题，聚焦数字经济核心议题，汇集了1000+科学家、技术领军人物以及众多技术领先的企业一起带来前沿科技、技术产品和产业应用解决方案的分享，更是吸引了来自各地数十万科技爱好者一起共享技术盛宴。

作为业内影响力强大的科技行业盛会，众多国内外知名科技企业汇聚于此，向各界与会人士展示自身的产品和技术。佰聆数据作为国内领先的大数据挖掘分析应用解决方案企业，凭借在电力行业丰富的应用实践经验、先进的数据中台运营产品以及专业的技术能力，与阿里云建立生态伙伴合作关系，共同推进电力领域的数字化运营之路。本届云栖大会佰聆数据受邀参展，携双方共同打造的电力智慧数据分析平台首次亮相，全面展示了平台的核心功能以及与业务场景高度融合的方案能力，分享电力大数据分析应用建设思路。

电力智慧数据分析平台

Intelligent Electric Power Data Analysis Platform

电力智慧数据分析平台基于阿里云基础平台、DataWorks产品以及佰聆数据中台运营产品聆鉴和聆析，提供电力行业数据汇聚、研发、治理、运营及服务等多种数据能力，以高性能的标签引擎和数据探索引擎，有效支撑电力数据价值挖掘，推动业务和服务创新，促进企业的数字化转型。

图：电力智慧数据分析平台架构

平台能力

1、一站式企业级数据中台架构体系搭建

统一的架构体系：企业架构统一，所有数据应用均基于一套架构体系和标准设计开发。

统一的数据服务：提供企业数据的统一服务，搭建企业统一的数据中心，实现数据统一服务管理。

一站式的数据开发：提供强大的大数据智能研发平台，支撑数据的汇聚共享、挖掘萃取、服务输出，实现海量数据价值的挖掘。

2、数据标签引擎支撑多维度智能标签应用创建

体系化的标签管理：实现标签的全生命周期管理，对庞大的标签体系进行统一有序的运营，保证标签的运行状态清晰、有序、可控 。

场景化画像展现：可按场景形成不同主体画像，支持通过画像全生命周期追溯洞悉目标对象生命周期特征变化，实现对目标对象个性化、多样化需求的有效洞察。

自助化群体分析：深度挖掘目标群体隐性特征，将标签融入客户运营分析，充分发挥标签维度丰富、描述力强的特点，实现标签的业务价值。

动态式策略设计：基于立体式超细分的策略设计，以标签实现精准化业务策略设计，充分发挥标签的业务价值，促进业务应用精准化、个性化。

3、数据探索引擎支撑数据价值深挖掘

分析可视化：首创“分析思路可视化”技术，可根据用户的思路延伸自动组合分析图表，形成“分析导图”，支撑数据深度探索分析。

分析导图看板：支持动态切换分析思考过程和思考成果，内容自动同步，实现看板可定制、可分析、快速成型，满足监测分析一体化的应用需求。

数据可视化：提供丰富的图形展示组件和灵活的图形配置能力，让分析成果的展示更加生动直观。

分析报告自动化：提供专业化报告编辑能力，分析完成后可自动生成分析报告，并随分析过程变化，实时同步一键更新，确保系统、文档无缝衔接，有效简化报告工作，提升分析应用效率。

图：两大分析应用引擎核心能力

平台优势

1、分析导图驱动数据深度探索

首创“分析思路可视化”技术，将头脑中隐性的分析思考过程显性化，形成“分析导图”，支撑探索式分析和发散性思考，灵活拓展分析深度和广度，更好地从数据中洞察战略方向、管理风险、市场机会，以数据支撑决策。

2、面向精准策略的标签运营能力

以策略为驱动，实现标签全生命周期管理、场景画像应用、标签自助分析，支撑客户与企业资源“超细分”，促进业务精准化、个性化，辅助洞察客户需求、优化产品设计、防控业务风险、创新优质服务。

3、紧贴业务的场景化应用

提供包括面向电力营销、生产运检、新兴业务的行业创新应用，如电费回收风险预测，配变负荷预测，电动汽车运营分析等，有效提升客户的市场开拓效率、风险防控能力、经营管理水平。

平台应用

电力智慧数据分析平台可广泛用于电力营销、运检、电动汽车、综合能源等众多业务场景，成为业务部门提升市场营销、客户服务和风险管控水平的有力支撑。

1、优化传统供电服务业务能力，提升客户体验

传统供电服务面临以客户为中心的服务转型，基于智慧分析平台可以辅助业务人员更全面地了解客户需求、掌握客户动态、洞察客户习惯、定位服务短板，有效提升电网服务能力与客户体验。

2、精准识别潜在业务风险，提升客户服务质量

利用智慧数据分析平台的智能标签应用识别潜在业务风险，实现对业务风险的量化分析，提高风险精准防范能力，提升客户服务质量，减少人员维系成本。

3、深化生产设备故障和缺陷分析，提高资产风险管控水平

基于智慧数据分析平台的深度探索分析能力，可以建立全景化、多视角、多路径的“业务分析地图”，对生产设备的故障与缺陷进行深入分析研究，提高设备资产可靠性和设备资产风险管控水平。

4、支撑电动汽车优化运营，增强市场竞争能力

在充分汇聚充电网、车联网、互联网的数据的基础上，利用智慧数据分析平台对电动汽车市场与客户需求进行挖掘分析，进一步增加用户粘性，提高充电设施利用率，巩固与发展电动汽车客户群体。

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