1 商業智能概述
我國企業信息化發展正處于一個系統集成階段，因此對高端智能決策系統的需求越來越強，商業智能(Business Intelligence，簡稱BI)將是未來發展的重中之重。BI通常被理解為將數據轉換成信息，然后通過發現將信息轉化為知識并將知識應用到商業行為上的一個過程。通過該過程可以實現技術服務于決策的目的。
BI隨著企業信息化的不斷深入而產生，它最早由Gartner Group的Howard Dresner于1989年提出。BI允許用戶查詢和分析數據集市或數據倉庫，進而得出影響商業活動的關鍵因素，最終幫助用戶在加強管理、促進營銷和企業發展方面作出及時、正確的決策，把握、分析和發現新的商機和潛在的威脅，從而改進企業財務績效，保持競爭優勢。
2 我國電力企業信息化建設現狀及發展趨勢
電力行業是應用信息技術較早的行業之一，信息技術在電力工業中的應用起始于20世紀60年代初。隨著現代技術的不斷發展，信息化建設在電力行業中扮演著越來越重要的角色。
周家電網公司和五大發電集團的管理模式都在向集團化運作、集約化管理、精細化管理的方向發展，而信息化是實現這一目標的有效手段。電力供需的平衡使更多的電力企業把精力投放在內功的磨練上。同時，電力的市場化運作導致了競爭加劇，促使更多的電力企業把加強管理、強化核心競爭力、提高企業效益當作企業最主要的目標，而信息化建設是實現該目標最有力的手段。
3 我國電力企業BI需求分析
多年來，各個電力企業都保留著大量在不同時期開發的專業系統軟件，這些系統相互獨立，缺少統一規劃，數據接口不規范，無法實現共享，從而形成了大大小小的“信息孤島”。這種現狀導致無法建立科學、有序、合理的數據環境，也導致用戶在查詢數據的時候要耗費大量的時間和精力，而這些程序的堆積也耗費大量的財力。把BI引入到電力行業中來，將使電力企業決策管理更加科學化，對防范、控制和化解電力企業風險具有現實的意義。
4 電力企業BI系統架構
BI的核心技術主要包括3個關鍵部分：數據倉庫(或數據集市)、聯機分析處理(On Line Analytical Processing，簡稱OLAP)以及數據挖掘(Data Mining，簡稱DM)。數據倉庫是BI的基礎，OLAP對數據進行分析，數據挖掘完成知識發現。這3個部分形成一個統一整體，互相補充，使BI能夠對企業的經營狀況進行全面、深入的分析。
從系統觀點來看，BI的數據處理過程是：從各個業務數據庫和其他數據源中抽取有用的數據；然后對采集來的數據進行清理和轉換，以保證數據的完整性、一致性；經重構后，按照不同的分析主題存放到數據倉庫或數據集市中。這樣，原先存放在多個業務系統中的、反映企業局部情況的數據經過整理后，就轉換成反映企業整體情況的信息，從而完成了從數據到信息的轉變。
存放在數據倉庫或數據集市中的信息利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、聯機分析處理工具進行處理后，就可以形成帶有規律性的、能夠對企業運營提供指導意義的知識，從而完成了從信息到知識的轉變。企業的決策層可以利用得到的知識，制定相應的策略，并反饋到業務系統中，最終改善企業的運營狀況。
5 電力企業BI技術應用分析
隨著電力營銷管理信息系統的相繼建設和投入使用，電力企業積累了豐富的客戶信息資料和市場需求信息。采用BI技術對這些信息進行綜合分析，可以提高企業經濟活動分析水平，加強電量電費信息管理，提高企業售電收入。
例如，根據電力公司計費數據和電網管理數據，就可以計算出某時間段內或某地區內的用電負荷、用戶數、線路損耗等數據，從而得出電力負荷走勢及各地區用電量對比結果，這就為生產計劃和任務調度策略的制定提供了有力依據。分析生產和銷售數據則可輔助勞動組織管理和財務資金運籌，提高勞動生產率和企業經濟效益，它還有助于合理組織物資供應及調撥，從而降低物資消耗。電力企業在長期的運行過程中已經積累了大量的用戶資料和歷史數據，根據這些資料和數據建立用電數據倉庫，采用數據挖掘的方法進行有針對性的分析，就可以得到需求模型。根據這個模型來制定電網規劃和供電計劃，就能夠降低發電成本，提高企業效益。而按不同的特征對用戶進行分析，則可以挖掘到不同領域的信息。
6 山東省率先引入BI系統案例分析
山東電力在全省設有包括17個市供電公司在內的23家分公司，同時要對全省138個縣供電企業實行代管或直管，而且每個分公司和每個縣的供電管理體系中都有相對獨立的IT架構。
山東電力意識到，以龐大的IT架構體系為基礎，公司并不匱乏信息資源，所缺的是將封存在各個獨立的業務系統中的信息資源激活，讓其具備可用性的技術。為此，山東電力決定在各個分公司和總公司分別建立營銷輔助分析決策系統，幫助各級業務人員以最便利的方式獲取所有關于其所轄區域的業務數據，并通過數據挖掘工具、數據展現工具等來提高業務人員應用信息的效率，以達到支持業務決策的目的。
6.1 BI系統具體方案設計
對于一般的決策者來說，他們希望看到的是濃縮了的、有序的、符合其領域特征的數據展現形式，而不是籠統的業務數據。針對這種需求，IBM 提供了包括營銷綜合分析、報表自動生成、營銷指標監控在內的7個智能化管理模塊，幫助山東電力建立了一個以省公司為核心，覆蓋各地、縣公司的營銷管理智能化統計、分析、查詢、監督的高級智能化應用系統平臺，對營銷基礎數據進行縱橫向挖掘、分析和提煉，并充分共享其他相關系統的信息，使管理層能夠及時全面地了解基層供電公司各項營銷業務的發展情況、營銷指標的完成情況，從而為公司經營管理提供強大的分析和決策依據。
6.2 BI系統實施效果
在整合的平臺上，人們能以更便捷的方式獲取一切所需業務信息，同時能統一管理、調度信息資源，保證了信息資源的完整性和統一性。
基于售電均價情況分析、單位售電量增長趨勢分析、行業售電均價結構變化情況分析等多維的分析手段，決策人員獲取的是直接服務于決策的洞察力，這樣就有效地避免了拍腦袋式的盲目決策，使那種分片、按時段來安排停電計劃的粗放型做法一去不復返。
總之，在現有的系統中，業務人員能夠清晰地看到關于業務、客戶的整體視圖，從而能有針對性地制定服務策略，使整體的服務更有序、更貼近客戶的實際需求。
7 結語
電力企業商業智能為管理層提供面向企業經營決策和生產統計、分析的功能，為決策者提供最為有效和準確的數據依據，為高層決策提供參考，為制定行業的戰略發展目標和市場策略，促進業務發展，完善服務質量，提高客戶滿意度等提供支持，從而提高了企業風險控制能力和經營決策能力。所以，電力企業商業智能具有廣闊的應用前景。
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本文標題：電力企業商業智能BI應用架構研究
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