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营销大数据在综合能源智慧服务中的应用

时间:2022-05-31 09:35:03  浏览次数:

摘 要:伴随时代的发展,综合能源服务是大数据时代下的产物,它将不一样的能源服务重合在一起,在高于传统能源服务的基础上,还能够满足社会大众的多种多样的服务要求。能源互联网的飞速发展,但是综合服务能源还处在相对落后的阶段,这就需要借助互联网技术,对综合新能源进行数据化的管理,从而不断提高效率,满足用户逐日增长的对服务的要求。

关键词:营销大数据 综合能源智慧服务 应用分析

在针对社会部分公司的调查发现,最近几年电力公司都是坚持走市场拓展的道路,发挥自主品牌的优势,从而加快对员工队伍、和作平台等方面的建设。尽快让综合能源服务跟上社会发展的脚步,共同成长。和公司近几年在综合能源服务的计划来看,综合能源服务的对象包括医院、机场、工业园等,业务范围超过一百家的企业和单位。由此可见综合能源智慧服务的重要性,而营销大数据的应用则能够提高综合能源智慧服务水平,理应得到重视。

一、综合能源智慧服务的现状及发展空间

经过调查发现,2016-2020年我国使用电力节省了不少于5000吨的散煤和燃油资源;根据节能监测中心的监测和计算,在2018-2020年两年之中,整个社会大市场可以节能超过七百亿;又或者在电能的冷热供应上,2018-2020年我们可以看到整体新增了1.74亿的平方建筑面积,综合能源中的电能冷热供应在2018-2020两年间,大约达到三百亿[1]。

在调查结果中,我们看到综合能源的合理利用可以给国家和社会带来不小的收获,其发展也是有很大的上升空间。

二、在营销大数据的基础上建设综合能源智慧服务平台

将营销大数据应用到综合能源智慧服务中,建立后在此平台上,可以快速的提升综合能源服务水平,提升公司的利益收入,并且加深对标准化程度的管理。可以在为政府进行招商引资,进行产业结构的调整,园区等重点服务对象的服务需求也可以得到满足,从而促进企业向不同方向和领域的发展,将每个系统都做综合整理。还可以快一步完善综合能源的最终服务设计,将整体的业务管理在蓝图上呈现。在营销大数据的基础上,进行综合能源智慧服务的平台建设,极大职称着公司大数据的运行,让公司实现管理的科学化发展的创新。

(一)综合能源的具体应用

众所周知,综合能源大数据主要包括:用能分析、潜在的服务对象列表、对象的潜能分析、对象管理阶段、评估分析、技能分析等项目类型。

(1)用能分析只将每个不同的业务在大数据中进行查找和抽取服务对象的数据,利用制图表格清楚直观的展示服务对象在能源消耗、用电等方面的情况,从而容易进行调研和分析。(2)潜在的服务队形列表是对用户进行分类之后,根据其特点形式列表清单,对用户进行地区、行业、用电类型等不同的划分标准进行信息深一步的分析和采集,对服务对象的潜在能力进行分析预估,帮助服务对象直接了解分析的结果。(3)对标分析是在综合能源进行的过程中,利用市场经营制度进行的调查和统计,包括对节能量的对标、市场营销的对标。营业单位收入的对标和客户对服务满意度的对标等。通过一系列的对标内容加深综合能源在社会中的推行和使用。(4)用电方面的评估是在出现故障性跳闸时来分析使用设备和整体系统是否可靠的一种方式,来查看设备是否存在隐患及其他不安全因素,来判断且精确定位好有安全隐患的设备,从另一方面帮助决策者决定是否需要求设备进行更换、大修或者修理等。(5)诊断故障是在设备有多次故障出现及时间问题上的分析,来判断机器设备是否安全可靠,并且查找出现故障的原因,设备的生产厂家。从多方面来分析设备出现故障是否和设备的出厂类型或者厂家有关系[2]。(6)电能质量的分析是根据国际标准计算分析关键店的电能质量,来帮助定位电压的质量出现毛病的环节,来帮助决策及整理有效方案

综合能源的服务涉及到社会的各个方面和角落,有效的利用起来可以给生活和工作带来极大地便利。

(二)综合能源大数据的框架

公司全部业务的基础上,将数据进行统一从而开展综合能源大数据的应用。运用各种方式,为公司提供全面的服务。以下几个方面可以很好的阐述能源大数据的构成:

(1)分析服务层。服务层应该是统一的整体的,在进行数據分析的时候一定要对服务层进行统一的分析,不然无法达到有效的效果。例如在对外提供数据接口的服务,还应该有数据的挖掘等项目。在综合的服务平台中,通过分析服务层来了解在业务正常进行时需要用到的信息和数据。

(2)数据集市。这个部分和其他分类来说有点不同。它的出现是为了能够满足一些特别部门或者服务对象的需求。利用多种思维方式来进行信息的分析管理和储存。并且在储存的时候,对数据进行定义和计算才生成最终的数据。

所成产的数据是可以为企业的进一步计划做技术支持的,还可以在分析服务层时进行技术支撑。

(3)轻度汇总层。在层次的设计方面,需要按照严格的标准进行。在规划的时候针对不同的区域进行不用的划分在进行整合设计。可以在一定程度上对数据的分析进行优化储存。另一方面,它还有一个功能就是可以进行多维度的分析汇总。这也是它的特别之处。

(4)明细数据层。这个层次的设计,需要遵守和实行统一的数据标准,还要重视模式的作用。这个层次的迷失,一般都是有国王模型的顶层设计组来设计完成。接下来的过程中,相关的工作人员根据模型,将项目已经完成的部分进行数据的清洗和转换。这个设计层次相较之前要容易一些[3]。

(5)贴源历史区。在数据存放时,需要对不同数据类型进行分类和存储,还可以将其中的信息提取出来,进行信息源头的查看。一般的系统中信息都是有自己的源头。例如生产管理系统或者用电信息的收集系统等,在使用这些时,只需要对这些数据进行调用就可以了。

结语

大数据技术的不断创新,将其应用在综合能源智慧服务中,实现了综合能源服务的全程管理,也为增和能源服务智慧平台的建设增加新新动力和发展活力。虽然在平台的建设中,还会出现各种各样的问题和困难,但是新形态的出现有力的支撑了综合能源服务的转变。相信在未来的发展中,他会和大数据高度的贴合,让营销数据在综合能源服务的平台上健康有有力的向前发展。为全社会可会带来经济高效、灵活便捷的能源服务。

参考文献

[1]杨子杰.大数据视角下综合能源服务体系建设研究[J].通讯世界,2019,26(09):311-312.

[2]苏寒,徐晶晶,徐伟刚.地市电网企业开展综合能源服务策略研究[J].价值工程,2019,38(25):1-5.

[3]董中凯,吴兰旭.基于综合能源业务的电能质量服务体系研究[J].分布式能源,2019,4(04):55-61.

作者简介:

刘金涛,专业:工商管理,学校名称:青岛工学院。

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