導語：多維數(shù)據(jù)在電力營銷中運用一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

隨著電力體制改革的深入，供電系統(tǒng)的營銷管理也逐步從粗放型向集約型轉變。而只有通過管理手段的創(chuàng)新，采用多維數(shù)據(jù)分析的一體化管理，才能實現(xiàn)電力部門真正意義上的集約型管理。目前，諸如自動化調度系統(tǒng)、售電自動化系統(tǒng)、用戶自助服務系統(tǒng)等的建立，實現(xiàn)了電力業(yè)務的產、輸、配、售信息一體化，既促進了供電系統(tǒng)業(yè)務的高效化，也積累了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)。如何有效地利用這些現(xiàn)有的業(yè)務數(shù)據(jù)，將業(yè)務數(shù)據(jù)轉化成管理數(shù)據(jù)，為供電系統(tǒng)電力營銷工作提供服務，提高企業(yè)管理水平，是目前供電企業(yè)信息化所面臨的主要問題之一。基于OLAP的多維數(shù)據(jù)聯(lián)機分析處理工具BusinessObjects是一種自適應、基于服務的商務智能應用開發(fā)平臺，根據(jù)實際應用需求，可集成多個BusinessObjects套件產品如：CrystalRe-portsXI、WebIntelligence、PerformanceMan-ager等。該平臺在報表歸類、數(shù)據(jù)查詢、企業(yè)績效等實際應用中，提供了全方位、便捷化的多維數(shù)據(jù)分析服務，能滿足用戶的信息需求。

1多維數(shù)據(jù)分析技術

多維數(shù)據(jù)分析技術是一種建立在OLAP基礎上的高效數(shù)據(jù)分析方法，能有效地將企業(yè)數(shù)據(jù)由業(yè)務型向管理型轉化，是企業(yè)提高經營管理水平的有效方法。OLAP通過多維的方式對數(shù)據(jù)進行分析、查詢和報表，它不同于傳統(tǒng)的OTLP應用。OTLP應用主要是完成用戶的事務處理，通常要進行大量的更新操作，對響應時間要求比較高。而OLAP主要是對用戶分析、輔助領導決策，可以進行大量的查詢操作，對時間的要求不太嚴格。其典型的應用有對銀行信用卡風險的分析與預測、公司市場營銷策略的制度建設等。多維數(shù)據(jù)分析技術的核心是“維”，即用戶根據(jù)經營管理信息需求，從多個現(xiàn)實世界角度觀察數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行相應處理，從而獲得有用信息的方法。多維數(shù)據(jù)分析基本分析操作有鉆取、切片、切塊、旋轉，它讓用戶能同步快速、高效靈活地掌握從總體到局部的企業(yè)經營情況，將企業(yè)運營的隱藏信息直觀呈現(xiàn)給用戶。根據(jù)多維數(shù)據(jù)分析技術的基本定義及原理，在供電系統(tǒng)電力營銷中運用BusinessObjects平臺進行的多維數(shù)據(jù)分析，有如下特點：

（1）多維性：這是多維數(shù)據(jù)分析技術標志性特點，可以從分析維中分支出時間維、地區(qū)維、類別維等多個維度面。如對售電量的展現(xiàn)，可以從時間維中的年、季、月、周、日時間層次上查看。

（2）可析性：從不同角度對數(shù)據(jù)進行平均值、差距值、數(shù)排序、匯總、記錄限定等處理，提供給用戶強大的數(shù)據(jù)匯總、即時查詢等數(shù)據(jù)分析能力。

（3）同步性：體現(xiàn)了用戶對信息在時間上的要求。包含對多維數(shù)據(jù)分析結果同步快速獲得的要求，而且使多維數(shù)據(jù)分析能實時、適時地接收用戶數(shù)據(jù)。

（4）安全性：保障信息安全，防止欺詐用戶。用戶分級管理,數(shù)據(jù)分析結果只提供給相關用戶使用，多個用戶使用同一分析時，依據(jù)用戶所屬安全級別查看相應層次的信息。

（5）擴展性：即具有后期增加服務功能。對各用戶分析需求實行模塊化管理,后期新增功能，通過積木式拼裝或授權實現(xiàn)，并能隨時對已有分析進行數(shù)據(jù)觀看維度更改。

2多維數(shù)據(jù)分析技術工作過程

供電系統(tǒng)的大電網是從原有的小電網多次聯(lián)網形成的，基本按原有區(qū)塊規(guī)劃營業(yè)機構，電力營銷基礎業(yè)務數(shù)據(jù)全部集中于各地市的信息系統(tǒng)中。在電力營銷中應用多維數(shù)據(jù)分析技術時，數(shù)據(jù)處理流程如圖2.1所示。

圖2.1多維數(shù)據(jù)分析流程

按圖示中各分局或營業(yè)站的信息管理系統(tǒng)所采集的業(yè)務數(shù)據(jù)以不同方式存放于各自系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，經過數(shù)據(jù)抽取、轉換、清洗、裝載過程，匯總到供電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫中，或直接將多維分析所需數(shù)據(jù)遷移到平臺數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)遷移完成之后,由數(shù)據(jù)分析人員分析源數(shù)據(jù)結構，再根據(jù)電力營銷管理決策支持需求，確立多維數(shù)據(jù)分析目標，構建多維數(shù)據(jù)模型。最后根據(jù)具體應用要求，對度量對象進行邏輯、統(tǒng)計等方面的數(shù)據(jù)處理，最后運用直觀易理解的圖表進行數(shù)據(jù)展現(xiàn)，完成分析目標，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析。

多維數(shù)據(jù)分析方式主要有如下：

（1）排序分析法：將可比較對象的各種指標按照一定的規(guī)則進行排序對比。這種方法有利于了解和分析在各種限定情況下的對象排名情況，方便進行有針對性的分析和方案實施，可分為正序排列、逆序排列、有限制數(shù)目排序（也稱TOP一N分析法）和無限制數(shù)目排序，這些排序可混合使用。如想找出用電量居前十的電力企業(yè)，采用限制數(shù)目為10的正序排列方式，對用電量進行排序，這樣可以讓分析人員迅速了解用電量居前十的電力客戶的情況。

（2）結構分析法：也稱比重分析法，是計算某項經濟指標各項組成部分占總體的比重，分析其內容構成的變化，從中掌握數(shù)據(jù)的特點和變化趨勢，為電力營銷決策提供參照。其計算公式為:結構相對數(shù)=部分÷總體×100%，此法通常采用餅圖和曲線圖直觀展現(xiàn)。

（3）貢獻率法：貢獻率即某因素帶來的對增速影響的百分點，是分析經濟效益的一個指標，該指標經常應用在增長分析中以及影響因素分析中，并且提供直觀易懂的查詢結果，其計算公式為：貢獻率=某因素貢獻量（增量或增長程度）/總貢獻量（總增量或增長程度）×l00%。

（4）預測算法：共分多元線性回歸法、時間序列法、多元回歸分析法，三者都是多維數(shù)據(jù)分析的科學預測方法，用于預測隨機事件的數(shù)據(jù)分析工具。由于簡單實用，已在各預測領域廣泛應用。以上三種科學預測方法都可用于電量預測，根據(jù)實際數(shù)據(jù)進行模型選擇及調整，并確定模型的參數(shù)進行預測。

3多維數(shù)據(jù)分析技術的體系結構

多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺上分多個功能模塊，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析功能。基于BusinessObjects平臺開發(fā)的多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，是一種多用戶的B/S結構系統(tǒng)，如圖2所示，主要分數(shù)據(jù)源、服務器、用戶端。圖2多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)體系結構

（1）數(shù)據(jù)源：作為多維數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源，可以是原始的業(yè)務數(shù)據(jù)庫或業(yè)務數(shù)據(jù)報表，也可以是經過數(shù)據(jù)預處理的數(shù)據(jù)倉庫。在大電網環(huán)境中，已有的業(yè)務數(shù)據(jù)將作為主要的分析數(shù)據(jù)來源，在某些營銷管理分析需求中，需要重構數(shù)據(jù)源，來完成多維數(shù)據(jù)分析應用。

（2）多維數(shù)據(jù)分析服務：由BusinessObjects平臺和電力營銷綜合分析平臺共同提供多維數(shù)據(jù)分析服務，包括BusinessObjects各套件產品服務器及其管理服務器，如報表應用程序服務器、程序作業(yè)服務器、中央管理服務器等，各服務器為相應的多維數(shù)據(jù)分析提供服務。電力營銷綜合分析平臺，是為了與現(xiàn)有的營銷信息管理系統(tǒng)集成及得到更靈活、友好的用戶界面，重新開發(fā)或在已有的營銷綜合分析平臺上，將多維數(shù)據(jù)分析進行功能集成，即利用BusinessObjects平臺提供的對外接口，在Java或net平臺開發(fā)環(huán)境中，調用多維數(shù)據(jù)分析的應用程序接口，自定義多維數(shù)據(jù)分析應用界面。

（3）用戶端：用戶在本地計算機上利用網頁瀏覽器作為多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的客戶端，進行遠程訪問，方面快捷查閱客戶基本信息、抄表情況信息、賬單信息等。4多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構建與功能實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在BusinessObjects平臺中利用Designer工具來完成多維數(shù)據(jù)模型構建。

首先，在Designer中建立數(shù)據(jù)源的連接,從中提取二維表，構建派生表來獲取所需業(yè)務數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)所獲取的原生表或派生表數(shù)據(jù)相互關系，建立相應的查詢關聯(lián)，最終得到業(yè)務數(shù)據(jù)結構模型。

在業(yè)務數(shù)據(jù)模型的建立過程中，需要適當?shù)亟⒈韯e名及查詢上下文，解決環(huán)路、斷層陷阱、扇形陷阱等問題，提高多維數(shù)據(jù)分析時數(shù)據(jù)處理效率。業(yè)務數(shù)據(jù)結構模型的建立，有助于更好地理解業(yè)務，是多維數(shù)據(jù)模型構建的基礎。在Designer工具中根據(jù)已有業(yè)務數(shù)據(jù)結構模型，將所需的數(shù)據(jù)觀察角度，如企業(yè)組織機構、地區(qū)、時間等構建成多維數(shù)據(jù)模型維度，將所需觀察的數(shù)據(jù)對象構建成多維數(shù)據(jù)模型度量，建立多維數(shù)據(jù)模型，供多維數(shù)據(jù)展現(xiàn)使用。多維數(shù)據(jù)模型的建立，為用戶提供更方便、更集中的數(shù)據(jù)視角，讓用戶更加易于查找龐大業(yè)務數(shù)據(jù)中的有用信息，找出企業(yè)經營規(guī)律，輔助提高管理水平。

多維數(shù)據(jù)分析功能的實現(xiàn)是根據(jù)分析目標，確定數(shù)據(jù)觀察角度和數(shù)據(jù)觀察對象，找出最有效的信息展現(xiàn)，完成多維數(shù)據(jù)分析功能的實現(xiàn)。如對電費結余情況的多維數(shù)據(jù)分析中，選取列表及曲線圖,作為電費結余情況的信息展現(xiàn)，管理者可詳細查詢每日每時段的電費結余情況。另外，用戶可根據(jù)需要選擇有效的維及維的對象值來查看數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)對象則根據(jù)用戶的選擇，進行相應維層次上的匯總、對比等處理。在各匯總數(shù)據(jù)點上，通過建立超鏈接，可以讓用戶進入下級詳細數(shù)據(jù)，進一步了解該匯總數(shù)據(jù)的具體組成，得出對比信息。供電系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)分析在功能上是相對獨立的，在現(xiàn)有的電力營銷信息管理系統(tǒng)中，可以作為新增功能被集成調用，完成多維數(shù)據(jù)分析在電力營銷中的最終應用。

5結束語

總之，電力營銷管理工作是不斷發(fā)展的，相同營銷管理對象在不同時間、不同地點，對于不同管理者，所需的信息觀看角度、信息展現(xiàn)方式都會不同。又由于多維數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲技術及信息展現(xiàn)方法等方面的不斷發(fā)展，多維數(shù)據(jù)分析在電力營銷管理中的應用也將是一個長期的過程，需要根據(jù)應用需求的變化不斷進行改進和完善。