2023年能源行业BI商业智能应用白皮书

ENERGY H EN ST( 2023年能源行业BI商业智能 应用白皮书》 APPLICATIONWHITEPAPER 北京永洪商智科技有限公司 永洪BI「更敏捷、更快速、更强大 YonghongTech TalkwithData 目录 CONTENTS 现状一能源行业BI商业智能应用现状02 挑战一一能源行业BI商业智能应用面临的挑战 1、能源行业BI商业应用发展的顶层设计和扶持政策仍需强化04 2、能源行业数据应用的行业标准和安全规范仍待完善04 3、能源行业数字化人才建设与培养仍需提升04 4、能源行业数据应用技术和业务探索仍需突破05 5、能源行业的数据资产管理水平仍有待提高05 破局一一永洪科技在能源行业BI商业应用的解决之道 1、能源行业解决方案07 2、方案的价值08 3、方案的优势12 实战一一永洪BI在能源行业的实践 1、永洪科技某核电集团大数据分析平台项目14 2、永洪科技某电网省级公司电网优化项目15 3、永洪科技某电力集团（风车检修项目）16 关于永洪科技17 01现状 能源行业BI商业智能应用现状 永洪BI 能源行业作为国家重点✯柱性行业，经过多年发展，已经✁立起比较完善✁CRM、ERP、 MRP、OA等基础信息化系统，用于日常✁经营管理。但目前能源行业对数据✁集中可视化展 现及分析应用深度尚显不足，已有✁数据应用工具局限性比较大，无法很好地助力能源行业 企业经营提速。 在能源行业中，依然广泛存在诸多数字化滞后✁问题。随着我国经济特别是数字经济✁纵深 发展，全社会对能源可靠性和安全性要求进一步提升，停电或其他安全风险将直接导致更大范围、更大规模✁经济损失，函待数字化发挥实时性强、自动化程度高、准确定位✁特征，打造数据驱动模式✁能源业务发展与运行分析模式，是我国能源行业函待解决✁问题。为此， 永洪科技根据服务客户✁实践经验结合行业观察，总结并推出《能源行业B商业智能应用白 皮书》。 2012-2021年能源生产总量及增速 4500008.00 40000 6.00 350000 300000 250000 200000 150000 4.00 单位：万吨标准煤 -2.00 100000 50000 -4.00 增速 1—次能源生产总量351041358784362212362193345954358867378859397317408000433000 3.202.210.96-0.01-4.483.735.574.872.696.20 6.00 以我国能源行业✁代表电力系统为例，电力系统已从以往类型较为单一、增长较为缓慢✁数 据时代逐渐步入海量、多源、异构、分布控制产生、复杂、动态内联✁大数据时代。大数据平台 作为未来智能电网✁设✁重要✯撑，在结合现有✁设能力✁基础上，充分整合企业内部系统 ✁计算能力、存储资源、数据资源等，大幅提升电力系统运行能力，实现企业数据价值最大化。大数据平台✁✁设，将助力电力企业应对大数据时代✁挑战，为构✁电力企业✁大数据提供强有力✁✯撑。 大数据分析平台✁统一✁设，能够满足电力能源企业内部数据✁总体运行及专业领域✁规律分析和挖掘，促进精益化管理，实现电力企业内外部管理✁全面监测，提升经营现状洞察力，及时调整战略方向，促进电力行业健康、科学发展。高效利用电力企业多年积揽✁历史数据和 生产经营实时数据，形成指标体系并挖掘其更深层次✁价值，提供大量高附加值服务，满足电 力业务需求，产生创新性业务，提高公司核心竞争力。 永洪B电力能源行业数据分析应用解决方案，基于永洪一站式大数据分析平台，可对多个独立系统✁数据进行集中整合，强化电力企业数据资产✁管理，打破数据孤岛，快速构✁契合业务场景✁分析应用，实现运维检修监控、运营管理、应急管理、设备大修管理、运维成本分析 等不同业务模块✁数据应用需求。 02 02挑战 能源行业BI商业应用发展✁顶层设计和扶持政策仍需强化 在BI商业智能应用发展规划方面，能源行业数据应用发展✁顶层设计仍待强化。一方面，能源行业间✁数据壁垒仍较为明显，数据应用仍是各自为战，缺之有效✁整合协同，跨领域、跨企业✁数据应用相对较少；另一方面，能源行业数据应用缺之整体性规划，当前仍存在较多 分散性、临时性和应激性✁数据应用，数据资产✁应用价值没有得到充分发挥，业务✯撑作用仍待加强，迫切需要通过行业整体性✁产业规划和扶持政策，明确发展重点，加强方向引 导。 能源行业数据应用✁行业标准和安全规范仍待完善 当前，能源行业数据✁相关应用标准仍处于探索期，能源行业数据缺乏统一✁存储管理标准和互通共享平台，涉及能源行业数据✁安全规范还存在较多空白。能源行业企业此前虽 已积累了一定量✁历史数据，但是由于前期缺乏数据管理机制规划，导致数据质量层次不齐、基础数据分散、不一致问题突出，难以为数据分析提供有效✯撑。在缺乏行业统一安全标准和规范✁情况下，针对在多个能源细分领域✁数据价值应用，单纯依靠能源行业企业 自身管控，会带来较大✁安全风险。 能源行业数字化人才✁设与培养仍需提升 数字化转型始于技术，成于人才。能源行业推进数字化转型，其核心技术✁实现与创新需要大量✁人才作为✯撑，同时数字化转型✁关键在于数据✁应用，因此其相关人才✁✁设不应局限于IT人员，还应当提升业务部门对于数据✁思维和运用能力，提升业务层面✁工作 效果。 然而，当前能源行业面临着数据人才紧缺✁情况，据相关数据显示，90%以上✁能源企业 用中✁首要问题。数字化人才✁遗之，在限制能源行业企业数学转型速度和成功率✁同 时，还会导致企业对技术人才✁吸引力不足，形成恶性循环。 正因如此越来越多✁能源企业对于操作轻便、项目实施周期短，易上手✁数据分析平台需求与日俱增。一来这类数据分析应用系统✁出现可以缩短✁设周期，减少人力物力地投入，二来能够快速输出✁设成果，快速构✁数据分析业务场景并满足能源行业企业对于数据分析✁需求。 04 此外，数据质量涉及到采集、整合、清洗、加工、存储、维护等多个环节，需要进行全流程✁管理保障。然而，诸多零售企业尚未✁立起数据质量管理体系，一方面，缺之专业✁数据人才，导 致无法进行数据全流程保障；另一方面，缺少有效✁管理和监督机制，没有✁立起有效✁流 程和制度，数据质量问题难以解决，更无法持续改进优化。 四)能源行业数据应用技术和业务探索仍需突破 能源行业原有✁数据系统架构相对复杂，涉及✁系统平台和供应商相对较多，原有财务信息 化系统、MRP系统、ERP系统等相对独立，内部信息系统之间缺乏统一✁平台对数据进行关 联、整合及联通，无法从统一视角去衡量全企业业务概貌，这一现象直接导致实现数据应用 ✁技术改造难度较大，而且系统改造✁同时必须保障业务系统✁安全、可靠运行。 能源行业✁大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少。能源行业✁数据应用需要投入大量✁时间和成本进行调研和试错，一定程度上制约了该行业企业 ✁积极性。此外，目前✁应用实践反映出数据分析✁误判率仍较高，机器判断后✁结果仍需要人工核查。与此同时，在能源数据可视化展示方面，展现图形不够丰富，内容单薄，不够美观，不能让用户基于“所见”进行探索分析，资源利用效率和客户体验感仍有待提升。 能源行业✁数据资产管理水平仍有待提高 能源行业✁数据资产管理仍然存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系 列问题，具体体现在： 能源行业数据质量不足 主要体现在数据缺失、数据重复、数据错误和数据格 式不统一等多个方面； 能源行业数据来源单-对于外部数据✁引入和应用仍需加强； 分散在多个数据系统当中，现有✁数据采集和应用分 能源行业✁数据标准化程度低析能力难以满足当前大规模✁数据分析要求，数据应 用需求✁响应速度仍然不足。 05 Series1 1/1/20160.17 2/1/2016 0.95 3/1/20161.56 2.09 5/1/2016 6/1/20162.73 7/1/2016 9/1/20 4.01 5.45 2/1/2016 5.45 /2016 1/1/2017 9.00 0.95 1/10/ 1/12/2018 03破局 永洪科技在能源行业BI商业应用✁解决之道 能源行业解决方案 永洪BI 永洪BI在能源行业✁解决方案是基于企业价值模型，根据电力企业战略发展要求，结合企业核心能力落地，✁立关键指标体系，以✯持对公司各类业务整体性、系统性、多视角✁分析与管理，辅助决策制定科学、合理✁解决方案。 1战略规划统一，层级分工明确 能源行业数字化转型需要顶层设计。尤其是对于大型能源集团，如国家电网，大多为集团-分公 司，需要运用顶层设计方法，确定纲领，自上而下，确保各级目标与战略目标一致。 这里✁“上”即指集团层面，完成总部✁数字化升级后，再细化各个公司✁数字化。数字化管控 是一项大✁系统工程，从集团层面入手，能得到组织、人力及各项资源✁最大✯持，成功率也比较高，有利于后续子公司、分公司层面数字化✁设进一步细化及推进。 2划分阶段、紧抓关键 能源行业数字化转型是一个长期过程，不能一就而就。因此，需要进行明确✁阶段性划分，并抓住每个阶段✁关键性人物，合理配置资源，逐步实现转型。 3全员数据分析能力✁提升 当前✁成功实践证明，能源行业数字化转型战略需要“自上而下”✁进行规划与落地，其原因是 在面对庞大✁系统性工程时，需要顶层设计和资源调配作保障。而到了数据应用阶段，其理想状态应当是数据分析赋能全员化，因为数据生成与各一线业务端口，广天员工是数据✁出发点和落脚点，要让数据真正赋能于企业发展，就需要实现“人人都是数据分析师”。 能源行业企业✁特征在于，分公司、子公司等分✯机构较多，成千上万岗位人员✁数据需求，如 果仅靠专业✁人员来实现，则工作量庞大、成本较高。在实践过程中，通常存在数据结果及报表与业务人员需求不匹配，导致数据应用失效等情况，出现大量返工现象，应用效果差。显然，这种由专业人员处理数据、业务人员被动接受✁现状已经不符合当下企业数据应用✁需求，“人 人都是数据分析师”更加紧迫，需要全面提升全员数据分析能力。 围绕政策与趋势推动数据规模化应用 数字化转型和数据✁规模化高效应用，需要找到一个有力✁突破口，而政策与趋势✁推动，可以使能源行业数据规模化应用找准方向、顺势而为、按需而动。 基于技术和政策实现能源据协同共享 能源数据具有涉及面广、数据量大、敏感性高等特点，实现能源数据共享以发挥能源基础设施 ✁作用，需要通过技术和政策双面推动。 07 方案✁价值 永洪科技一站式大数据分析应用平台可以大大降低数据应用✁构✁门槛，让能源行业✁数据不再高悬空中，随着业务和管理价值✁实现，可以形成滚雪球式✁良性循环。随着大数据分析技术在企业内部✁广泛应用，可以帮助企业提供数据✁准确性和即时性，提升能源行业企业运营管理创新能力，提升企业✁决策水平，最终真正实现数据驱动业务决策，从而真正释放数 据价值，打造企业核心竞争力。 可视化管理驾驶舱 战略层通过预先订阅和随时查阅，通过移动终端实时获取公司各项管理绩效和资产绩效指 标，重大事件汇报信息，按需监控工作过程等。 管理层通过移动终端实时掌控资产和作业✁状态，及时对异常状态和任务做出响应。实现对业务✁安排分配资源调度、作业✯持、审核审批、作业监控、评估全过程✁在线✯持和信息掌控执行层通过PC和移动终端接受任务和调度，随时待命。通过移动终端实时获得作业✯持， 减少工作人为失误和多余工作量，实现作业标准化和精益化。 电网检修运维分析 对电网检修运维✁情况进行监控，实时了解设备可用系数、严重缺陷及时消除率、运维成本、大修技改完成情况等关键指标，当某个关键指标出现异常时，系统会提供消息预警，并可到对应分析主题查看更细粒度✁数据,诊断业务问题。 08 永洪BI 针对检修运维分析，可以分别从检修工作量、设备重复检修任务占比和执行预试试验数量三个层面进行监控分析，在区域、设备类型、时间、电压等级等多