引言
在现代化信息技术和互联网得到飞速发展的今天,企业本身的运营管理也发生了巨大的改变。电力企业内部当中,电力营销可以帮助企业在市场竞争当中取得一定的优势,对于电力企业来说可以得到持续化的有效发展,不断的推动电力营销信息化的建设过程,最终实现电力大数据信息化的营销模式构建。在此种情况下,电力企业需要紧跟时代步伐,构建出大数据的管理中心,实现信息化的运营模式。我国的电力企业营销信息化建设的过程当中,缺乏对营销数据的整体挖掘和分析,因此对于潜在的问题没有办法在第一时间内进行针对性的处理,带来了一定的阻碍制约问题。
1大数据概述
大数据具有以下几个特征。第一，大量。随着互联网信息技术的飞速发展，数据呈爆发性增长。对于电力企业来说，每日产生的数据量较大，主要包括发电量、电压稳定性等方面的数据，应用大数据技术对海量的数据进行有效处理，能够为电力企业开展相关业务工作提供便利。第二，多样。数据的来源十分广泛决定了大数据的多样性特征。与其他行业相比，电力行业的大数据资源十分丰富，处理难度较大。电力企业的数据主要包括生产数据、运营数据及企业管理数据，数据类型多样，在实际工作中可根据各类营销数据、客户服务数据为客户提供针对性的服务。第三，价值。目前，电力企业面临的问题不仅是收集和存储数据，还要从中挖掘有价值的信息。如何能够充分利用这些数据，对其进行深入分析，是电力企业需要思考的问题。
2当前电力企业营销管理存在的问题
从当前的情况分析发现，在大数据背景下，有关部门越发注重电力系统的智能化发展，企业信息化程度已有所提升，为电力数据搜集、分析工作的开展提供了专门的渠道。但在这一背景下，电力企业所开展的营销管理仍存在着较多的问题。①电力营销观念较为落后，仍然坚持将业务要求作为立足点，未考虑到客户的要求、市场发展规律以及市场进一步发展趋势。②电力企业所提供的营销业务较为片面。电力公司总部在进行技术研究以及分析相关政策时，较为敷衍，没有对其予以充分地关注，所构建的信息系统、数据库等也并不完善，无法发挥最大化的作用。③电力企业在开展营销时没有进行科学合理的规划，导致设施设备和人力资源应用率比较低，造成了不必要的资源消耗。④在开展电力企业营销管理时未做好控制工作，将指标作为最为关键的内容，未注重事前的准备工作以及事中的控制工作。
3大数据环境下电力企业营销管理创新策略
3.1大数据技术实现数据全面采集
大数据技术可实现实时数据、离线数据、网络安全日志、流量信息、用户行为等数据的全面采集，采集的数据类型包括结构化、半结构化、非结构化。由于采集的数据源于不同的业务系统，可能存在数据口径不一致、数据格式不统一、接口形式较多等问题，通过数据质量的管理，全面有效地管控数据质量。在数据采集过程中，按照数据属性采取不同的采集策略，规范数据采集进度，对各项数据进行综合分析和数据治理，经过对账、合规评估、数据清洗、数据水印、数据脱敏、数据ETL等过程后，从中提取实体和关系形成清单级数据，为实现信息融合和数据共享提供服务。
3.2拓展充电设备用电服务
随着我国电动设备的不断增加，充电设施将大规模建设，掌握电动汽车充电设施负荷需求相关数据，以提升已有配电设施利用率、减缓或者降低配电网络投资是目前待解决的问题。
以用户的充电地址、设备类别、耗电特点、用电需求为分析指标，通过掌握用户分布情况，结合上文所述的客户信用评价体系，探索让客户满意的用电缴费渠道和用电套餐。建立客户信用等级体系，将用户在使用此项服务中的缴费额度、缴费及时性等纳入客户信用等级评估条项，未来为电力企业优化电价体系提供数据支持和评价标准。电力企业还可将客户信用等级信息提供给第三方使用，实现业务渠道拓展。
3.3创设电力营销线上平台
为了适应大数据时代发展，电力企业必须要更新观念，将线上和线下营销相结合，构建专门的线上营销平台，确保大数据能够在电力营销管理中发挥作用，推动电力营销数字化程度和信息化程度的提升。电力营销管理工作人员可借助线上渠道来售卖电力产品，使用户购买更加便捷。并且，随着技术水平的提升，手机和电脑在人们的生活中较为常见，为网络购物的发展提供了较为有利的条件。电力企业还可运用大数据技术，在线上营造符合电力企业的形象，提高知名度，使用户获得更加优质的服务。在这个过程中，想要使线上营销更加高效地开展，需要电力企业投入较多的资金和人力资源，并不断对线上平台进行维护、创新，使其具有更加多样化的功能，满足不同群众的需求。除此之外，还应该为消费者提供沟通渠道，缩短和消费者的距离，这能够使营销人员和消费者沟通更加顺利，提高电力营销的智能化程度。
3.4加强配网停电管理优化
配网停电在实际中，一般包括：临时停电、限电以及内部或外部故障停电等相关内容。利用大数据能够有效分析停电区域的停电原因及相应的故障停电等问题，进而从根本上降低经济损失。通过系统地分析电网运行及具体的设备检修状况，可根据停电损失以及实际用户数量等关键的衡量指标，提出多个电网综合停电方案的备选方案。比选出电网停电的最优解决方案，将资源进行合理优化与配置，进一步完善电网综合停电的精细化管理。此外，通过分析停电管理的实际状况及需求，进一步优化电网停电管理的多元化目标，以各种信息数据为决策依据，做好工作量整体均衡性及经济、可靠性的相关分析，合理设置相关的目标参数，力求为可视化场景提供有效支持。
3.5数据聚合与数据挖掘
首先，需要统计数据，对电力客户服务管理组织模式的主题展开分析，设计以客户服务业务信息与客户服务分析指标为基础的多维度数据模型，对数据统计值进行划分，主要包括累计值、增量值、最大值、最小值和平均值等。根据空间数据的特点，建立以点、线、环为主要形式的客户服务基础业务数据，之后进行数据处理，实现对空间数据的全面分析。其次，需要对客户服务数据进行优化，建立模型，简化数据，使数据分析具备模型基础。最后，分析决策数据需要通过系统进行定量、统计分析，需要结合实际情况合理选择算法，对算法进行封装，对变量与因变量间的线性关联性进行预测。
结语
综上所述,现代化信息技术的发展促进了互联网和电网的联合建设发展,在大数据技术的运营下,对于电力营销大数据平台的建设实现营销模式的有效转变,创新其营销管理的方式。现阶段当中,数据驱动营销管理模式下的电力营销还未完全实现,但是随着电力营销信息化水平的不断提升,大数据可以实现电力营销管理新活力的注入和增加,最终为电力企业的营销工作效率得到促进和提升,实现营销服务水平的支撑建设。
参考文献
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