引言
目前科学技术的飞速进步使大数据分析系统得到广泛应用，为更好的适应人类对电力的需求，信息技术也需要运用在电力计量装置中，通过智能化的电力计量检查、高速率的电力计量数据减少窃电，实现电力质量检查自动化，提高电力计量检查的精确性和实时性。根据出现的问题及时提出解决方案，提高电力企业的经营收入。电力营销模式下，电力企业需要改变传统的反窃电技术，通过自动化装置和智能化反馈开展电力检查工作，运用大数据系统提升电力营销的合理性，更好地维护电力企业的利益，促进自身可持续发展。
1、电力营销信息化的必要性
信息技术已经渗透到人们生产、生活的各个方面，不断改变人们的工作、学习、生活甚至思维方式，推动城市产业结构转型。目前，通过信息化方式处理生产、生活中的问题，已经成为人们的首选方式。电力营销信息化符合企业和个人用户的使用习惯，以更加便捷的方式开展电力营销工作。电力营销信息化可通过为客户提供个性化的增值服务、制定快速响应机制等，得到客户对服务的认可，通过搭建信息系统平台，用户可快速查询用电量及电费金额。用电量根据用户的使用情况随时更新，用户可对用电量做到心中有数、有据可查，保证用电量和电费价格公开透明；提升客户的付款意愿，确保用户及时支付电费，提高电费的回收率。我国经济结构面临转型，电力营销信息化可改变传统的用工方式，降低数据及资料在流转、报告过程中产生的成本，使电力企业获得低成本优势，以促进电力公司发展，扩大市场份额，增强竞争力。
2、大数据分析在电力企业市场营销中的应用
2.1、电力营销数据存储与集成管理
HDFS对营销数据进行存储与管理，对数据进行集群分布式存储，满足大批量数据处理的需求。在HDFS集群中，底层有大量的廉价计算机端口（PersonalComputer，PC端）通过光纤高速连接组成机架，集群中的机器采用主从结构。在HDFS1.0中，1台机器作为主节点，即名称节点，其他的作为从节点，即数据节点。在HDFS2.0中，2台机器作为主节点并进行分区管理，名称节点相当于整个集群的管家，为集群提供元数据服务，起到的作用类似于数据目录，而名称节点则负责存储具体的数据。在进行数据存储时，可以将从各类传感器、国网SG186营销系统、用户信息采集系统、应用程序（App）、微信平台、线上客服中心等处采集到的数据存入HDFS。在客户端发出数据存储请求后，主节点会创建一个新的文件系统命名空间，并根据各个数据节点的可靠性做出存储响应，在存储数据时，名称节点会将数据进行分块，并为各个数据块创建副本，然后按照特定的存储策略将其存储到所分配的数据节点上。
2.2、在电能计量装置首检中的应用
电能计量装置主要对用户电能的使用情况进行分析和统计，还可以收集电能量数据，因此，其运行的稳定性会对电力计量检查造成很大的影响。首检工作需要精准无误，因为电能计量装置首检的不精确会造成装置运行效率低，回馈数据有很大的误差。大数据分析系统可以根据电能计量装置的阶段性反馈进行首检工作，工作人员只需对电能计量装置进行维护即可，通过保护电能计量装置，使其正常运行，提升电能计量装置的稳定性。根据装置在运行过程中容易出现的问题生成大数据分析报告，预测装置的问题，并进行进一步决策，制定解决专制问题的多种方案，一旦出现问题即可及时处理。这样既提高工作效率，也可以保证电力计量装置的平稳运行。在日常的电能计量装置检查工作中，工作人员需要注意保护客户的各种信息，避免通过大数据系统泄露信息，提高电能计量装置的质量。在其运行过程中，充分发挥大数据自动化等优势，全天候实时监控工作过程，更好地掌握工作情况，以便做出进一步的调整。电力计量工作首检工作意义在于保证计量装置的正常运行，维护和统计装置信息，工作人员在投放计量装置时需要严格按照工作流程操作，运用大数据分析和检测系统监控线路负荷情况，在现场校验的过程中根据大数据的及时反馈报告，重新调整工作方案，满足现场校验条件。
2.3、电力大数据增值服务应用要点
（1）聚焦增值服务需求，建立高效服务体系。重点从业务、管理和技术三个方面，整合多专业数据资源和优势能力，为市场需求提供便捷、高效、合规的数据信息服务。在业务方面，需要关注市场需求调研与分析，确保数据服务满足不同客户需求；在技术方面，需要学习借鉴国内外企业数据增值服务的成功案例，制定敏捷的开发流程，充分利用大数据分析技术，紧贴数据服务需求实现服务产品的快速迭代开发；在管理方面，需要立足电力企业实际，优化完善服务流程，形成协同高效的管理机制。如图2所示。（2）融通多源数据资源，搭建高质量数据集。根据电力大数据的外部应用需求，开展数据溯源，评估数据质量，对涉及多个数据源的数据进行融合，形成高质量的数据集，为对外增值服务夯实数据基础。（3）选取实用方法工具，提高数据分析效率。电力大数据巨大的数据规模、异构多样的数据类型为数据分析带来难度和复杂性，需要充分利用数据中台功能，选取实用的分析方法，部署高性能的分析工具，最大限度提高数据增值服务效率。
2.4、电力营销数据可视化
基于Hadoop平台，数据可以经由集成、分析后，进入Hive数据仓库，结合数据类型以及实际的应用需求，确定并设计数据可视化的主题，构建可视化模型。在生成可视化数据模型时，可以从已有的模型库中对图形绘制要素进行获取，按照应用需求进行重组，在全球广域网前端采用可视化技术进行图像绘制。在电力营销领域，可以充分应用文本内容、日志数据、图、多维数据以及时空数据可视化技术等，将采集到的数据以更为直观的形式进行呈现。也可以将数据分析的结果进行图形化展示，以此来记录、观测、跟踪数据、发现隐藏的数据关联、辅助理解数据、增强对数据的认知。
结束语
电力资源是居民日常生活和生产的重要部分，电力计量检查数据的准确性对现代社会的影响很大。因此可以利用大数据系统，通过自动化、智能化的分析和检测，有效运用数据分析模型和数据特征库。利用数据支持计量和检查工作的各个阶段，努力做到事前预防、及时发现、精准处理、正常运行，实现电力计量和检查的稳定性，更好的利用大数据推动电力营销的推广和计量装置的运行。
参考文献：
[1]夏静.改进农村电力市场营销管理[J].中国电力企业管理,2017(29):44-45.
[2]夏静.农村电力市场营销存在问题及改进措施建议[J].电力需求侧管理,2017,19(05):55-56.
[3]张静.城市电力企业市场营销的管理与发展实践[J].中国高新区,2017(17):222.
[4]宋晓芳.电力企业市场营销策略探索[J].化工管理,2017(18):82.
[5]姜波.电力市场营销的新观念与优质服务结合路径探讨[J].科技创新与应用,2017(17):170.
