南方电网公司数据仓库与决策支持系统解决方案
摘要:南方电网公司是一个覆盖区域广、业务构成复杂、组织机构和人员数量庞大的特大规模经营管理型企业集团。在电力系统发展的过程中,企业积累了大量的业务数据和管理数据,满足了各层次生产和监督管理的需要,
比、环比和同比,按维度粒度的钻取以及交叉拾取,按不同维度约束的切片、旋转和透视等功能。
联机分析处理是目前比较成熟的技术,国内外都有一些比较成熟的应用软件。
2) 数据挖掘
即DM(Data Mining)。主要是利用一些特定的知识发现算法,在一定的运算效率的限制内发现出相关的隐性信息,这些信息主要可分为以下几类:
关联信息:主要是指事实间的关联信息,如GDP与售电量间的关联。
序列信息:主要是指时间序列内互相链接的事件,如事故的发生和处理。
分类信息:主要是指一类事物的特性,如将利润率波动10%视为异常。
预测信息:主要是指利用历史数据,通过预测模型,预测将来可能发生的信息,如预测次年的全社会用电量。
数据挖掘的价值在于模型算法的合理性和适应性,并不完全取决于模型的数学原理,而是与实际业务状况密切相关,必须通过长期的应用才能逐步积累规律,对模型加以调整,以发现更加准确的信息。
3) 专家系统
即ES(Expert System)。主要是通过对实际事物的知识表示和推理,在大量专家知识的基础上,解决特定领域的实际问题。专家系统主要由知识库、推理机和人机接口等几个部件组成,其中知识库需要在实际业务中由专业应用人员不断充实,而推理模型也需要根据客观条件(如政策和规定等)不断加以调整。
4)综合应用
决策支持系统综合利用数据中心中的数据,提供企业的综合报表数据,能够进行快捷的即席查询。
5.结束语
南方电网公司总部和各分、子公司信息化建设已经取得了一些成就,各公司之间的网络建设已经基本达到了要求,为充分利用现有业务系统产生的数据,为管理层、经营层、决策层提供生产、经营、决策等方面的综合分析,南方电网公司将引入数据仓库和决策支持系统来加强数据的管理和决策的合理性。
参考文献:
徐洁磐 数据仓库与决策支持系统 科学出版社 2004
陈晓红 决策支持系统理论和应用 清华大学出版社 2004
作者简介:
解文艳 女,1973年生,毕业于哈尔滨工业大学计算机系,现广东省电力设计研究院网络信息部工程师,邮政编码:510600。电子邮箱:xiewenyan@gedi.com.cn,联系电话:13802507846
何可立 男 1974 年生 ,现南方电网公司信息中心主管,邮政编码:510600,电子邮箱:hekl@csg.net.cn 联系电话:13302282828
责任编辑:和硕涵
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