淺談大數據下大型發電企業的管理新模式

許昌

摘 要： 在2008年之后的幾年時間里，國內煤炭市場經歷了劇烈的變化，火電企業大都深陷虧損泥潭。各大發電公司都把發展戰略從原來的把企業做大轉變到把企業做強，努力通過精細化管理提高發電企業贏利能力。隨著計算機和網絡技術的發展，我們迎來了大數據時代，而大數據時代的到來必然引起發電企業經營管理的重大變革。

關鍵詞：大數據 挖掘 數據庫 有效

中圖分類號：F272 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2016）07-0119-01

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物，阿里巴巴創辦人馬云預測未來的時代是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技。大數據的涌現，對人們的生活方式、企業的運營模式，都有著巨大的影響，如何利用這些大規模數據是成為企業贏得競爭的關鍵。大數據時代的到來必然引發企業經營管理的重大變革。

一、大數據概念

1.大數據概念

大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

2.大數據特點

大數據有5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性）。

數據體量巨大。從TB級別躍升到PB乃至EB級別。要知道目前的數據量有多大，我們先來看看一組公式。1024GB=1TB；1024TB=1PB；1024PB=1EB；1024 EB=1ZB；1024ZB=YB。到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB。

數據類型繁多。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，越來越多的非結構化數據的產生給所有廠商都提出了挑戰。拜互聯網和通信技術近年來迅猛發展所賜，如今的數據類型早已不是單一的文本形式，除了網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部一小時的視頻，在連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”是目前大數據洶涌背景下亟待解決的難題。

處理速度快。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告，預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

3.大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素

可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。為發電企業制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持。

二、大數據在大型發電企業管理中的應用

大數據的分析應用使得大型發電企業管理層能夠即時了解全公司經營全貌，能更加快速、準確的診斷出企業經營狀況及識別其主要影響因素，簡潔、高效和有的放矢地管理企業。

1.分析市場形勢，抓準經營策略

通過分析外部經濟形勢，積極爭取低價燃煤、充分利用國家各項鼓勵扶持政策，多手段、多渠道的爭取電量，加強電量營銷。加強電量、電價、煤價、煤耗等指標的同比分析、預算比較分析、同區域比較分析、影響因素分析，從發電企業海量數據中挖掘出有用的信息，讓管理層以簡單高效的方式洞察企業經營全局，從而識別關鍵影響因素、通過采取及時有效的措施保證目標的實現。通過更加有效的燃料管理、機組能效管理及機組可靠性管理、成本控制等手段實施全面的精細化管理，并針對影響贏利能力的主要因素進行深入分析，并對措施的執行情況及效果進行跟蹤。

在年初時通過各種途徑多爭取全年發電計劃，如合理邊際利潤的代發電，省外電量等，在多種電價情況下，充分利用節能調度政策，通過公關工作，可部分改善電量結構，并通過廠用電的優化調配可提高峰谷比水平實現高一些的上網電價。在電網公司實施新的調度細節之后，機組能滿足電網實時調度的情況下，爭取調度獎勵。燃料成本在發電成本中占約60%～70%的份額，煤價高時所占比例更高，所以控制好燃料成本就相當于控制好了發電企業漏錢的大袋子。優化燃料采購和庫存策略，把控好合適的采購時機，盡量購買性價比高的燃煤，控制好入廠燃煤單價；把好燃料質量關，杜絕假劣；及加強煤場管理減少場損；積極做好燃煤摻燒工作，控制好入爐煤單價。通過標桿管理及設備管理，還是有“節流”的空間。另外還要注意運行維護費用投入與設備可靠性之間的平衡。

通過對影響營業收入和成本的各項因素進行分析得出可知，上網電價、上網電量以及燃料費用是影響利潤的最主要因素。因此，大型發電企業將專注于加強燃料管理，提高機組效率以及機組的可靠性及可用率，并有效的控制發電成本來達到精細化管理的目的。

2.建立發電機組運行數據庫，激發這些數據的全部潛力

收集機組運行實時數據，分析機組運行參數，預先發現設備缺陷和安全隱患，從而進行整改，避免因機組缺陷引發的停機或是限負荷事件。提高機組運行經濟性水平。保證發電機組的可靠性，做到可以調得起，發得滿。通過對各發電機組運行參數分析得到設備長周期運行預測，合理安排機組檢修時機，爭取在迎峰時期多發電、發好電。

3.大數據應用提高提升人力資源管理水平

傳統的人力資源管理工作將大量的時間花在繁瑣的事務性工作和日常管理上，大數據應用在人力資源管理中主要體現在四方面：一是企業人力資源管理互聯網化，二是為企業的人事工作提供更加全面的量化參考，三是為實現扁平化的人員管理及職工服務創造有利條件，四是建立有效的人才數據管理模型。未來云平臺提供科學系統的體系設計，貫穿人力資源規劃、招聘、培訓、薪酬、績效、勞動關系整個過程，將人力資源管理從事務性管理中解放出來。

企業人力資源管理中大數據的主要內容有原始數據、能力數據、效率數據和潛力數據，涵蓋員工基本信息、工作能力、持續提高水平等全方面信息，為所有人員管理決策提供數據支持。大數據環境下的人力資源規劃克服了傳統經驗預測法中主觀因素的影響，通過數據動態跟蹤，分析員工工作狀態、離職率、員工需求量等信息，準確的進行人力資源診斷及決策。企業可以首先將現有的優秀員工中分析出崗位勝任力素質模型，量化崗位選拔標準，通過將應聘者信息與企業崗位勝任力素質模型相匹配，使企業更高效、科學。借助大數據“學習分析技術”為員工量身制定培訓與發展規劃。大數據信息還可以反映出行業的整體薪酬水平和員工薪酬預期，提高薪酬管理的有效性。

4.不斷豐富企業文化內涵

傳統意義的企業文化是從精神層次、執行、物質層三個方面來建設企業文化，推動企業的發展，當今世界進入了大數據時代，各種商業行為分析都可以用數據進行分析，當然企業文化建設也可以利用大數據分析，助力建立一個適應自己企業自身和社會認可的企業文化。

大數據的分析一般關注以下幾個方面：員工的日常習慣、管理層的執行力問題、企業戰略的未來發展、市場對企業的認可、同行企業的企業文化分析、文化實施后的反饋、新員工的心態歷程、傳統文化與現代文化的平衡等。

綜上所述，大數據時代的大型發電企業經營管理面臨著新的機遇與挑戰，大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力；同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更準確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何更加有效的從大數據中發掘出“真金白銀”，如何保證信息的安全則是又一個現實的挑戰。