齊璇+史可
(內蒙古電力信息通信中心, 呼和浩特 010020)
[摘 要] 大數據時代,需要更多的引擎支持,同時也創造了更多的應用。建立在分析數據集成數據的基礎上,全面的運營檢測信息系統不可或缺。通過對其理念、范圍、應用進行探究,淺析其架構和用途。科技在不斷進步,數據的集合更有無數種方式,同樣面臨更多的關卡,這需要全人類進行探索和啟發,從問題中尋找新出路。
[關鍵詞] 大數據;運營監測信息系統;應用
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 081
[中圖分類號] TP315 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2017)07- 0184- 02
0 前 言
大數據時代,我們需要更多的引擎支持,同時也創造了更多的應用。建立在分析數據集成數據的基礎上,全面的運營檢測信息系統不可或缺。
1 應用理念
運營檢測信息系統,是利用了整個服務中心的數據,同時對監測中心進行調度,在各業務信息系統的支持、輔助、決策和展示下,建立起成果。它能夠及時全面地反映公司整體經濟的運作情況,宏觀掌控布局,推動整個單位公司的走向。它將企業管理模式由自轉轉向公轉、由壁壘轉向協同、由分散轉向集中、由自發轉向可控、由孤島轉向共享,從而實現縱橫貫通、雙向協同、權責明確、流程清晰、管理高效的“五強”體系格局,建立了更堅固的保障墻。
同時,海量的大數據歷史庫存,是一筆無形的寶藏。企業可以對其進行數據建模,通過分析分類,更加全面地發揮運營檢測信息系統的功能,提高其預警力和分析力,為業務創新創造新途徑。
2 應用范圍
大數據分析下的信息支撐系統的應用,是現代化技術的優秀產物,也是人類進化的驕傲作品。我們可以將它推廣至各大企業公司,推進他們的變革創新,實現資源整合共享,提升其運營水平和速度,實現對規劃、建設、運營、檢修、營銷、人力、物力和財力的全面規模化評估。
同時,大數據能夠實現對預算和收支的合理調控、電力購銷的把控、資產全壽命周期的預估。甚至可以將產業發展和金融領域進行流程監測性分析,構建出集全面監測、運營分析、協調控制、全景展示和指示預警于一身的綜合性系統平臺。而且,在當前的市場和技術掌握下,我國已經實現了部分的自主化和科技化,將推動他們步入更多的企業,進行市場性的貫通。
3 應用概述
3.1 工作臺系統
工作臺是對數據進行操作的系統平臺,通過對大數據按照應用指標、分時段和維度進行重新構造,并在終端顯示應用。工作臺系統在日常中進行檢測和調控,配合系統的綜合管理,對企業經營進行24小時在線實時監控分析。同時,通過工作臺系統,可圍繞核心業務活動與資源,對10年內的業務數據進行定向分析,通過構建監測模型、采用一定的指數體系和指定的閾值,將外部運營環境狀況與核心資源綜合績效進行綜合,在24小時在線的業務流程動態值下,可以實現對運營過程中設定的異動警報和預警處理。
3.2 數據庫
檢測數據庫是建立在總部以及各大分部的兩級數據中心資源上的,我們需要足夠的支撐區檢測分析和展示。在此臺面上,將運營檢測中心的指標體系進行整合,實現兩級數據的整合,使得工作配合更加完善。
理想狀態中,數據中心應該分為兩類,結構化與非結構化數據庫,將整個相關數據系統內同步至數據庫中心,可以再數據庫完成建模分析工作,同時通過ETL工具進行指定數據的抽取和驗證,將指標合理展現。
3.3 大屏展示
大屏的展示是系統的輸出端口,它包括展示類和檢測類,將通過靈活可調控的方式定位展示場景,多方位多角度地進行全面無縫隙檢測,使得運營分析和全景展示更加和諧。
3.3.1 全景可視
全景展示下,我們可以創建概念主題庫,按照數據庫的構建,快速縱覽企業概況,綜合化地展示其經營成果,體現其協調的管理水平。并通過多維展示發展成果,總結服務成效的進步,將整個熱點設計聚焦于一體,目標性地展示公司運營的業績成績和管理成效,形成企業完善的形象。
3.3.2 全面監測
企業有自己獨立而富含特色的運營模型,運營檢測中心對公司的各大版塊進行了在線檢測控制,實現了外部環境、綜合績效、核心資源、運營狀況和關鍵流程的一體化,將“全天候、全方位、全流程”的核心展示出來。大數據下的分析進度,一般是對當天檢測的報道,經過分析比照,報告的內容得以支持,并運用于業務推進,為企業領導的決策增加了準確有力的數據支持,實現了高層的進一步高效化、
3.4 資源管理器
管理工具是系統檢測運行的重要零件和引擎支持,因為高質量的數據管理、運作合成,都需要工具的精準和合理化,這樣才能提供合理有效的數據分析。隨著智能網絡的發展建設,基于數據中心的企業級數據資源管理工具,將進一步對其數據庫進行深入和管控。從保護核心資產安全和權威性權限來說,這樣的高級管家是一個整體團隊運行所不可缺少的靈魂角色,并且更有利于鞏固現有的成果。
4 應用關鍵
基于大數據分析的運營檢測信息系統,關鍵性在于將各大業務線進行匯總。在完整而準確的數據庫中,充分集成分析,通過先進的預設數據管理工具,結合業務本身的指標和指令,建立相應的數據分析模型,并進行高校的歷史記錄化的數據分析,從而實現智能化報告支持,解決了人力所不能完成的分析,幫助高層及時決策調整。
4.1 科學高效的業務能力
當前先進的數據庫管理工具有ETL和OGG,在其全面梳理公司環節的同時,通過對其要素的相關性進行檢測,提取各大要素模型化并結構化。最后,在ETL的自動抽取技術和OGG的數據同步技術下,實現最有效的企業檢測業務架構管理,將各大要素整合,全面推進數據分析的應用水準和管理水平。
4.2 統籌治理與分析
數據中心是數據的儲藏室,本身并沒有計算能力,需要將他們進行統籌才可以創造價值。因此,有序的管理和數據治理,是需要完善和加強的步驟,只有這樣,集成數據庫的業務數據才能更加完整和準確。
4.3 系統集成的閉環流程
數據的匯總離不開各大來源的高度集成,這樣才能實現數據的實時性、共享性、和協同性,才能不“辜負”系統的高度進化。所以,需要主動推進業務融合,保持數據唯一性和新鮮度,充分提高他的標準度和穩定性,堅持ESB等企業服務總線技術,將數據交換的樞紐更加統一,維護好集成架構,規范化企業體系,實現完整的閉環流程管理模式。
5 結 語
數據時代,科技在不斷進步,數據的集合更有無數種方式,同樣面臨更多的關卡,這需要全人類進行探索和啟發,從問題中尋找新出路。
主要參考文獻
[1]高崇.韓雨.基于大數據分析的運營檢測信息系統應用[J].科技與創新,2015(12).
[2]趙恒.基于大數據的M運營商運營管理信息系統應用[J].電信網技術,2016(11).