1 商业智能概述
我国企业信息化发展正处于一个系统集成阶段，因此对高端智能决策系统的需求越来越强，商业智能(Business Intelligence，简称BI)将是未来发展的重中之重。BI通常被理解为将数据转换成信息，然后通过发现将信息转化为知识并将知识应用到商业行为上的一个过程。通过该过程可以实现技术服务于决策的目的。
BI随着企业信息化的不断深入而产生，它最早由Gartner Group的Howard Dresner于1989年提出。BI允许用户查询和分析数据集市或数据仓库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户在加强管理、促进营销和企业发展方面作出及时、正确的决策，把握、分析和发现新的商机和潜在的威胁，从而改进企业财务绩效，保持竞争优势。
2 我国电力企业信息化建设现状及发展趋势
电力行业是应用信息技术较早的行业之一，信息技术在电力工业中的应用起始于20世纪60年代初。随着现代技术的不断发展，信息化建设在电力行业中扮演着越来越重要的角色。
周家电网公司和五大发电集团的管理模式都在向集团化运作、集约化管理、精细化管理的方向发展，而信息化是实现这一目标的有效手段。电力供需的平衡使更多的电力企业把精力投放在内功的磨练上。同时，电力的市场化运作导致了竞争加剧，促使更多的电力企业把加强管理、强化核心竞争力、提高企业效益当作企业最主要的目标，而信息化建设是实现该目标最有力的手段。
3 我国电力企业BI需求分析
多年来，各个电力企业都保留着大量在不同时期开发的专业系统软件，这些系统相互独立，缺少统一规划，数据接口不规范，无法实现共享，从而形成了大大小小的“信息孤岛”。这种现状导致无法建立科学、有序、合理的数据环境，也导致用户在查询数据的时候要耗费大量的时间和精力，而这些程序的堆积也耗费大量的财力。把BI引入到电力行业中来，将使电力企业决策管理更加科学化，对防范、控制和化解电力企业风险具有现实的意义。
4 电力企业BI系统架构
BI的核心技术主要包括3个关键部分：数据仓库(或数据集市)、联机分析处理(On Line Analytical Processing，简称OLAP)以及数据挖掘(Data Mining，简称DM)。数据仓库是BI的基础，OLAP对数据进行分析，数据挖掘完成知识发现。这3个部分形成一个统一整体，互相补充，使BI能够对企业的经营状况进行全面、深入的分析。
从系统观点来看，BI的数据处理过程是：从各个业务数据库和其他数据源中抽取有用的数据；然后对采集来的数据进行清理和转换，以保证数据的完整性、一致性；经重构后，按照不同的分析主题存放到数据仓库或数据集市中。这样，原先存放在多个业务系统中的、反映企业局部情况的数据经过整理后，就转换成反映企业整体情况的信息，从而完成了从数据到信息的转变。
存放在数据仓库或数据集市中的信息利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具进行处理后，就可以形成带有规律性的、能够对企业运营提供指导意义的知识，从而完成了从信息到知识的转变。企业的决策层可以利用得到的知识，制定相应的策略，并反馈到业务系统中，最终改善企业的运营状况。
5 电力企业BI技术应用分析
随着电力营销管理信息系统的相继建设和投入使用，电力企业积累了丰富的客户信息资料和市场需求信息。采用BI技术对这些信息进行综合分析，可以提高企业经济活动分析水平，加强电量电费信息管理，提高企业售电收入。
例如，根据电力公司计费数据和电网管理数据，就可以计算出某时间段内或某地区内的用电负荷、用户数、线路损耗等数据，从而得出电力负荷走势及各地区用电量对比结果，这就为生产计划和任务调度策略的制定提供了有力依据。分析生产和销售数据则可辅助劳动组织管理和财务资金运筹，提高劳动生产率和企业经济效益，它还有助于合理组织物资供应及调拨，从而降低物资消耗。电力企业在长期的运行过程中已经积累了大量的用户资料和历史数据，根据这些资料和数据建立用电数据仓库，采用数据挖掘的方法进行有针对性的分析，就可以得到需求模型。根据这个模型来制定电网规划和供电计划，就能够降低发电成本，提高企业效益。而按不同的特征对用户进行分析，则可以挖掘到不同领域的信息。
6 山东省率先引入BI系统案例分析
山东电力在全省设有包括17个市供电公司在内的23家分公司，同时要对全省138个县供电企业实行代管或直管，而且每个分公司和每个县的供电管理体系中都有相对独立的IT架构。
山东电力意识到，以庞大的IT架构体系为基础，公司并不匮乏信息资源，所缺的是将封存在各个独立的业务系统中的信息资源激活，让其具备可用性的技术。为此，山东电力决定在各个分公司和总公司分别建立营销辅助分析决策系统，帮助各级业务人员以最便利的方式获取所有关于其所辖区域的业务数据，并通过数据挖掘工具、数据展现工具等来提高业务人员应用信息的效率，以达到支持业务决策的目的。
6.1 BI系统具体方案设计
对于一般的决策者来说，他们希望看到的是浓缩了的、有序的、符合其领域特征的数据展现形式，而不是笼统的业务数据。针对这种需求，IBM 提供了包括营销综合分析、报表自动生成、营销指标监控在内的7个智能化管理模块，帮助山东电力建立了一个以省公司为核心，覆盖各地、县公司的营销管理智能化统计、分析、查询、监督的高级智能化应用系统平台，对营销基础数据进行纵横向挖掘、分析和提炼，并充分共享其他相关系统的信息，使管理层能够及时全面地了解基层供电公司各项营销业务的发展情况、营销指标的完成情况，从而为公司经营管理提供强大的分析和决策依据。
6.2 BI系统实施效果
在整合的平台上，人们能以更便捷的方式获取一切所需业务信息，同时能统一管理、调度信息资源，保证了信息资源的完整性和统一性。
基于售电均价情况分析、单位售电量增长趋势分析、行业售电均价结构变化情况分析等多维的分析手段，决策人员获取的是直接服务于决策的洞察力，这样就有效地避免了拍脑袋式的盲目决策，使那种分片、按时段来安排停电计划的粗放型做法一去不复返。
总之，在现有的系统中，业务人员能够清晰地看到关于业务、客户的整体视图，从而能有针对性地制定服务策略，使整体的服务更有序、更贴近客户的实际需求。
7 结语
电力企业商业智能为管理层提供面向企业经营决策和生产统计、分析的功能，为决策者提供最为有效和准确的数据依据，为高层决策提供参考，为制定行业的战略发展目标和市场策略，促进业务发展，完善服务质量，提高客户满意度等提供支持，从而提高了企业风险控制能力和经营决策能力。所以，电力企业商业智能具有广阔的应用前景。
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本文标题：电力企业商业智能BI应用架构研究
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