聚焦电力齐发力！永洪携手华为共推电力行业数字化运营联合方案
作者：互联网
近日，数据技术专家永洪科技携手华为，共同推出电力行业数字化运营联合方案，服务于电力行业广大企业数字化转型需要。这是继永洪科技和华为联合推出严选大数据解决方案（DWS+BI）后，聚焦电力行业的又一次深入合作。
当前，我国智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。支撑智能电网安全、可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以及对累积的海量多源数据进行快速分析。
大数据平台的统一建设，能够满足国家电网/发电内部数据的总体运行及专业领域的规律分析和挖掘，促进精益化管理。同时，实现电网内外部管理的全面监测，提升电网经营现状洞察力，及时调整战略方向，促进电力行业健康、科学发展。大数据平台建设可以高效利用国家电网公司多年积攒的历史数据和生产经营实时数据，形成指标体系并挖掘其更深层次的价值，提供大量高附加值服务。
永洪科技携手华为共同推出的电力行业数字化运营联合方案正是在这样的背景下诞生。双方整合各自优势，共同服务电力客户。华为智能数据中台在整合华为云上设施的基础上结合华为的数据中台（MRS+DWS+DLI+CSS）、数据库（RDS+GES）、数据运营（DAYU）等方面的能力，提供智能高效的平台、技术和算力的全方位支撑。永洪科技通过一站式大数据分析平台，提供敏捷、高性能、强大的可视化及数据分析功能。
图：永洪+华为电力行业数字化运营联合方案概览
解决方案的PASO架构从平台、应用、服务和运营四个维度帮助电力企业构建自身的数据生态，让电力企业数据真正创造价值，驱动业务增长。
基于数据价值驱动模型，根据电力企业战略发展要求，结合企业核心能力落地，建立关键指标体系，支持对公司各类业务整体性、系统性、多视角的分析与管理，辅助决策。
图：永洪+华为电力行业数据价值驱动模型
基于华为大数据平台构建企业统一的数据存储与计算平台, 在数据仓库/数据中心之上构建自服务数据集服务组件、分析模型服务组件与自助式可视化分析服务组件。自服务数据服务组件用于连接现有数据平台，进行数据洞察与数据准备。通过分析模型服务组件构建分析／挖掘模型，结合自助式可视化分析服务，为电力大数据业务应用提供统一的数据服务平台。
图：永洪一站式大数据分析平台关键特性及亮点
具体来讲，集自服务的数据准备、探索式自助分析、深度分析、企业级管控和高性能计算为一体的一站式大数据分析平台，无缝整合数据运营中需要的全部核心组件，提供一致的用户体验和极低的维护成本。平台可以完成全流程的数据分析任务，极大降低实施、集成、培训的成本，提升效率。
永洪BI支持各类关系型数据库、大数据平台、NoSQL数据库和文本数据，并提供自服务数据集功能提供ETL和跨库计算让用户可以直接进行数据处理。敏捷BI提供丰富的图表、仪表盘、表格等组件，可以让用户快速构建各类数据分析应用并直接发布，并支持跨屏展示，让这些应用可以直接通过PC、移动端和大屏进行访问和展现。用户直接通过永洪的敏捷BI界面的拖拉拽制作分析报告，进行数据分析。
永洪BI具有更敏捷、更快速、更强大的特性为业界所熟知。如高性能计算能力，可实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应。AI深度分析能力可以通过各类机器学习模型进行数据挖掘与预测，充分发掘数据价值。平台提供经典机器学习模型，并集成了R/Python用于模型扩展，连通探索式分析和深度分析，依托于华为智数平台强大的算力支持，提供一站式数据分析洞察能力。
总之，双方提供的电力行业数字化运营联合方案给客户带来了众多价值，包括：
◆ 多核算力、端云结合、高效、高性价比
◆ 全域分析解决信息孤岛问题
◆ 实时分析应对业务变化
◆ 关联分析和预测分析实现业务洞察
该解决方案为某省配电网带来了实实在在的价值，如通过AI深度分析技术，将以往的被动受理故障变为主动预测故障；通过平衡抢修驻点半径范围的设定，更加合理地分配抢修工作量。获得了社会效益（建立13条重过载预警机制，投诉率降低31%）和经济效益(降低23%的排障费成本，实现科学化的资源配置和人力安排)的双丰收。
类似的应用还有很多，如某大型国有集团在应用解决方案后获得了可观收益。
“采用高性能计算后，80%+分析报表响应时间<3秒、90%以上分析报表响应时间<5秒，性能提升30倍以上，数据分析效率提升41%，每月数据分析人力节省超过2100人小时。新的业务需求可以基于永洪MPP提供数据支撑，无需变更底层平台数据结构，新需求响应周期从数周提升到2天以内。统计性指标从原有只能分析最近3个月提升到可以实现永久存储和分析。”
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除了支持在线分析，Yonghong Desktop也支持离线分析，在安全可控的前提下，业务用户可以下载并分析被授权的企业数据，这能更好地支持移动办公、在家办公等离线分析场景。
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标签：永洪,分析,平台,华为,共推,数据,数据分析 来源： https://blog.51cto.com/14637453/2488050