大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究崔欢欢

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究崔欢欢

崔欢欢

(国网山西省电力公司太原供电公司山西太原030012)

摘要：随着中国宏观经济的强劲增长、智能电网的发展和电网规模的不断扩大，电网运营复杂度不断提高，需要综合运用先进的技术和管理手段，提高电网运维和客户服务水平。因此，本文首先分析了大数据的特征，然后，探讨了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统的数据体系架构及系统功能。

关键词：大数据；电力客户服务；数据分析系统

大数据技术覆盖了诸多应用领域，电网领域也不例外。电网企业借助大数据技术对电力客户服务数据分析系统进行构建，能促进该系统工作效率的有效提高，并增强电网企业发展运行的高效性和稳定性。本文浅析了大数据的特征，并结合相关案例探究了大数据环境下的电力客户服务数据分析系统，以期为电网企业提供借鉴。

1大数据概述

大数据主要具有以下特征：（1）价值性。大数据具有重要的应用价值，其价值呈现出多样性和稀缺性特点，且具有较强的不确定性。借助大数据技术，可在海量信息数据中迅速找到并获取所需资源。（2）多样性。大数据环境涵盖诸多数据类型，诸如图片、视频以及相关监测数据等，诸多类型的海量信息数据实现了对大数据集的有效构建，对大数据进行利用，要发现海量信息数据间存在的关联性。（3）高速性。当前，人们对数据进行实时应用的频率日渐增多，大数据渐趋呈现出流动性特点。例如，借助手机客户端，可及时获知物流信息、交通状况信息以及天气信息等。对此类信息进行有效获取有赖于大数据具有显著的高速性，且能及时对重点信息进行掌握，并增强相关决策的准确性。

2大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究

2.1电力客户在服务信息和数据处理系统的基础结构性

电力企业在服务体系的完善建设方面，必须要依据自身的数据获取和监控的重要参考凭证和规则，在构建数据和信息分析系统的过程中，要确立服务的基本标准体系和基本解释说明，以其为基本的原则来搭建多功能、高效率的分析处理系统，这样才能确保该系统符合电力企业的经营原则和发展需求。主要包含基础数据库的存储和源数据的合理整合，分析功能的实现和大数据应用服务平台的搭建。

1）在处理源数据的搜集、整理、整合时，要综合电力企业在各项业务工作中所生成的各种类型的数据，打下扎实的信息基础，这样才能为后续的系统建设工作提供全面化和专业性的系统支撑和信息支持，各部门在处理实际业务时才能够有所依据，向客户提供更为完善的服务标准和体系，这其中就涉及到很多分系统和功能的搭建，比如基础的数据库存储系统，电力营销策划系统，客户来营业厅办理业务时，能够为客户提供叫号以及服务过程的监控系统，防止出现业务疏漏导致客户利益受损，这些系统组成了强大的数据分析和处理系统的结构，工作人员可以根据这些系统和其功能作用来提高业务办理的效率和质量。

2）通过合理的算法和整合举措来实现对各种类型数据和所代表的信息进行分析和研究，这些需要进行计算和整合的信息数据包含了网络平台流量信息以及业务办理工作本身生成的大量信息，这些关键性的数据被存储于专门的数据库系统之中，通过工作人员的调取和查阅来实现其功能和价值，以便于企业的管理层做出科学合理的决策和具体的实施策略，还可以完善各种工作报表，通过精准的分析和计算来形成反应实际情况的报表资料，企业也可以通过长期的数据积累和信息搜集来对比和比较出存在的漏洞和缺陷，就能够在经营中找出不足和存在的问题，及时加以解决，促进企业效益和经营能力的提升。

3）通过建立功能齐全、服务设施完善的服务平台系统，不仅能够为客户提供各种功能服务，还可以逐步完善电力企业的服务体系，并且深入的研究和挖掘一些客户潜在的服务需求和随着时间推移发生的需求变化，根据该分析系统能够实现对各方面数据和信息的综合统一的维护和管理，用具备应用价值的大量信息数据作为底层和基础性的支撑，这样在处理客户要求时更加得心应手，应对自如。企业服务质量和水平也是通过完善的服务体系和工作平台来体现的，并且能够通过这样一个系统的建设来变革电力企业的各项工作体制和制度规范。

2.2数据分析系统服务的功能性体现

电力客户服务数据分析系统需要坚持提高能力，完善机制，建立体系，围绕中心的工作思路不断地完善服务环境以及服务质量的全过程监控，提高服务效率，从而为电网客户提供一个真正可以解决问题的系统。电力客户服务数据分析系统需要包括有监控工单管理，大屏显示，客户服务质量分析，服务综合质量评价与管理，客户感知监控与服务质量等多个业务模块。

1）客户感知监控和服务质量板块，该板块具体是指需要从客户的感知作为服务的出发点，借助信息化技术以及营销监控手段，对客户出现故障或者是停电情况进行监控，同时对营销服务人员的具体工作情况，服务渠道的具体运营情况以及客户服务质量等进行综合的分析和管理，从而实现对整个客户服务体系的全过程监控。

2）客户服务质量分析板块。具体的工作模式是指对客户的服务质量进行自动统计，从而形成服务质量体系。分析的对象为客户的具体感知价值，客户的具体感知指的是客户在同系统进行互动时那个过程的心理感受，简单讲，客户感知具体是指客户使用该系统后对该系统的评价，满意度为多少。

3）大屏显示板块。具体是指电力客户服务数据分析系统通过对客户感知进行监控，并且结合服务质量评价数据，用大屏幕将各项业务以及服务的指标已经内容显示出来，该显示是一个分类，动态并且实时的过程。

4）监控工单板块。在监控工单管理工作中，系统可以将在客户服务监控中监测出来的异常话务自动生成监控工单，并且可以对这些监控工单进行跟踪处理以及统一的分类管理。

3相关案例

某电网公司基于数据服务平台，将市场和客户需求作为导向，对数字化管理模型进行了构建，并构建了与之配套的系统性算法模型库，该模型库专属营销，能对电力营销各类数据所隐藏的相关关系及时发现，并能针对电力数据提供具有较强直观性，且呈现多维特点的分析预测，促进了该电网公司服务质量的显著提高。该电网公司对各类营销相关系统，诸如客服热线系统、电力营销系统以及配网系统等进行了优化整合，并对190多个KPI数据指标进行了提取，并对示境阀值进行了设置，实施全面检测，并采用多维度、全方位的闭环分析对电力营销全过程各个环节进行管理，能及时发现系统存在的各类问题，并采取有效措施加以督察办理，实现了对服务质量的有效改善，并促进了工作效率的大幅度提高。

4结束语

综上所述，电网企业具有非常丰富的海量电网数据资源，电力客户服务中心不仅仅需要对电网企业的各项数据资源进行整理，同时该中心也包含有大量的WEB信息语音信息等，因此各电网企业需要以大数据为基础，加强对电力客户服务数据分析系统的设计研究，从而有效的提升电网企业的信息服务水平。

参考文献：

[1]栾渤然.大数据时代下的电力自动化系统数据处理分析[J].经济管理：全文版，2016（8）.

[2]梁哲辉，顾安朋，刘巍琳，等.基于大数据技术的电力客户服务辅助决策系统[J].电子技术与软件工程，2018（6）.