B2B进入3.0时代，企业如何抢占行业制高点|界面新闻 · JMedia2016年9月，李开复在一场分享会中，正式提出了B2B3.0的概念，此后关于这方面的讨论就成为热门话题，各式文章层出不穷.
笔者通过梳理相关资料，结合方创服务过的企业实际状况，尝试解读以下两方面的问题，一是不同时代背景下B2B平台变与不变； 二是3.0时代平台如何发力抢占行业高点。希望对前行路上的创业者能够有些助益。
本文作者：方创分析师 Ronnie
时代变迁带来商业模式的升级
提升效率成为不变的本质
一、1.0时代，提升信息获取的效率，做流量的生意
2000年前后，中国加入WTO，对外贸易飞速发展，越来越多的企业发现信息来源有限，业务拓展受限，而此时互联网在中国的普及，给这一问题提供了全新的解决方案，B2B平台也应运而生。
1.0时代的B2B企业，重点是通过信息的展示，解决信息获取途径和及时性的问题，做的是流量的生意，主要是靠广告以及会员费实现变现，代表性的公司主要有阿里巴巴、慧聪网。
1.0时代：信息模式
在信息平台的模式下，供求双方在平台上达成的关系较为浅层，平台仅起到信息通道的作用，无法深入到供应链，对供求双方粘性较差，也极易出现诚信问题。而随着信息渠道来源越来越多，流量大一统的信息平台价值也逐渐衰减。2012年，阿里巴巴从香港退市也标志着1.0时代的结束。
二、2.0时代，提升交易的效率，做渠道的生意
随着技术的进步，以及2013年以来钢铁、石化为代表的各行业严重供过于求，使得卖方急需一个高效的销售渠道，各传统产业冗长的交易链条，也使得行业交易效率低下，以及下游采购成本虚高，行业也亟待重构。沉寂已久的B2B模式迎来新的发展机遇。
2.0时代的B2B企业，相对于1.0时代大一统的平台，更适合通过某一垂直领域切入交易，推动整个交易流程的重构，减少不必要的交易环节，把以前线下进行的交易搬到线上，实现买卖双方之间的链接、交易，采用撮合交易或者自营交易的方式，在帮助上游企业拓展销售渠道的同时，也大幅降低企业的采购成本，其本质上做的是渠道的生意，通过交易佣金，或者产品差价挣钱，代表性的企业主要是以找钢网为主的各类大宗商品交易平台。
2.0时代：交易模式
虽然交易模式比起信息模式更近一步，确实也提高了资源整合和交易的效率，但是也只是把交易这个环节搬到线上，对整个行业供应链介入不深，对整个行业的影响力有限，平台容易在行业里被边缘化。
三、3.0时代，提升产业链的效率，做服务的生意
随着云计算、大数据等技术的进一步发展，以及各个行业整体升级的内在需求不断强化，企业需求更加个性化及精细化，对B2B企业提出了更高的要求，不应该只是停留在交易层面，做成一个大的贸易商，而是应该成为资源的整合者和平台的建构者，成为全产业链的运营服务商。
3.0时代的B2B，通过打通供应链、加强对上游供应链的控制、对下游需求方的触达，打造&信息&交易&金融&物流&信息&交易闭环，实现线上/线下交易一体化。依托在整个产业链上积累的海量的交易量和数据，为行业整体提供以交易为中心的仓储货运等服务，以数据为中心的金融信贷等服务，依靠服务盈利。代表性的企业有惠民网、茶帮通等。
3.0时代：服务模式
依托海量交易量和产业链上的大数据，B2B平台可能带来产业结构的调整，改变产业的布局，指导产业的规划，这对于传统行业的供给侧改革，意义重大，可能会起到重塑行业的作用，在可预见的未来，B2B行业的核心竞争力不再是平台的交易量的多寡，而是其作为一个生态系统能够提供综合服务的能力。
3.0时代，供应链、大数据、金融
成为企业发力的关键点
一、搭建仓储物流基础体系，形成供应链体系的闭环
广义上来说，供应链包括采购、生产、库存、销售和售后交付等环节以及相关的协同服务。通过供应链的协同，把产业链上下游客户、相关服务资源积累到平台上，让各方资源之间发生化学反应， 降低整个产业链条运作的成本，促进整个生产、流通效率的提升。供应链闭环的实现需要建立在线下仓储物流等场景下，是供应链最重要的组成部分，同时物流配送也是各B2B平台最需要解决的问题。
自建仓储物流体系虽然暂时看来，投资大，模式重，但是一旦建立起来将成为平台不可比拟的核心竞争力，京东模式在to C上的成功也很好的印证了这一点。而且由于各个平台业务品类差距大，运输仓储要求大相径庭，很难通过对接第三方物流平台获取完全适合自身的物流服务。
建立适合自身平台业务的仓储物流体系，不仅可以有效的把产业链上下游各方链接到自身的体系内，解决物流中存在的何时、何地从供应商中订购原材料，何时生产，何时把产品交给客户等决策性问题，也能够把相关的数据留存在平台上，为大数据应用做准备。自建物流体系，从一些行业先行者身上已经可以看到益处。茶帮通作为一家茶叶B2B平台，通过搭建产地仓、城市运营仓等适合自身产业的基础物流体系，不仅加快了整个产业链的流转效率、更重要的是货物在自身体系内运转，极大的提升了平台对各方的粘性、凸显了平台本身的价值。
二、收集、整合、分析数据，用数据驱动供应链
用数据去指导经营，是每个企业都梦寐以求的事情，但是由于一般行业内数据来源分散，数据分属不同的主体，集成行业内整体数据难度非常大。而深入到整个供应链的B2B平台，由于掌控了整个行业信息流、资金流和物流信息，对行业内的实时订单数据、交易数据、物流库存数据，具有天然的整合能力。
数据是最重要的资产
平台需要充分利用数据整合优势，积累有效数据，后续通过对数据进行挖掘和分析，指导产业链各方进行生产和销售，将来可以做到按需生产以及按需供应及采购，用数据驱动整个供应链的发展。可以看到平台积累的有效数据越多，平台壁垒也就越高，因为以数据驱动的供应链，数据越多，指导销售和生产就越准确，对行业的影响力也就越强，平台的价值也就越能得到体现。
但是企业在进行数据收集的时候要注意，不是所有的数据都有价值，数据要不断的清洗、分析和挖掘，能够发现这些数据背后隐含的商业规律，可转化为链条内企业的商业信用，可以通过金融等业务进行变现，实现商业价值，这样的数据对企业才是有价值的。
三、开展供应链金融业务，增加利润来源，增强客户粘性
传统行业在交易过程中，一般都存在账期问题，少则数周，多则几个月，给企业造成沉重的资金压力，越是实力差的企业，面对的资金问题越严重，而银行等传统机构效率较低、成本较高，难以满足这些企业的资金需求。
B2B平台由于深入供应链，掌控物流体系，可以通过物联网的方式实时监控货物信息，同时手里握有大量交易数据，能够开发符合行业特点的风控模型。可以说，B2B平台天然具有为产业内企业提供差异化的金融服务的能力。平台开展金融业务，在缓解产业链上下游企业资金压力外，更重要的是可以增加平台本身的利润，增加平台用户的粘性。
但是平台开展供应链金融时，初期一定要谨慎，因为风控模式需要大量的实践来进行验证，稳妥的方式是选择优质的客户进行试点，以账期融资为主，给予企业额度内的信用账期，如预收款、预付款。未来待风控模型成熟后，可扩展到更多客户，更多的业务。
B2B平台发展到今天，虽然商业模式不断迭代，各种应用层出不穷，但是不变的是一个平台是否具有价值，重要的是能否极大的提升平台用户的效率，降低用户的成本，为用户提供省心便捷的服务，不论是信息搜寻效率、交易效率，还是物流流转效率。
在经过了信息模式、交易模式之后，3.0时代的B2B平台之间的比拼，已经进入了为整个产业链提供服务的时代，能够为整个产业链上下游提供优质服务，降低整个产业链效率的平台，将占领产业的高地，实现自身的价值。而构建这种服务能力，物流服务能力、大数据运营能力及金融服务能力都是不可缺少的，在这三方面能够不断迭代、优化、升级的平台也将构筑自身的核心竞争力，不断的成长。
创业没有捷径可走，唯有砥砺前行，方可抵达前方。更多专业报道，请
0相关文章您至少需输入5个字评论()鹏博士:抢占家庭入口成为热点,固定宽带网络资源和用户价值凸显5
&&&&1.事件。&&&&近日我们对进行了跟踪研究,结合阿里云与万科日前宣布达成战略合作,双方将通过应用云计算、物联网和大数据技术,打造国内首批联网的小区—“未来小区”这一事件,我们认为有必要重新评估鹏博士的固定宽带网络和用户的价值。&&&&2.我们的分析与判断:&&&&作为互联网入口的移动端已被抢占,但家庭端的入口之争才刚刚开始;互联网公司与运营商合作抢占家庭入口将更有效、更具规模优势,并带来运营商网络和用户价值重估。&&&&鹏博士作为国内三大基础电信运营商之外,拥有固定宽带网络资源最大、家庭宽带用户数最多的驻地网宽带运营商,在全国各大价值城市的社区网络覆盖用户达到5,250&万户,在网用户702&万户。我们认为这些网络资源和家庭用户,都是互联网企业布局智慧家庭入口所必需的,也是双方未来可能合作的基础,而双方的合作必将带来网络资源价值和用户价值的重估,实现1&加1&大于2&的效果。&&&&3.投资建议。&&&&我们认为鹏博士在宽带接入和骨干城域网的长期投入、IDC&方面的积极布局、智能终端方面的开放进取,使得公司的“云管端”一体化平台布局已见成效,从而实现网络资源的有效累积,带来家庭用户数的快速增长,这些网络资源和家庭用户将成为未来与互联网公司在智慧家庭入口领域进行合作的最有价值的资源。&&&&预计&年收入分别为75.06&亿元(+28.7%)、93.67&亿元(+24.79%),归属母公司股东对应的净利润分别为6.06&亿(+39.63%)、8.09亿元(+33.51%),每股收益EPS&分别为0.44&元、0.59&元,对应PE&分别为38&倍、28&倍,维持“推荐”评级。
正文已结束，您可以按alt+4进行评论
您认为这篇文章与"新一网（08008.HK）"相关度高吗？
看过本文的人还看了
在这里，发现聪明钱
扫描左侧二维码即可添加腾讯财经官方微信；
您也可以在微信公众号搜索“腾讯财经”，开启财富之门。
读完这篇文章后，您心情如何？
热门搜索：
腾讯理财超市
同类产品年涨&27%
今年以来收益&13%
近1月涨&7.41%
7日年化收益&2.97%
99抵扣500购车款
千元优惠+2年免息
前100名送油卡一张
Copyright & 1998 - 2017 Tencent. All Rights Reserved&&全部资讯文库社区找工作&&
热门搜索：
当前位置：
智能LED照明时代：如何利用各式云平台资源抢占先机？
随着LED照明技术、物联网科技的进步及智能家居的火热，照明正在跨入智能化时代。据MarketsandMarkets市场研究报告指出，到2020年，总的智能照明市场预计将达到81.4亿美元。
　　随着照明技术、物联网科技的进步及智能家居的火热，照明正在跨入智能化时代。据MarketsandMarkets市场研究报告指出，到2020年，总的智能照明市场预计将达到81.4亿美元，2015年到2020年之间的复合年增长率为22.07%。一直以来智能照明巨大市场前景吸引着业内外企业不断涌入这一领域，智能成为了企业创新产品的不可或缺的标签。　　但现时的智能照明大多停留在调光调色，智能控制程度不高，且并未能与智能家居有机的成分更好地汇集在一块，实现智慧互联。照明作为家居覆盖率最高的电器，承载着连接智慧互联的重任，而其中提供智能控制终端的云平台成为了关键。部分照明企业已明确这一方向，试图联合各式云平台抢占智能照明先机。　　携手阿里云发展智能家居　　近日，欧普照明携手阿里云旗下&阿里小智&全新推出高品质灯具产品&&阿里小智直连调光调色客厅灯倾城之恋，并已于10月13日在欧普照明天猫旗舰店全面开始预售，以图借即将到来的2015&双十一&的契机将智能家居理念更好的传达给消费者。　　此次欧普照明与&阿里小智&的深度跨界合作，不仅是两个品牌的强强联合，更是一次将智能家居人性化照明带进千家万户的突破性尝试。&阿里小智&依靠阿里云积累多年的的云计算平台，为用户提供高稳定性及迅速的智能控制终端。而欧普照明作为行业领先的整体照明解决方案提供者，从去年开始，就在战略布局智能化产品，以期将人性智能化服务和高品质灯具相结合，为未来照明行业发展寻求新的突破口。　　艾拉物联牵手荷兰照明公司Innr发力智能照明市场　　近日，荷兰照明公司InnrLighting。Innr公司与AylaNetworks艾拉物联正式签下协议，以使用Ayla物联网平台提供的所有后端连接、安全与跨品牌兼容特性，还包括移动应用程序库，可以为Innr的云产品增加移动应用控制功能。　　携物联网平台Kii推新一代智能照明产品　　移动和物联网后端云平台提供商Kii公司宣布与阳光照明联合推出智能照明产品。本次推出的智能照明产品，采用全球IC设计领导厂商联发科技的系统单芯片解决方案，能够迎合产业趋势的变化，满足消费者对于更加舒适、便捷、节能照明系统的需求。　　Kii和阳光照明联合推出的智能照明系统具有定时控制，远程操控和场景设置等功能。同时该智能照明设备更是完美的实现了低功耗高亮度、长寿命免维护和优异的防水散热特性等多种功能要求。Kii为智能照明设备提供APP解决方案，对智能灯的亮度、颜色、色温提供远程遥控。用户可以使用Kii提供的APP，在Android和IOS系统上对智能照明设备进行操作控制。&
本文由入驻OFweek公众平台的作者撰写，除OFweek官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题，请联系举报。
邮箱/用户名：
忘记密码？
用其他账号登录： QQ
请输入评论
365天全天候线上展厅
照明设计照明结构照明工程
四川省/成都市
广东省/深圳市
广东省/深圳市
广东省/深圳市
北京市/海淀区
广东省/深圳市
广东省/深圳市
广东省/惠州市
广东省/广州市
江苏省/无锡市
*文字标题：
*纠错内容：
联系邮箱：
*验 证 码：当前位置： >
& & & &传统能源行业要想向能源互联网转型，用好大数据是其前提条件。
　　同样作为国家战略，也已成为国家下一个创新、竞争和发展的前沿，必然成为企业提升核心竞争力的战略制高点。
　　应对电力大数据的发展，国家电网有何响应？
　　本期急先锋带来走进大数据，看国家如何抢占大数据战略制高点？并带来电力大数据战略规划方案以及你一定要知道的几种能源大数据应用技术。
　　全球能源互联网下的大数据战略
　　在时下的流行语中，很难找出一个比&大数据&更吸引眼球的术语了。1980年，阿尔文&托夫勒在《第三次浪潮》中预言了信息时代的到来会带来数据爆发，约翰&梅西在1998年的美国高等计算机系统协会大会上首次提出&大数据&一词。什么是大数据这一概念目前尚未形成统一的定义。
　　几种代表性的观点如下：麦肯锡认为&大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合&;维基百科认为&大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集&;全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司&&高德纳公司认为&大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产&。
　　大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪，这是勿庸置疑的事实，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值，而对于电网企业来说，大数据的应用同样会促进企业的跨越发展。
　　大数据的本质是事物的时域、空域记录，并非事物的描述数据对于大数据的特点，IT界通常用Volume、Velocity、Variety、Value这4个V来概括。Volume，指数据体量巨大，从TB级别跃升到PB乃至EB级别;Variety，指数据类型繁多。
　　除了传统的结构化数据，大量非结构化、半结构化数据如网络日志、音频、视频、图片等;Value，指价值密度低，但大数据分析的价值高。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒;Velocity，指变化速度快。大数据不仅量大，而且变化快，大数据的应用依赖于对数据的快速处理。但在笔者看来，对大数据作4V特点的概括是现象而非本质总结。
　　其实人类文明就是大数据的记录与应用积累，当今社会进入了信息时代，信息化的本质是用IT技术和方法描述世界，描述事物的内在本质、过程规律和业务规则，信息化的应用过程就是在描述好事物的软件系统中实现人工和/或机器记录，大数据的本质是事物的时域、空域记录，并非事物的描述数据，大数据成为热门是因为信息化、互联网、终端的普及和应用让我们进入了一个机器自动记录的时代，爆炸性增长的记录数据使传统的人工、单机/单节点的机器处理能力无法完成记录的分析、挖掘，由此催生了和大数据概念并推动人工智能的工程应用，机器学习等技术就是机器处理大数据及大数据应用高级模式。
　　大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析在信息化时代以前，人类就有典型的大数据应用，如视觉美学总结的黄金分割，社会学中的在特定时空范围内存在的&二八&理论。大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析。在信息化时代，大数据极大依赖信息化及其应用，开展大也必须应用信息化方法与手段，符合信息化业务驱动、目标导向等原则，没有目标的大数据平台建设或挂大数据&羊头&不利于信息化建设和大数据应用。
　　而互联网大数据与企业大数据是有区别的，互联网本质是跨区域的信息化网络基础设施，其大量的内容服务和居于互联网社交软件并不存在描述事物的过程即没有对象模型，人们应用互联网留下了应用记录，分析这些大数据记录的前提是重新构建记录的对象，对记录标识特征。企业信息化一般经过业务标准化和业务流程梳理过程，所以企业的大数据是存在对象描述，但企业应用的困难是我们建设的系统在对象描述上不统一、对象上的记录不完整。
　　所以互联网大数据与企业大数据应用尽管原理与方法一致，但分析工作的重点是有区别的。互联网公司在开展大数据分析的工具、技术方法不完全适用于企业，更不能把互联网大数据的平台建设当做企业大数据应用工作的全部。
　　区别好对象模型数据与记录数据是大数据分析的基础，尽管描述事物对象的数据也可以达到PB级，如人类的基因图谱、地球大气层流动模型、电网的网络结构模型等，这些数据不是大数据，在这些对象模型上构建软件并记录的业务变化是大数据。所以在大数据应用方面存在两类数据的预处理，一类是模型数据预处理，另一类是记录数据预处理。模型层面的预处理本质是信息化建设方案的科学性、合理性。记录的完整性很大程度上也是取决于信息化方案，同时也取决于信息系统的应用过程。
　　一旦软件上线，再作数据治理来解决模型之间的不一致性或对记录的二次&模型化&加工是一种方法论上的误导，正确的方法应该是依据企业架构和行业解决方案完善信息化架构，实现企业信息化架构规范和引导下的信息系统建设和应用，在企业层面统筹企业模型、统筹系统结构和功能界面、统一业务系统应用规范。企业的数据治理必须在建设方案中完成，系统建成系统后的数据治理是无效的，当然在系统运行过程中数据库的技术数据治理是必须的。
　　大数据应用在电网领域大有可为在电网企业中，电量数据是一组典型的大数据。客户和客户的电表台账是电量数据的宿主对象，采集系统中对客户和电表台账进行建模，各用户电表的时序记录就是电量大数据。下面结合国网江苏电力开展的负荷预测大数据应用简述大数据应用方法。
　　首先是数据预处理。对象模型的预处理，依托营配调一体化，建立客户和电表台账与电网供电逻辑关系，构建电网各电压层级直至各台区到用户的关联模型;记录数据的预处理，对电量记录电度值进行年度节假日除权回原，去除电量的节假日因素，去除记录奇点和内插补全个别记录缺点等。
　　其次是分行业回归建立日电量与气温、湿度等因素用电模型，依据实时运行方式累计各台区日电量、日负荷，完成各区域、各电压等级的电量和负荷预测模型的构建，并构建模型机器学习，保持模型的时效性。
　　最后，由大数据平台给预测模型导入实时气温与前一时段的电量和负荷，实现短期、超短期的全网负荷预测。同样原理，关联宏观GDP与电量指数，结合业扩包装量变化，实现中长期负荷预测。
　　2015年,江苏电网以全样本的用户每日实时采集用电数据，结合十多年用电、业扩、气象等历史数据，建立起涵盖全省各地区、分行业以及25万专变用户和40万台公用变压器的包括温度、湿度、节假日、周末等要素的多维度用电影响模型，模型包含的数据关联关系超过110亿项，开展负荷中长期、短期、超短期预测工作，有效指导了生产工作。
　　此外，电量大数据的应用在行业内外还有大量的可应用价值，如从用电设备节能潜力分析全社会节能潜力、大用户用电特征分析行业产能利用情况、居民用户家庭活动特征等，大数据应用在电网领域大有可为。
　　作为国家战略，大数据已成为国家下一个创新、竞争和发展的前沿，也必然成为企业提升核心竞争力的战略制高点。
　　中国信息通信研究院近期发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，今年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%;预计2016年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
　　今年1月，国网公司正式启动企业级大数据平台的研发和试点工作。目前，大数据技术已经在电网运行、经营管理、优质服务三大业务领域得到广泛应用，推动国家电网从&业务驱动&向&数据驱动&转变。
　　优势在哪里
　　电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
　　国网智能电网研究院的数据显示，截至去年年底，国家电网公司管理结构化数据49.75TB，非结构化数据213TB，营销基础数据130TB，用电信息采集数据达43TB，且信息化数据平均每天以10TB的速度增长。
　　国家电网公司信息通信部主任王继业表示，研究和应用大数据是提质增效和推动电网发展方式、公司发展方式转变的迫切要求。国家电网公司&三集五大&体系和坚强智能电网建设，积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据，具备了推广大数据应用的基础条件。
　　应用哪些领域
　　电网运行。以推动智能电网创新发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电网发、输、变、配、调、用六大环节的广泛应用。
　　经营管理。以促进公司经营管理模式创新发展为出发点，积极推进大数据技术在电网规划、配网运行、运营监测和人财物集约化管理等方面的广泛应用。
　　优质服务。以促进优质服务能力提升和新型业务形态发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电表增值服务、电动汽车运营管理和需求侧管理等方面的广泛应用。
　　试点效果怎么样
　　国网山东电力：借助大数据的预警、监测和分析，今年1月至6月，全省10千伏线路故障停电同比下降30.1%，延期送电同比下降70.8%;全省开展配网不停电作业84734次，同比增长171%，多供电量2.7亿千瓦时;深化配电自动化实用化应用，馈线自动化正确动作784次，分界开关正确动作1237次，减少停电23.4万时B户。
　　国网江苏电力：以用户信息采集数据为样本，开展负荷预测工作。今年4月份，江苏电力用大数据预测8月6日将迎来今年最大负荷值8440万千瓦，实际上在8月5日出现了最高负荷值8480万千瓦，预测准确率99.53%。
　　国网福建电力：通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用，识别出52台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率超过80%。
　　国网客户服务中心：目前，客服中心日均处理话务请求量35万余件。为进一步提高人工服务接通率，减少客户的等待时间，客服中心依托大数据技术，建立了&实时话务展现及预测&&基于故障事件用户感知度的主动服务&等场景应用，工作效率显著提升。例如，通过应用实时话务展现及预测场景，人工服务接通率提升了8%左右，服务效率和效果进一步得到优化。
　　下一步应用重点
　　2015年~2016年，国家电网公司将完成企业级大数据平台设计研发工作，并在总部及26家省公司部署实施。
　　到2020年，国家电网公司将在现有一体化信息平台基础上，建成总部和省公司两级部署的具有国际先进水平的基于云架构的企业级大数据平台，大数据成为推动智能电网创新发展的关键核心技术。
　　以下是亚信集团大数据资深专家李国欢的精彩发言。作为中国最牛的老牌通信公司、最早提出要做产业互联网领航者，这是亚信第一次全方位对外梳理能源大数据，指出了能源大数据存在的问题、能源大数据的价值目标，更重要的是他们给出了一个非常完整的电力大数据战略规划方案。5000多字，很长，但是真的值得看。没时间？可以先收藏了，找个完整的时间好好读一遍。能源行业的大领导们，读完记得早点下手布局。
　　精彩观点
　　1、在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保；在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网；在用电环节，大数据应该服务于智能互动。
　　2、电力行业感觉是一个相对独立的能源行业，但实际上与其他行业，包括和房地产、金融、智能社区、智能市政等数据都是有关系的。各个行业数据的融合，是我们未来要加大整个电力大数据应用的思路，但现在其他行业的数据还难以获取。
　　3、五大发电集团的很多数据和电网的数据，怎么样能够协同，怎么样能去融合，现在还没有办法做到，但是未来绝对是一个发展趋势，但是在行业内的这种企业间的交流还是比较少。
　　4、怎么样去打造和运营这种数据连接平台，是再造中国电力核心能力的关键。的大数据平台，要产生三方面的生态。一方面，电力系统数据生态，另一方面，电力系统应用生态，第三个就是产品生态。
　　5、数据生态很好理解，就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。而开发端的这种资源整合，来聚合开发者，综合地去服务中国电力行业，来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态，相应的这种应用型产品，以及平台级产品，云平台级产品，包括类产品，大数据平台等等，就可以基于前面的生态来形成、促进我们产品的生态。
　　6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系，我们可以将已有有价值数据产品对外进行变现，形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点，这是可以实现的。
　　以下为整理后的演讲内容全文：
　　电力行业中沉淀的海量数据
　　电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据，发、输、配、用、调度，各个环节都有大量的数据，而且数据是非常有价值的。
　　举个例子，发电里，如果是火电，有掺配煤的数据、机组指标的数据；如果是水电，有水文水平的数据。输电，有线路方面的数据，还有对线路状态有影响的气象和环境数据。变电，有变电站的数据，还有设备的巡检、维护以及状态实时监控的数据。配电，有用电负荷、还有用电的需求侧的数据，包括配网的规划，以及供电前期的预测、计划，还有供电可靠性的数据。用电，包括客户的基础档案数据，电费的回收、计量的数据。调度，有负荷和电量这些数据。
　　基于这些数据，我们可以看到，从全电力的业务链角度来说，现在电力大数据具备了大数据四维的特征，像实时的大数据量、大的数据包的组成，以及复杂的结构。这里面有结构化数据、非结构化数据，有实时的数据以及历史的数据，而且是高频次、高频率的数据，有很多数据都能够精确到分钟，每一分钟都可以传输比较大的数据包进行数据的采集和搜集分析。这些数据未来怎么样体现出来高价值？
　　大数据在电力行业中有什么用？
　　在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。
　　我们认为，在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁这一目标；
　　在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网这一目标，通过环境气象、用电负荷以及需求侧等等的大数据，来进行相应的设备选址以及规划，实时监控输变电设备，保证整个电网平台的透明、开放、自愈以及自适应性；
　　在用电环节，大数据应该服务于智能互动这一目标。智能互动可以从两个角度来看，一方面，从电网被动的角度，是可以基于这种负荷的监测数据、用户档案等数据，来及时预先发现或者实时发现设备的缺陷或故障，然后及时启动应急预案。从主动角度来说，我们可以根据这些数据来评估电费回收率，大型的高耗能企业，现在有很高的电费回收风险，因此，基于大数据，电网可以做风险决策。
　　此外，大数据可以帮助调度实现智能调度。从以上价值目标出发，集合我们过去的项目经验以及调研资料，发现整个电力行业，大数据应用仍然存在很多问题。
　　有大数据但是没有大数据系统
　　先说一下电力行业的大数据应用存在的问题：
　　第一、采集。电力数据需要实时采集，数据量大，维度和广度都非常大，所以采集难度非常大。
　　第二、处理。一方面，整个大数据处理的能力，现在在电力行业里面还是有一些欠缺的，我们的数据计算能力，包括数据处理的及时性和实时性仍然不够；另一方面，我们的数据类型是非常复杂的，而且非结构化数据的处理能力一直以来在大数据行业里面都并不是很强，有待于我们进行探索和提高。所以，电力的大数据处理，也是有很多问题的。
　　第三、应用。这块可以从三方面角度来看。一方面，我们缺少智能化的分析系统。不论是发电企业还是电网企业，信息化已经建设了十几年，多多少少还是有一些可以改进的地方。第二，由于我们的行业特征所致，所以导致这个行业需求需要满足的时候会遇到多方面的问题，比如开发时间周期长，专业能力是否足够等等；第三，我们的数据还没有形成规范化的一套东西。无论是数据查询，还是数据应用，抑或数据的分析模型，现在来看还都没有形成规范化的一套东西，没有形成一个产业。
　　这还只是纵向的分析。此外，我们亚信数据团队非常重视横向的全要素数据流通，这也是我们作为重点，不断和合作方强调的一个概念。全要素的数据流通，需要从内部和外部两个维度来看。
　　内部来看，大数据可以帮助公司降本增效，但是问题出现了。第一，由于这个行业的特色以及行业的复杂度，会发现，想靠一套或者是两套已有的大数据系统去完成所有的内部管理跟外部协同是非常困难的。所以，现在每一家企业都有多套的应用系统，这样就使得整个大数据，包括内部的数据一致性、统一性都受到很大的影响。
　　第二，一个企业的各个部门之间、各个单位之间，他的数据还是有数据孤岛的，很难能够将这些数据孤岛通过一定的数据流向和渠道，将他整合在一起，融合，形成我们整个全量的数据，这两点是在数据流通角度，从内部来发现的问题。
　　外部来看，第一，现在整个&互联网+&的思路包括大数据的思路，永远是全量的数据，或者说要与其他跨行业数据的融合。但是，对于电力行业、气象、环境等等这些数据，现在的获取还是比较难的，或者各个区域的获取并不是很全，这样会导致我们整个战略决策包括我们整个运营决策，会受到一些影响。
　　第二，其他行业的这种经济类数据难以获取。比如电力行业感觉是一个相对独立的这种能源行业，但实际上他与其他行业，包括和房地产，包括和，包括和智能社区、智能市政，和政府类的数据等等，都是有关联的。各个行业数据的融合，是我们未来要加大整个电力大数据应用的这样一个思路，但现在其他行业的这种数据还难以获取。
　　第三，电力系统内的企业大数据难以流通。这点是我们在做各个企业项目的时候非常感同身受的一点，就是发电型企业和电网。比如五大发电集团的很多数据和电网的数据，怎么样能够协同，怎么样能去融合，现在的这种情况还没有办法做到，但是未来绝对是一个发展趋势，但是在行业内的这种企业内的交流还是比较少。
　　如何构建电力完整大数据生态平台？
　　基于电力行业中存在的大数据痛点，我们认为可以从三个方面来落地。
　　第一，怎么样通过一个数据连接平台，也就是云计算平台，来实现整体提高电力系统核心能力，这是关键。
　　第二，从产业互联的角度看，要利用大数据实现产业互联。产业互联是我们董事长田溯宁在去底特律和习主席一起参加中美互联网峰会上，讲到的关键题目。
　　第三，就是数据的流通和交易。未来通过怎么样的平台、怎么样的方式，将我们的数据交易出去，也能够把行业内有益的数据交换进来，这个平台以及这个商业模式怎么来做，也是要重点考虑的，也是亚信大数据部门重点在思考和实施的。
　　先看第一方面，怎么样去打造和运营这种数据连接平台，是再造中国电力核心能力的关键。通过大数据连接这样一个平台，要产生三方面的生态。一方面，电力系统数据生态，另外一方面，电力系统应用生态，第三个就是产品生态。
　　数据生态很好理解，就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。而开发端的这种资源的整合，来聚合开发者，综合的去服务于中国电力这样的行业，来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态，相应的这种应用型产品，以及平台级产品，云平台级产品，包括类产品，大数据平台等等产品，就可以基于前面来生态来形成，来促进和生成我们产品的生态。
　　以云计算平台级的产品为基础，再服务于各个行业，以及与各个开发资源及平台进行数据链接和流通，再聚合于上端SaaS这样一个结构的应用开发者等等，来帮助整个电力企业解决整个供应链所需要的，包括我们的产品、数据、应用、算法以及相关的服务。
　　实际上，在这样一个生态圈里面，我们不仅需要帮助企业自己来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。
　　资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系，我们可以将已有的这些有价值数据的产品对外进行变现，形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点，这是可以实现的。
　　最后总结一下，我们设想的这样一个电力大数据平台，在IaaS层，他需要包括数据计算资源池、网络资源池、还有存储资源池；在PaaS端，我们需要将结构化的数据、非结构化的数据进行实时采集和抽取，并且具备一定原数据的接口，有实时处理同步的能力、数据脱敏以及加密等核心能力；在SaaS层面，未来需要引进第三方或者业界愿意参与到其中的人，将自助应用平台以及数据应用平台，比如负载预测、需求测分析、设备实时监控数据分析和预测等等这些应用开发出来，来统一支持整个中国电力的发展。
　　电力大数据需要与外部数据打通
　　对亚信来说，我们是非常愿意和电力行业，通过外部的合作应用和协同来打造行业大数据生态平台。亚信也是有自己独有的优势的。
　　第一，亚信之前是长期服务于电信运营商，还有政府、交通、医疗等等行业，具有非常丰富的多行业的数据资源，未来能够帮助电力企业基于我们的数据理念，和各个行业的数据价值进行对接。
　　第二，就是从大角度来讲说，我觉得中国电力行业，尤其这种产业互联角度的数据应用，相对来说还是比较落后的。而电信和政府等等行业，已经经历了大数据的洗礼，现在三大电信运营商都有自己成型的数据产品，在向外进行销售。在浙江、在宁夏、在广东，我们已经帮着政府做了很多政府级大数据平台的搭建。这些领域率先经历了大数据的洗礼，所以亚信也沉淀了很多领先的产品以及经验。
　　另外我们也认为电力企业的大数据，与汽车、房地产、等等行业的融合，有助于支持社会各个角色提供智能化的服务，支撑国家大众创业、万众创新的生态环境。
　　比如，如果电力行业未来和政府政务行业融合的话，就可以知道未来对于这种高耗能企业，甚至中小型企业，我们怎么样去进行智能供电；比如和房地产行业大数据融合，未来可以在智能城市、智能社区中实现电力实时供电预测，以及指导社区用户怎么样绿色用电、节能用电。比如和新能源汽车行业数据流通，对于如何规划充电桩、如何调配车辆、如何设计交通线路，都会有很大帮助。而且随着的发展，与汽车、车联网进行数据融合，可能是真的需要去认真考虑的问题。
　　最后说一点，就是不要神化大数据。大数据有自己非常独特的三个方面的点：
　　第一点，他和石油以及等等这种流通实物通货相比，难以定价，难以量化。相比和黄金，谁能说清楚一个数据包或者一个数据产品它本身的价值。
　　第二点，资源实际上都是不可再生资源，但是大数据时时刻刻每天都有几ZB的资源爆发出来，因此是可再生资源，由于它的可再生性导致前面第一点，它的数据价值怎么去评估，是一个没有办法按照之前的资源、行业和产品这个思路去评估的。
　　第三点，就是高附加值。通过应用，和通过全要素的流通，你会发现，数据可以叠加价值的，而跟是没有办法叠加价值的，顶多有附加的加工价值在里面，一块金条会雕刻成我们的首饰，只是增加了一些艺术和手工的价值。但数据，经过几次清理、经过几次融合，经过跨行业数据的融合，产生了不同的数据的生态、形态和产品，它的价值在一步一步的放大，而且是一种叠加式的放大。
　　所以从这个角度来说的话，未来怎么样实现大数据和产业的互联，和其他业界的互联，是非常重要的一点。
　　之前讲大数据，什么4V，我个人感觉都是在拿新瓶装老旧，就大数据在聊大数据。但实际上大数据怎么去应用，去落地，要有一些专家去研究。
　　关于亚信：亚信是中国最大、全球领先的通信行业IT解决方案和服务提供商。亚信在产业互联网领域，为电信客户、虚拟运营商、行业客户、政府客户以及超过百万级的中小企业，提供以&云&、&管&、&端&、&大数据&为核心的技术能力平台。
　　关于嘉宾：作为能源大数据沙龙研讨会的发言嘉宾，大数据资深专家李国欢在加入亚信之前，曾在甲骨文、IBM等IT公司有过多年工作经验，参与了国家电网、华能、中广核等多家能源央企信息化项目。
　　能源互联网不仅是信息的开放，还是能量交换的开放，我们需要一种方式把大家的积极主动性调动起来，你建、他建，有建网的、有建源的、有建管道的、有建储能的，有搞信息的、有搞通信的，能够一块对等的互联，分享能量交换的基础设施，进而交换信息，最终就是价值交换。如果在这几个层面上都能以能源互联网的思路打通，将是未来能源基础设施相当大的格局上的变化。
　　我们以区域的角度举例，比如微网以交直流的电网连接在一起，同时配上信息基础设施，包括数据中心、云计算平台，把信息能源基础设施的一体化在区域的层面做起来，这是我认为未来可以实现的。应该大力发展从需求侧、到区域、到国家、到全球四个层面上的结合。
　　而这个场景在区域的细化，必须引入一些可以落地的要素，比如燃气冷热电三连供、微网风光、电动汽车、储能系统，以及需求侧管理等等。一旦在这个区域里形成了自主运营后，就不是单纯的并网问题了，而是互联的问题。在这个区域里最大程度上利用，最大程度上跟用户互动，最大程度上跟分布式能源冷热电互补。我认为，未来这样的区域能源互联网应该首先发展起来。
　　大数据的管理和应用有两种方式来解决。一种就是垂直方案，从数据采集到上层应用是垂直的。还有一种是水平式的，上来的是通用信息，构建IaaS、PaaS、SaaS云平台，然后再开发新的应用。
　　以下为整理后的演讲内容全文：
　　能源互联网的基本理念是什么？
　　互联网信息的交换是开放、对等、越来越便捷，能源能不能也以这种方式让大家都参与生产和消费，这是最基本的理念。
　　未来等越来越广泛，就出现了源用混合的场景。一旦源用混合变成常态，在各个地区就会自主地形成一些区域，既有源、也有用，甚至配有，可以储能，所有的环节都在一个小的区域里，这个构架是对现有架构的补充，既有自下而上，也需要跟大电网的可靠性衔接。国网还提出了全球能源互联网，在能源互联网的架构上，从需求侧到区域的能源互联网，到国家级的主干网，到全球能源互联网，理念上是相通的，只不过是在每一个层面上，需要的技术可能不一样，这个是需要探讨的。
　　能源互联网的本质是，首先要有一个开放的平台。我们讨论到垂直行业的数据、信息怎么开放？到底怎么挖出这个金矿的价值，实际上不用我们考虑。只要有一个合理的机制，既安全、又能被各方接受地开放出来，其价值自然就体现出来了。但是能源互联网不仅是信息的开放，还是能量交换的开放，我们需要一种方式把大家的积极主动性调动起来，你建、他建，有建网的、有建源的、有建管道的、有建储能的，有搞信息的、有搞通信的，能够一块对等的互联，分享能量交换的基础设施，进而交换信息，最终就是价值交换。如果在这几个层面上都能以能源互联网的思路打通，将是未来能源基础设施相当大的格局上的变化。
　　我们以区域的角度举例，比如微网以交直流的电网连接在一起，同时配上信息基础设施，包括数据中心、平台，把信息能源的一体化在区域的层面做起来，这是我认为未来可以实现的。应该大力发展从需求侧、到区域、到国家、到全球四个层面上的结合。
　　而这个场景在区域的细化，必须引入一些可以落地的要素，比如燃气冷热电三连供、微网风光、电动汽车、储能系统，以及需求侧管理等等。一旦在这个区域里形成了自主运营后，就不是单纯的并网问题了，而是互联的问题。在这个区域里最大程度上利用，最大程度上跟用户互动，最大程度上跟冷热电互补。我认为，未来这样的区域能源互联网应该首先发展起来。
　　都有什么可能的应用？
　　第一、负荷信息。负荷信息在传统电网领域一直被认为是一个黑箱难题，大家不认为负荷信息能够变成白箱，能真正实时在线地准确获得。但实际上信息技术发展到今天已经到了可以彻底改变的时候了，我们将负荷信息在线地建模、辨识、状态评估、甚至预测，拿到参数，然后跟能源互联网去互动，进而参与到整个区域的能量管理。
　　第二、多能与电能质量信息。对供电、供能的质量信息采集是在线实时监测的一种，比如涉及到暂态问题数据量就会比较大。基于这样的数据可以做非常多的事情，不光是负荷的建模和分析，电能质量分析，还有的接入，数据时时刻刻在变，将信息按需要采集上来，根据负载动态调度。多能规划调度不仅考虑电，还要考虑冷热的需求。
　　第三、系统安全、态势感知、故障诊断等。能源互联网需要类似配网的自动故障诊断功能，同时接入上层的电网互动时也需要有一个接口，不仅需要提高信息的安全性，还需要提高运行的安全性。
产业投资内参
有价值的产业投资参考
产业投资咨询服务专家
来源：北极星配售电网
关键词：电力 国网 大数据 价值
　　尽管油气行业并不景气，但是随着油气改革的推进，国家关于原油进口的红利不断下放，民营地炼正在迎来最好的发展时期。
　　近日，16家地炼成立中国石油采购...　　统计数据显示，2015年全球液化天然气（LNG）贸易供应量为2.5亿吨，较2014年略有增长。从需求角度看，中、日、韩等东北亚国家LNG进口量出现一定萎缩，分别较2...　　北极星火力发电网讯:2015年，山西GDP增速3.1%，还不到全国一半，创下了34年以来的最低值。
　　作为中国的能源大省，据了解，山西拥有全国1/3煤炭储量，与煤...　　北极星风力发电网讯:昨日，首家工商注册的电力交易机构&&北京电力交易中心有限公司(以下简称北京电力交易中心)落户北京。国家电网公司相关负责人...　　北极星火力发电网讯:垃圾发电迎来最佳发展期
　　作为世界第一人口大国，随着工业化和城市化进程不断推进，中国成为了垃圾&资源&大国。据《中国...
　　市场普遍认为在未来数年内，天然气产量将持续增加，天然气价格将保持在较低的水平上。在大众的完美想象中，价格并不影响生产。然而，现实情况是，生产极大程...　　北极星输配电网讯:近日，为推进能源互联网发展，国家发展改革委、能源局、工业和信息化部共同发布了《关于推进&互联网+&智慧能源发展的指导意见...　　维持了一年多的欧佩克低油价战略不仅未能击垮北美页岩油，反而在一定程度上导致了国际市场长期供大于求的局面，成员国自身经济受到损伤，真所谓&损人不...　　北极星储能网讯:受益于新能源汽车市场爆发，动力锂电池上市公司2015年均赚得盆满钵满。不过，从今年一季度开始，业绩分化开始显现，行业龙头优势凸显。业内人...继俄罗斯、沙特阿拉伯、卡塔尔和委内瑞拉在上个月初步达成石油产量冻结协议后，俄罗斯总统普金会见了俄罗斯各大石油公司高管。俄罗斯各石油公司达成一致，在2016...
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
中国投资咨询网版权及免责声明
1、凡本网注明"来源：***(非中国投资咨询网)"的作品，均转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。
2、如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的，请在30日内进行.有关作品版权事宜请联系：1 邮箱：.cn
中投顾问咨询服务
? 投资机会
热度---- 100%
热度---- 100%
热度---- 90%
热度---- 90%
热度---- 80%
热度---- 100%
?【】?【】?【】?【】?【】?【】
? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ?
热点资讯排行
01? 02? 03? 04? 05? 06? 07? 08?
Copyright & 2002-.cn, All Rights Reserved　深圳市中投顾问股份有限公司 & 版权所有 复制必究 &
　增值电信业务经营许可证：粤B2-