能源行业智能数据运营方案

电力业务极简找数用数解决方案

1. 电力数据发展趋势与用数场景分析

• 用数场景：以电能潜力项目中每月潜力用户数据分析为例，营销专责人员需快速了解负责区域的每月新增用户信息，筛选电能替代潜力用户，进行业务分析和推广（如煤改电）。
• 用户信息特征：名称、地址、日期、行业、账单费用数据、用户编号、标准价格、实际用量、结算年月、用户电压等级。
• 业务场景：根据区域每月新增用户和电能替代相关信息，识别潜力用户，精准推广。
• 工作难点：业务员需快速筛选潜力用户，但面临数据中台挑战，包括业务用数难、数据治理难、数据管理难（数据质量不齐、人工关联、数据来源分散、数仓表多、数据资源目录难以快速查找）。
• 趋势与需求：数据中台走向智能化，赋能业务一线。需求包括快速查询特定数据（如12月份100KV电压等级避雷器数量、23年12月北京售电量）。

2. 智能数据运营方案

• AnyFabric与数据中台及运营流程融合：助力实现数据运营智能化、数据服务平民化。
• 实践场景一：营销域-新安装用户相关信息查询
  • 主题域：新安装用户相关信息查询。
  • 场景概述：筛选每月新报装用户，展示电容量、电价等数据，便于电能替代潜力用户筛选。
  • 数据查询需求：立户时间、电量表、用电地址、行业类别、电压等级、电价相关数据指标。
  • 效果：基于自然语言提问快速搜索，关键信息统一展示。
• 实践场景二：设备域-设备检修相关信息查询
  • 主题域：设备检修相关信息查询。
  • 场景概述：用户需快速查找备用设备信息（投运年限、备信息、最近检修时间及内容），确认设备可靠性。
  • 数据查询需求：检修计划、设备信息关联，涉及检修计划表、检修类型、地点、时间、设备类型、人员、安全措施等。
  • 效果：快速确定设备检修计划执行情况。
• 实践前后业务用数对比
  • Before：手动查找备用设备信息，系统内逐户查询，费时费力，统计不便。
  • After：基于自然语言提问快速搜索，关键信息统一展示，快速确定检修计划。

3. AnyFabric如何实现智能数据运营

• AnyFabricFamily 2：AGI时代的智能数据运营平台，基于领域认知智能和Data Fabric实现架构创新，简化数据管理，极简找数用数，实现数据资产增值。
• 基于数算一体架构的AnyFabric认知助手：
  • 数据理解：
    • 数据自动分类分级：根据业务对象属性自动分类分级，提高效率。
    • 业务语义自动补全：自动填充表字段完整业务名称或描述，降低人工成本。
  • 找数：
    • 自然语言交互，问答式找数：秒级精准找数，SQL可解释，多轮对话。
  • 用数：
    • AI驱动平民化数据应用开发：三步配置生成领域专属AI应用，无需编程。
    • 数据增强：通过领域知识网络补充背景知识，精准回答业务问题。
    • 数据应用对话式交互：基于AI原生框架创建，支持自然语言对话。
• AnyFabric认知助手的优势：多场景全流程覆盖，开放性。