在時下的流行語中，很難找出一個比“大數(shù)據(jù)”更吸引眼球的術(shù)語了。1980年，阿爾文 托夫勒在《第三次浪潮》中預言了信息時代的到來會帶來數(shù)據(jù)爆發(fā)，約翰 梅西在1998年的美國高等計算機系統(tǒng)協(xié)會大會上首次提出“大數(shù)據(jù)（big data）”一詞。什么是大數(shù)據(jù)？這一概念目前尚未形成統(tǒng)一的定義。幾種代表性的觀點如下：麥肯錫認為“大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合”；維基百科認為“大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集”；全球最具權(quán)威的 IT研究與顧問咨詢公司——高德納公司認為“大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)”。

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪，這是勿庸置疑的事實，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值，而對于電網(wǎng)企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)的應用同樣會促進企業(yè)的跨越發(fā)展。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時域、空域記錄，并非事物的描述數(shù)據(jù)

對于大數(shù)據(jù)的特點，IT界通常用Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）這4個 V來概括。Volume，指數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級別躍升到PB乃至EB級別；Variety，指數(shù)據(jù)類型繁多。除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大量非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片等；Value，指價值密度低，但大數(shù)據(jù)分析的價值高。價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比，以視頻為例，一部一小時的視頻，在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒；Velocity，指變化速度快。大數(shù)據(jù)不僅量大，而且變化快，大數(shù)據(jù)的應用依賴于對數(shù)據(jù)的快速處理。但在筆者看來，對大數(shù)據(jù)作4V特點的概括是現(xiàn)象而非本質(zhì)總結(jié)。

其實人類文明就是大數(shù)據(jù)的記錄與應用積累，當今社會進入了信息時代，信息化的本質(zhì)是用 IT技術(shù)和方法描述世界，描述事物的內(nèi)在本質(zhì)、過程規(guī)律和業(yè)務(wù)規(guī)則，信息化的應用過程就是在描述好事物的軟件系統(tǒng)中實現(xiàn)人工和 /或機器記錄，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時域、空域記錄，并非事物的描述數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)成為熱門是因為信息化、互聯(lián)網(wǎng)、終端的普及和應用讓我們進入了一個機器自動記錄的時代，爆炸性增長的記錄數(shù)據(jù)使傳統(tǒng)的人工、單機 /單節(jié)點的機器處理能力無法完成記錄的分析、挖掘，由此催生了云計算和大數(shù)據(jù)概念并推動人工智能的工程應用，機器學習等人工智能技術(shù)就是機器處理大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)應用高級模式。

大數(shù)據(jù)應用的本質(zhì)是推導規(guī)律、預知未來，并非簡單的統(tǒng)計分析

在信息化時代以前，人類就有典型的大數(shù)據(jù)應用，如視覺美學總結(jié)的黃金分割（0.618），社會學中的在特定時空范圍內(nèi)存在的“二八”理論。大數(shù)據(jù)應用的本質(zhì)是推導規(guī)律、預知未來，并非簡單的統(tǒng)計分析。在信息化時代，大數(shù)據(jù)極大依賴信息化及其應用，開展大數(shù)據(jù)分析也必須應用信息化方法與手段，符合信息化業(yè)務(wù)驅(qū)動、目標導向等原則，沒有目標的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)或掛大數(shù)據(jù)“羊頭”不利于信息化建設(shè)和大數(shù)據(jù)應用。

而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與企業(yè)大數(shù)據(jù)是有區(qū)別的，互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是跨區(qū)域的信息化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，其大量的內(nèi)容服務(wù)和居于互聯(lián)網(wǎng)社交軟件并不存在描述事物的過程即沒有對象模型，人們應用互聯(lián)網(wǎng)留下了應用記錄（大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），分析這些大數(shù)據(jù)記錄的前提是重新構(gòu)建記錄的對象，對記錄標識特征。企業(yè)信息化一般經(jīng)過業(yè)務(wù)標準化和業(yè)務(wù)流程梳理過程，所以企業(yè)的大數(shù)據(jù)是存在對象描述，但企業(yè)應用的困難是我們建設(shè)的系統(tǒng)在對象描述上不統(tǒng)一、對象上的記錄不完整。所以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與企業(yè)大數(shù)據(jù)應用盡管原理與方法一致，但分析工作的重點是有區(qū)別的。互聯(lián)網(wǎng)公司在開展大數(shù)據(jù)分析的工具、技術(shù)方法不完全適用于企業(yè)，更不能把互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的平臺建設(shè)當做企業(yè)大數(shù)據(jù)應用工作的全部。

區(qū)別好對象模型數(shù)據(jù)與記錄數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，盡管描述事物對象的數(shù)據(jù)也可以達到 PB級，如人類的基因圖譜、地球大氣層流動模型、電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型等，這些數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)，在這些對象模型上構(gòu)建軟件并記錄的業(yè)務(wù)變化是大數(shù)據(jù)。所以在大數(shù)據(jù)應用方面存在兩類數(shù)據(jù)的預處理，一類是模型數(shù)據(jù)預處理，另一類是記錄數(shù)據(jù)預處理。模型層面的預處理本質(zhì)是信息化建設(shè)方案的科學性、合理性。記錄的完整性很大程度上也是取決于信息化方案，同時也取決于信息系統(tǒng)的應用過程。一旦軟件上線，再作數(shù)據(jù)治理來解決模型之間的不一致性或?qū)τ涗浀亩?ldquo;模型化”加工是一種方法論上的誤導，正確的方法應該是依據(jù)企業(yè)架構(gòu)和行業(yè)解決方案完善信息化架構(gòu)，實現(xiàn)企業(yè)信息化架構(gòu)規(guī)范和引導下的信息系統(tǒng)建設(shè)和應用，在企業(yè)層面統(tǒng)籌企業(yè)模型、統(tǒng)籌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能界面、統(tǒng)一業(yè)務(wù)系統(tǒng)應用規(guī)范。企業(yè)的數(shù)據(jù)治理必須在建設(shè)方案中完成，系統(tǒng)建成系統(tǒng)后的數(shù)據(jù)治理是無效的，當然在系統(tǒng)運行過程中數(shù)據(jù)庫的技術(shù)數(shù)據(jù)治理是必須的。

大數(shù)據(jù)應用在電網(wǎng)領(lǐng)域大有可為

在電網(wǎng)企業(yè)中，電量數(shù)據(jù)是一組典型的大數(shù)據(jù)?？蛻艉涂蛻舻碾姳砼_賬是電量數(shù)據(jù)的宿主對象，采集系統(tǒng)中對客戶和電表臺賬進行建模，各用戶電表的時序記錄就是電量大數(shù)據(jù)。下面結(jié)合國網(wǎng)江蘇電力開展的負荷預測大數(shù)據(jù)應用簡述大數(shù)據(jù)應用方法。

首先是數(shù)據(jù)預處理。對象模型的預處理，依托營配調(diào)一體化，建立客戶和電表臺賬與電網(wǎng)供電邏輯關(guān)系，構(gòu)建電網(wǎng)各電壓層級直至各臺區(qū)到用戶的關(guān)聯(lián)模型；記錄數(shù)據(jù)的預處理，對電量記錄電度值進行年度節(jié)假日除權(quán)回原，去除電量的節(jié)假日因素，去除記錄奇點和內(nèi)插補全個別記錄缺點等。

其次是分行業(yè)回歸建立日電量與氣溫、濕度等因素用電模型，依據(jù)實時運行方式累計各臺區(qū)日電量、日負荷，完成各區(qū)域、各電壓等級的電量和負荷預測模型的構(gòu)建，并構(gòu)建模型機器學習，保持模型的時效性。

最后，由大數(shù)據(jù)平臺給預測模型導入實時氣溫與前一時段的電量和負荷，實現(xiàn)短期、超短期的全網(wǎng)負荷預測。同樣原理，關(guān)聯(lián)宏觀GDP與電量指數(shù)，結(jié)合業(yè)擴包裝量變化，實現(xiàn)中長期負荷預測。

2015年 ,江蘇電網(wǎng)以全樣本的用戶每日實時采集用電數(shù)據(jù)，結(jié)合十多年用電、業(yè)擴、氣象等歷史數(shù)據(jù)，建立起涵蓋全省各地區(qū)、分行業(yè)以及25萬專變用戶和40萬臺公用變壓器的包括溫度、濕度、節(jié)假日、周末等要素的多維度用電影響模型，模型包含的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系超過110億項，開展負荷中長期、短期、超短期預測工作，有效指導了生產(chǎn)工作。

此外，電量大數(shù)據(jù)的應用在行業(yè)內(nèi)外還有大量的可應用價值，如從用電設(shè)備節(jié)能潛力分析全社會節(jié)能潛力、大用戶用電特征分析行業(yè)產(chǎn)能利用情況、居民用戶家庭活動特征等，大數(shù)據(jù)應用在電網(wǎng)領(lǐng)域大有可為。