没有定制化基础，数据将仅仅是数据
时间：2022-04-13 15:48:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-13 15:48:01 来源：行业动态
尽管大数据技术能够高效处理大规模数据集，但由于缺乏充分的分析能力与两年内纪支持，相当一部分数据未能得到充分利用。公共事业部门往往会聘用数据分析师以运行查询并发现异常，但这类数据湖深度极大，直接导致跨部门数据科学团队负担过重、资源不足，并迫使公共事业部门只能立足现场情况组织缺少普适性的解决方法。
如果没有合适的机器学习技术与资源，数据分析人员将只能利用标准的异常检测工具包获取通用算法，并直接损失50%甚至更高比例的数据洞察结论。在这方面，企业分析技术能够发挥重要作用。这类分析解决方案旨在部署源自行业内相似查询及用例的具体策略，借此缓解负载限制，解决大部分公共事业及能源机构所面临的多达70%的问题与挑战。接下来，剩余30%问题将交由定制化解决方案处理，这将显着降低实际执行中所需要的人力与工作量。
公共事业CIO利用企业分析加人工智能（AI）实现消费者数据定制化，借此建立起一套集成化生态系统，确保在整个组织之内高效传播可行性情报，同时消除低效解决方案所产生的信息孤岛。
举例来说，在利用AI加企业分析解决方案就个人电表数据建立个性化客户资料时，我们不仅可以确定哪些家庭拥有电动汽车，同时也能检测到对方一般在哪个时段充电、以及充电期间需要消耗的具体电力。以这部分信息为基础，公共部门可以调整运营思路、增强客户参与度并改善运营效果。一方面，公共部门可以为这些家庭提供针对电动汽车的营销计划；着眼于内部，公共部门也可以统筹计划内负载中断，借此解决电网中的供求不平衡问题。
另外，在客服中心层面，公共事业部门的工作人员可以利用个性化能源配置资料主动向客户通报其能源使用情况，并据此为客户提供实用工具。例如，公共部门可以发送自定义通知，提醒客户其账单额度有可能增长，这将显着降低客服中心的工作强度。
这种能源配置层面的个性化能力还将给公共事业部门带来更准确、更及时的信息供应，改善宏观层面的需求侧管理与规划，引导用户理解分段使用机制带来的节能收益，并将他们的用量与邻居做出比较。这一切，都让公共事业部门为客户建立起全方位视角，帮助他们制定更具战略远见的决策，同时增强客户与公共事业部门间的沟通纽带。
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