时间：2023-09-22 17:04:41
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇资产可视化管理，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：大数据 财务 管理 可视化 路径
年来，大型企业在企业管理信息化方面取得了长足的进步，以国家电网公司为例，遵循业务与财务系统高度集成、业务协同处理的原则，企业资源管理系统（SAP ERP系统）已贯穿公司总部、省、市（县）三级，并全面覆盖人力资源、财务管理、物资管理、生产运维、工程管理等生产经营主要过程，与企业生产管理系统、营销管理系统等专业系统建立有效接口，实现对设备资产信息、电量电费信息、财务资产信息等各种海量业务信息的一体化运用。随着信息化的高度集成发展，会计业务所需要的数据已从业务末端向业务前端转移，业务前端的事前控制和管理已成为企业全面预算管理和全面风险控制的重要手段，财务管理所涉及的数据已从会计数据走向更广阔的业务数据。对于业务和财务高度信息化的企业而言，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，那么如何高效地挖掘、整理、运用和分享海量数据呢？笔者试以数据可视化理念突破数据迷雾，借此建立财务管理可视化路径进行有益的探讨和思考。
一、财务管理可视化的基本概念
计算机系统在企业中的广泛运用导致海量数据的产生，可视化是大数据简单化的有效形式，也是跨区域、跨行业经营的企业集团在信息化进入高度成熟阶段后进行信息整理和挖掘的常用方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在大型企业后信息化时代日益受到重视并得到广泛运用。可视化以数据挖掘为基础，将数据以图表等形式展现，能够一目了然地揭示数据中的复杂信息，同时通过对细节的翔实展示、或对总体及分类数据的重新梳理和展示，能够使受众有效地产生对数据的洞察和新的理解。也就是说，可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
电网企业由于跨区域多层次经营，除主营业务电力供应（购电和售电）外，还存在电网建设、电网检修、物资供应等各项专业性子公司，财务和业务系统高度信息化后，可视化技术可以帮助人们突破大数据技术中人的瓶颈和突破时空的界限，通过一体化平台或数据仓库将不同系统的数据汇合整理在一起，并将冗杂的数据（不仅是财务和业务数据，还包括邮件、文档、图片等）进行有效分析处理，使其简单化、直观化、视觉化，然后依据这些统计分析结果来衡量整个管理效果，并据此进行下一步的经营决策。电网企业的业务和财务数据“可视化”管理最终为实现企业各项资源的一盘棋管理和最优化配置提供最有效的支撑手段，成为新型的财务管理手段和方式。
二、电网企业财务管理可视化的实现路径
借用信息手段，当前电网企业财务管理可视化主要有以下几种形式：
（一）基于数据仓库基础上的运营监控可视化
所谓数据仓库是指一个支持DSS（决策支持系统）的数据集合，并且该数据集合具有面向特点主题、集成性、随时间变化和非易失的特点，利用数据仓库，整个公司的所有的信息系统数据包括当前的和历史的被合并到一个数据库中，用于支持规划和预测等功能。以SAP为例，SAP BW（Business Information Warehouse）被认为是功能比较完善的一个数据仓库解决方案，可以满足SAP（如SAP 的R/3 Master和Transaction Data）和非SAP系统（如Flat File和Database）的整合，拥有丰富的数据转换工具、易于使用的前台报表和整合的Web报表，可以通过不同的工具将数据转换到非SAP系统中，以及拥有非常实用的报表展现工具，将集成的数据以报表、图形、文档等直观地展现出来，从而为财务管理决策提供可视化的有用信息。
通过基于ERP系统和相关业务系统基础上的数据仓库建设，可以构建企业级的运营监控和风险预警体系，包括综合绩效指标体系、核心资源指标体系、运营状况指标体系、关键流程监控体系，以及通过信息搜集和整理对企业内部指标及外部宏观指标进行有效监控和预警，通过数据模型分析企业发展能力、竞争能力、风险管控能力，并通过指标体系搭建、场景构建等要素实现全景展示企业运营状况，通过可视化的财务及业务管理能力实现对公司经营情况的全面掌握。可视化的运营监控中心可以有序开展监测、分析、运营数据资产管理、协调与全景展示等业务，实现电网公司对人资、财务、物资、规划、建设、运行、检修和营销等主营业务活动、核心资源以及客户服务的全天候、全方位、全流程24小时在线可视的监测分析，及时发现数据异动和问题并协调解决。最终，通过可视化对大数据的有效管理，促进企业资源全面集约和高效利用、业务紧密衔接和高效协同，促进企业效益提升。
（二）基于地理信息系统基础上的资产管理可视化
电网企业固定资产具有点多、线长、面广、数量多、价值高、技术密集等特点，由于实物管理与价值管理容易脱节，造成账实难以一一对应。电网企业的资产管理与电网系统息息相关，电网系统结构本身又是非常复杂，如果仅用数据表格或文字的形式来展示网络，理解起来非常困难，导致网络所包含的信息无从体现，将复杂网络方便、直观地展现出来的最好方法就是将其进行可视化。地理信息系统技术（GIS），是用来处理与空间位置有关的数据，使数据转化为有价值的信息并被使用者所利用的一种计算机技术或工具。从地理信息系统的功能来看：地理信息系统有着对地理、空间进行分析的巨大能力，与此同时电网企业ERP系统固定资产主数据本身就包含了地理信息。电网设备具有地域分布广、管辖设备量大的特点，可以很好地同地理信息系统技术结合，实现现有设备（资产）数据的图形化显示，实现直观可视，增加灵活性，对电力部门的生产、经营发挥重要的作用。随着地方经济与社会的发展，电网规模日益扩大，需要管理的电力设备数据、用户数据、规划数据越多，电网地理信息系统可以最大限度地从空间和位置角度将有关信息集成起来，与企业ERP系统的固定资产主数据和营销客户数据通过编码联动来实现资产数据到设备空间位置、属性特征和时域信息的可视化、直观的管理，实现电网企业实物管理与价值管理的统一，通过直观、可视化的实物管理和价值管理为资产全寿命周期管理奠定物质基础。
（三）基于远程图像处理的原始凭证可视化
现代的远程图像处理与传输为会计和业务的原始凭证电子化提供了可能。原始凭证电子化是指通过信息系统深度开发实现原始凭证影像管理功能，通过扫描枪、扫描仪、摄像设备、摄影设备等进行原始凭证信息的采集、处理和传输，实现原始凭证的电子化管理，电子化为在线原始凭证可视化提供可能。在SAP系统、电子报账系统、营销系统、协同工作平台等的影像管理功能中，通过原始凭证分类编码管理等技术方式来实现原始凭证及其电子影像的全过程跟踪、电子影像与会计凭证自动挂接等功能。原始凭证电子化可以采用“非结构化数据管理中心（SG-UDS）”作为原始凭证影像的统一管理平台，根据实际业务需求加入自定义属性管理和自定义维度查询等增强功能，并与各财务应用系统间建立接口，实现原始凭证电子化信息与业务系统的深度融合。
在原始凭证电子化、可视化过程中，通过影像识别技术，实现原始凭证信息结构化管理，使数字内容与业务凭证可以正、反向查询，可通过凭证编码查询相关挂接的数据内容信息，也可通过数字内容信息查询到挂接的凭证编码；实现对原始凭证的内容分类管理、带属性管理、综合信息检索及查询管理等多维的管理方式，从而达到原始凭证的结构化、规范化管理要求。基于远程图像处理的原始凭证可视化可以实现各类经济业务纸质原始凭证管理过程的规范化、电子化、结构化，加强财务与前端业务集成以及各系统间的信息融合，可以随时、随地便捷、高效地查阅原始凭证，提高经济事项在线审批、稽核效率，防范财务风险，全面提升财务集约化、信息化水平。
三、结语
大型企业后信息化时代必然面临大数据的生产、分享和应用问题，电网企业更是如此。可视化是大数据简单化的有效形式，可视化财务管理也是企业集团财务面对大数据时代必然的结果，从财务管理的角度出发，财务数据与业务数据已全面联动和协同处理，基于数据仓库基础上的可视化运营监控、基于地理信息系统基础上的资产可视化管理、基于远程图像处理的原始凭证可视化正是电网企业致力于财务可视化管理的有益探索和实践，当更多的文字、更多的图像、更多的方位、更多的沟通变成数据，当更多的数据变成资源，基于可视化视角的财务信息化提升工作将会为大型企业财务管理创造更多的价值。X
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〔摘要〕基于德尔菲法的技术预见活动方法体系在主观性方面存在较多争议，改善技术预见方法成为各国技术预见活动中普遍关注的问
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关键词 群控系统；多媒体教室；教育信息化
中图分类号：G48 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2013）21-0010-03
1 问题的提出
目前，广大高校都建设了大量的多媒体教室。作为教育信息化的组成部分，多媒体教室不仅是学校进行现代化教学的设施，更是课堂教学信息化展示的主要手段。多媒体教室设备主要有多媒体计算机、液晶投影机、中央控制系统、投影屏幕、音响设备、数字视频展示台等。随着多媒体教室的迅速增多，众多的现代化教学设备，如多媒体计算机、投影机、电动幕、麦克风、音频功放、视频展台等，不但给教师操作带来一定的难度，也增加了教室管理人员的负担。
在使用可视化网络群控系统之前，武汉大学的多媒体教室管理面临教学楼分散、多媒体教室较多、管理维护任务重等问题，一定程度上影响了多媒体教室在学校教学信息化中的应用效果。
1.1 教师对多媒体设备的操作熟练水平影响设备效能的发挥
多媒体教室设备大多由专门的教师进行管理设置。尽管有培训及操作说明，但在使用中发现，年轻教师和理工科教师均能很快掌握多媒体设备的使用技能，而一些从事人文社科类教学的教师和年龄较大的教师对多媒体教室的众多设备并不是很了解，在上课过程中常会出现一些问题，比如教师不会开启投影机，不会切换电脑与投影机的信号等。一旦出现自己不能处理的问题，教师就会变得无所适从，影响正常上课秩序。
1.2 多媒体设备维护需要较多的管理人员
多媒体教室的设备故障通常是在上下课时发生，有时会有几间教室在同一时间需要管理员亲临现场排除故障。根据实际统计，传统的多媒体使用和管理方法，一个多媒体技术管理人员，一天仅能往返10～15个教室，处理10～20个易犯的错误操作或简单的设备故障，所以学校规模较大时，就需要较多的技术人员去处理各种错误操作[1]。误操作还会造成设备损坏，比如下课后没有关闭投影机，或是关了投影机后马上切断电源，造成投影机电源板或主板损坏，投影机灯泡也因散热不够而缩短使用寿命或损坏。
1.3 没有群控管理系统的多媒体设备效能未得到完全发挥
由于多媒体教室没有一个较完善且能集中管理的软件系统支持，在大多数教学过程中，只能简单地当作投影显示教室使用，用于一般的课件和视频播放，教学互动性差，资源共享率低，没能充分发挥出其在学校信息化教学中的功能与作用[2]。
为解决上述问题，武汉大学尝试建立了一套可视化网络群控系统。一方面用于跨楼栋管理多媒体教室设备，确保数目繁多的教室设备始终处于正常的工作状态和完全的受控状态，让授课教师能够高效地、有序地使用多媒体教室；另一方面用于教师授课全程录像，积累优质教学资源，最大程度发挥多媒体教室设备的应用效能。
2 可视化网络群控系统的设计与实现
可视化网络群控系统，是在每个多媒体教室安装一台网络中控，连接所有终端设备和教室电脑，同时网络中控连接校园网，利用网管中心软件对所有终端设备实现远程管理和监控。可视化网络群控系统不仅可以实现整个多媒体教室的集中、统一、灵活、高效的控制与管理，还可构建以视频资源库为核心的多媒体网络教学平台。
2.1 集中控制管理
可视化网络群控系统的整体架构是一个跨楼栋多级管理的设计结构，其物理结构可分为两部分，即网络控制中心（总控室）和多媒体教室。整个系统的核心是总控室集中控制系统和分布在多媒体教室端的网络中控系统，它是集网络中控、资产管理、网络视音频等功能于一体的多媒体教学系统设备。总控室的集中控制系统与所有多媒体教室端的网络中控系统通过校园网相联接，使得每个教室都互联互通，从而实现对多媒体教室设备、教学资源、可视对讲、安防监控等全方位的统一管理。
总控室是整个群控系统的核心，其设备构成主要包括监视器、高性能多媒体监控主机、网管工作站软件、录像服务器、多画面分割器、视音频编码器、VGA矩阵、数字多画面解码器、IP电话呼叫中心等。可视化系统的主要技术是视频传输控制和视频采集。多媒体网络中控自带编码模块可以用来接收教室端摄像头的模拟视频信号和话筒的模拟音频信号，将它们数字化，并利用硬件压缩芯片实现实时地把信号压缩为WMV9码流，通过以太网接口发送到网络上，使得教室端的视音频信号和控制信号可以在校园网中传输。同时，可由数字多画面解码器接收解码，输出到电视墙或普通液晶显示器上显示，实现远程数字视频监控和实时硬盘录像功能。安装在服务器上的网管软件可以远程监控、管理所有教室的设备，远程检测教室端投影机等设备的相关参数，便于学校对教室端所有设备的使用情况进行资产管理。在系统出现故障时，利用IP电话，可实现总控室与教室、教室与教室的实时对讲，可极大地节约系统、设备的维护管理开销。图1为总控室集中控制系统的网管软件界面，通过该软件实现对多媒体教室设备的集中控制管理。
每个多媒体教室配置的网络中控系统由中控主机、电源箱、操作台控制面板组成，各部分之间用通信电缆相连。该系统将投影机、电动幕布、音箱等信号源有机结合起来，用投影机将信号清晰、美观、完整无损地投影到大屏幕上，实现全面整合网络教学资源和现代化多媒体教育技术手段的电化教学。桌面控制器十分直观方便地实现本地的控制功能，一键式操作简单便捷。武汉大学安装的可视化多媒体网络群控系统，选用北京竞业达数码科技集团的JYDMNC9600-D多媒体网络中控系统。该中控系统基于DSP技术、嵌入式操作系统、WMV9视音频编码，具备多路视音频、VGA输入/输出切换，多路红外、串口控制，多路安防报警接口，支持音箱、投影机、电动幕布、电子讲台等教室端设备的本地/远程控制。图2为多媒体教室网络中控系统结构图。
2.2 多媒体网络教学
可视化网络群控系统的另一大特点是双向传输的多媒体网络教学平台，其数字化视音频分为3类：总控室端资源点播服务器中的资源文件、总控室端的模拟节目源以及多媒体教室端通过摄像机采集的教师授课情景。基于网络的双视频流软件，使多媒体教室计算机通过网络中控，既可以使用总控室端资源点播服务器中的教学素材，又可将主讲教室的上课场景和课件内容通过网络直播给听课教室，从而实现同步网络听课教学。
可视化网络群控系统实现的一体化教学控制管理功能如图3所示，其中包括了所实现的多媒体网络教学功能。
3 系统应用成效
武汉大学可视化网络群控系统部署在文理学部4号教学楼和5号教学楼，共有65间多媒体教室，其中有2间自动录播教室，实现了跨楼栋的可视化网络群控管理和多媒体网络教学应用。
1）一键式本地控制。即教师点“上课”键进入上课状态，多媒体教室里的所有设备自动顺序加电，此时投影机可以自动开机，电动幕布自动降下；点“下课”键进入下课状态，设备会自动断电，投影机将延时关机。可以根据现场需求将VCD、笔记本、实物展台、电脑、录像机等图像信号切换到显示输出设备。
2）可视化对讲与视频监控。通过IP电话与视频监控实现视频对讲，在多媒体教室设备发生故障时，管理人员可通过本系统及时了解现场发生的故障，远程协助本地教室排除故障。同时视频监控录像还可记录下来，用于教学楼安防管理。
3）网络集中控制管理。在总控室利用网管软件可以远程检测教室内多媒体设备的软、硬件信息，如投影机等设备的相关参数，并形成相应的资产报表，便于学校对教室端所有设备进行资产管理。利用网管软件还可远程操作和维护多媒体教室设备，提供快捷有效的多媒体教室集中管理，降低管理人员的工作强度，提高工作效率
4）多媒体网络教学应用。利用网管软件可以实时监看任何一间教室教师授课和学生听课的场景。授课内容可录制保存，既可作为教学评估的素材，用于改进教师教学；又可在校园网内播放，进行实时网络教学，做到优质教学资源的共建共享。
综上所述，可视化网络群控系统将多媒体教室设备的管理控制、优质教学资源的共建共享融合在整个数字化校园建设的环境中，最大限度地满足教学的需求，为教学信息化建设提供了更好的支撑环境。
参考文献
【关键词】地下电缆；运维管理；三维可视化系统
我国电力企业信息化进程起步较早且发展速度较快，电网运行管理领域已建立了电网能量管理系统、配电管理系统、电网地理信息系统以及管理信息系统等高层次应用系统，但在可视化方面较为普遍采用的是单线图和二维地图相结合的模式。在高压、超高压电网的规划、运行、调度方面已开始应用三维可视化的技术手段，而在城市配网的三维可视化应用则处于起步阶段。
1.地下电缆运维管理现状
随着电力公司的不断建设与发展，电力设施数量越发变得庞大，尤其是地下电缆，它们纵横交错构成了十分复杂的地下电缆设施系统。在电缆的生产管理中，很重要的部分是对电力设施的管理。对于这样一个庞大系统的管理，如果采用手工管理方式，作为管理依据的文字档案及图形档案都存在纸介质上，数据和图纸是分离的，数据和图纸的更新很困难，一致性难以保证。手工进行数据检索，由于数据量大，信息分散，检索效率很低，几乎不可能根据所存数据进行综合分析，使得在规划或改造地下设施及管线时心中无数、图上无据。往往只能依赖具有一定实践经验或经历的工程、维护人员充任“活地图”，给地下设施建设、管理与维护带来极大困难。另外由于地下电缆的资料残缺不全、精度不高或与现状不符，造成在施工中时常发生挖断或挖坏地下管线，酿成地下设施损毁事故也屡屡发生，由此造成事故的直接与间接经济损失不可估量。
研究和采用新技术管理电网地下设施以替代传统落后的管理模式，使得地下电缆网络规划、建设与管理步入规范化、自动化、科学化的轨道，已成当务之急。对信息的处理和分析，计算机有得天独厚的优势，且三维可视化技术应用日趋成熟，因此，用计算机三维可视化技术实现地下电缆管理，不仅是迫切的需要，而且也是切实可行的。
2.三维可视化技术
三维可视化是用于显示描述和理解地下及地面诸多地质现象特征的一种工具，广泛应用于地质和地球物理学的所有领域。三维可视是描绘和理解模型的一种手段，是数据体的一种表征形式，并非模拟技术。它能够利用大量数据，检查资料的连续性，辨认资料真伪，发现和提出有用异常，为分析、理解及重复数据提供了有用工具，对多学科的交流协作起到桥梁作用。
20世纪60年展起来的基于计算机的地理信息系统开始形成时，就利用计算机图形软硬件技术，把地理空间数据的图形显示与分析作为基本的不可缺少的功能，GIS可视化要早于科学计算可视化的提出。GIS可视化早期受限于计算机二维图形软硬件显示技术的发展，大量的研究放在图形显示的算法上，如画线、颜色设计、选择符号填充、图形打印等。继二维可视化研究后，进一步发展为对地学等值面（如数字高程模型）的三维图形显示技术的研究，它是通过三维到二维的坐标转换、隐藏线消除、隐藏面消除、阴影处理、光照模型等技术，把三维空间数据投影显示在二维屏幕上。随着全球变化、区域可持续发展和环境科学等的发展，时间维越来越被重视。GIS可视化着重于技术层次上，例如数据模型（空间数据模型、时空数据模型）的设计，二维、三维图形的显示，实时动态处理等，目标是用图形呈现地学处理和分析的结果。
当前三维可视化的方法主要有：三维图片与地形结合显示、基于OpenGL的地物显示及地形显示、基于DirectX的地物显示及地形显示等。
三维可视化处理是研究地理信息三维可视化系统的重要组成部分，其核心是三维可视化工具，利用三维可视化工具进行三维图形的开发是地理信息三维可视化系统研制过程中至关重要的一步。目前在国内外三维可视化的主要软件有：ArcInfo、ArcView、MapInfo、MapGIS、SuperMap、GeoStar、MapX组件、3DMAX、Wavefront、VRML等软件。具备简单、灵活的建模能力和编程方法的三维可视化软件中，应用最广泛的有以下三种：开放式的国际图形标准OpenGL、将三维世界带入网络平台的VRML（Virtual Reality Modeling Language，虚拟现实建模语言）以及基于Java语言的三维图形技术Java 3D。
3.三维可视化信息系统
三维可视化信息系统是在三维图形数据库支撑下的可视管理系统，对有关三维图形数据库、关系数据库数据进行预处理、输入、存储、查询检索、处理分析、显示、更新和提供应用技术的系统。三维数字化地下电缆信息系统的建成，实际上是在计算机中建立了一座在数据仓库支持下的信息化地下电缆，从目前的技术水平来看，除了不能模拟仿真真实的工艺过程以外，其物理的和逻辑的形式与真实的地下电缆并无本质的区别。
三维可视化信息系统能够实现如下功能：
（1）实现分层管理功能，如：地下电缆、地上建筑以及厂区、生活区的地理与人文信息管理。
（2）实现检索查询功能，如：地下电力设施、地上建筑的建设情况，维护、维修记录，设计数据、安装调试数据等庞大的属性查询功能。
（3）实现空间分析功能，如：管道长度、面积计算、空间测距、任意剖面分析等功能。
（4）实现三维图形浏览功能，如：不同视角、不同层面展示地下电缆形状，展示丰富、逼真的走线及交错内容。
3.1地下电缆可视化
地下电缆等电力设施设备，敷设在地面以下，且电缆沟空间狭小，不容易展示。系统提供了快速制作电缆沟、电缆模型的工具，只要确定电缆沟的宽度、深度等参数，并结合地面高程，可快速制作出不同长度的电缆沟，并可选择是否安装侧挂，添加电缆、开关控制等。制作的电缆沟提供一个特定的开关功能，可以由用户自由选择是否开启地下展示模式。开启后，电缆沟上方的地面将打开，可以从多个角度查看沟内设备，并可以调整光照强度，增加视觉效果。
3.2电缆隧道可视化
电缆隧道相对空间较大，甚至可以允许工程师进入检查。而且每隔一定距离都会有出入口。因此根据电缆隧道的特性，对电缆隧道内容进行精细建模，真实反应电缆隧道内部的空间结构、侧挂的位置、电缆的走向等，用户可以在隧道出入口处模拟进入隧道内部查看的结果，全方位查看电缆隧道内部结构设施。另外系统还提供特定开关功能，打开隧道上层结构，以便整体查看隧道内部结构。
3.3线路及杆塔可视化
配网系统中线路及杆塔数量众多，而且多为架构部分，线路的走向和杆塔的分布跟地形地貌有着紧密的关系。针对这一特点，本系统在使用数字高程数据、影像数据、矢量电子地图数据制作地形三维，还原现场真实地形地貌的基础上，提供批量导入杆塔及自动摆放的算法，使得杆塔导入以后，根据地形的高程自动调整杆塔的高度；根据杆塔的类型、距离、位置，自动计算出杆塔之间的方位以及杆塔之间导线的弧垂度，并将线路分ABC三相用不同颜色增强显示。
1.研究背景
随着国家电网公司“两个转变”的深入推进，公司党组在“三集五大”体系建设中做出了建设总部和省（市）两级“运营监测（控）中心”的重大战略部署，实现对公司经营管理24小时即时在线监测分析，实现对规划、建设、运行、检修、营销、人资、财务、物资等业务全方位监测分析，实现对计划预算、资金收支、电力购销、资产全寿命周期、供电服务、产业发展、金融领域等全流程监测分析，构建集“全面监测、运营分析、协调控制、全景展示”于一体的综合管控平台。在国家电网公司运营监测（控）工作会议上，公司领导指出“数据是公司重要的公共资源，要牢固树立数据资产管理理念，真正将数据作为公司战略资产进行管理；各网省公司运营监测（控）中心要充分发挥主观能动性，不等不靠，主动作为；要充分利用大数据理念和方法，借鉴和应用国际最先进的技术成果和工具，与公司管理提升相结合，推动用数据来指导和管理企业，促进公司经营管理水平的全面提升”。
可见，公司依法治企、管理提升、深化大数据应用工作等新形势都对运监工作提出了新要求。运营监测（控）工作必须要以数据资产为依托、以发现问题为导向、以异动管理为抓手，以主题建设为根基，挖掘明细数据，强化监测分析，深化协调控制，通过引导、动态预警和及时纠偏，促进公司运营效率和经营效益持续有效提升。
2.运营监测（控）工作的现状与问题
当前，运营监测（控）工作已经取得了阶段性成果，初步实现对公司主营业务、核心资源、关键流程的监测分析，开始逐步发挥作用，但也存在以下一些问题。
2.1数据基础还不牢固
数据是企业管理的重要基础，是公司决策的重要依据，基础数据的偏差可能造成企业管理的失误，大量的数据失真甚至会影响企业战略决策。公司信息系统建设和应用已取得一定成效，但在运监业务开展过程中，也暴露出数据和系统应用方面存在的问题，主要表现在：业务信息系统未能实现公司业务全覆盖，业务衔接不紧密，不能有效融会贯通，业务追溯、原因分析无法有效实现；公司专业条线精细化管理程度不同，针对同一业务，由于标准不统一等原因，各专业数据未实现有效关联与集成，数据开放共享程度不够，尚未完全实现互联互通；部分业务信息系统应用水平不高，数据未实现全面在线生成，数据的及时性和真实性得不到保证，数据源头不清、多源输入，报表与业务运行数据“两张皮”；部分业务信息系统设计、开发和实施质量不高，影响系统应用，数据中心的数据可用性不高等。数据问题不仅制约了公司决策和专业管理提升，更影响了运监工作的有效开展。
2.2数据资产管理尚处于起步阶段
运营监测（控）中心作为公司运营数据资产管理部门，依据《国家电网公司运营数据资产管理办法》，目前已经接入22个专业的数万项业务指标和业务明细数据，但在建立运营数据资产管理机制，加强数据资产价值挖掘与应用方面存在欠缺。需研究制定运营数据资产管理工作方案，明确数据资产管理范围和工作内容，有序推进运营数据资产管理。需开展主数据梳理和数据字典收集，促进公司数据字典规范管理与使用。需通过公司统一的数据中心，接入运营业务明细数据，优化数据核查工具与规则，对数据流转各环节进行核查，提升运营数据质量。需切实推动大数据挖掘分析应用，提升公司运营数据资产价值。
2.3大数据平台支撑能力不足
公司大数据平台建设还处于试点研究阶段，大数据平台还未能支持运营监测相关业务应用。运营监测对数据的分析主要依赖数据分析工具和人工经验对主题数据进行分析，海量数据快速处理能力不足，难以支撑大规模海量数据的实时同步、实时存储、实时处理、实时共享和实时反馈，例如针对企业管理的分析应用数据存在一定的延时，不能满足即时查看和分析实时业务数据的需求。数据挖掘分析应用能力不强，现有的数据应用大部分为数据的可视化展现，数据集较为单一，分析方法较为传统，缺少对大规模跨业务多类型数据的深度挖掘分析，对外部数据的处理还缺乏相应的大数据分析手段和工具，难以充分发挥数据资产价值。
2.4运监体系及运作机制还需要不断完善
运营监测（控）工作的有效开展，离不开各部门、各单位的大力支持和紧密配合。省、地市、县三级运监体系初步建成，但各单位在运监业务开展、作用发挥方面还存在较大差异，部分单位对运监工作的重视和支持不够，导致业务开展不畅、作用发挥不够；业务部门对运监工作总体上是支持的，但少数部门对问题导向的管理方式认识不足，在业务信息系统数据共享、权限开放等方面未能到位。
2.5运监业务能力还需要不断提升
三级运营监测（控）中心成立以来，做了大量卓有成效的工作，初步实现业务协同运转，特别是在合法合?、计划进度、效率效益、趋势研判监测分析方面实现了重要突破，在加强风险防控、强化过程管控、促进横向协同、提升效率效益等方面取得重要成效。经过两年多的实践探索，公司初步建立三级运监体系，形成了相对成熟的监测分析思路，通过开展基于明细数据的监测分析，能够有效发现异动问题。但这只是走出了重要的第一步。特别是随着法治企业建设和“三集五大”全面建成，运营监测（控）中心还需要不断拓展功能、深化业务内涵，需要更加全面有效地发挥作用。
3.基于大数据挖掘的运营监测（控）体系建设
基于大数据挖掘的运营监测体系是以大数据平台和数据资产管理为基础，以运营监测（控）业务主题库和数据资产关联库为核心，依托相应的保障机制和协调控制手段，充分运用大数据挖掘技术促进运营监测（控）工作模式转变，达到主动感知、主动预防、主动参谋的目的，并通过成果和可视化展示，为公司经营决策提供支撑，为绩效管理提供支持，为企业效率效益提供保障。如图1所示。
3.1业务模型运作模式
数据资产关联库与运监业务主题库是运营监测体系的核心组成部分。关联库立足于数据层面，注重关联关系；主题库立足于业务层面，注重因果关系。主题库和关联库相对独立但又互相促进。大数据挖掘技术贯穿监测分析始终，通过主题库和关联库的有效运作，不断挖掘数据资产的价值，实现主动式运营监测。
扩充与更新业务监测范围、实时全面监测、问题穿透分析、趋势预测以及辅助决策提升五个目标的实现依赖于对关联库与主题库中各类阈值、规则、模型的使用。运营监测模型抽取新的（实时）数据资产，使用在线计算手段对数据资产中的重要监测指标、明细数据进行统计分析，并将相关结果与两个库中存储的关联关系阈值等进行比较实现关联关系的异动监测；通过调用两个库中存储的预测模型等进行实时分析，实现趋势预测目标。运营监测模型抽取实时数据，调用两库中的关联关系、判断规则、仿真模型、决策树等模型，并结合专家经验实现对问题的穿透分析，以及方案的辅助决策目标。
关联库立足于数据角度，通过大数据挖掘以及人工梳理进行创建。关联库的创建主要有三个来源：一是通过大数据技术对海量数据资产的挖掘产生隐性、模糊的数据关系；二是通过对业务关系分析产生显性、明确的数据关系；三是通过对主题相关规则整理产生显性数据关系。
主题库立足于业务角度，考虑公司要求与专家经验的同时，通过大数据分析规律进行创建。主题库创建的基础来源于设计人员对热点难点和问题的收集、整理。监测主题对应的监测专题以及判断规则主要也有两个来源：一是对专家业务经验进行固化；二是通过大数据挖掘技术产生数据之间的关联规律及规则。大数据挖掘既可以直接作用于主?}库，又可以通过关联库间接作用于主题库。
大数据技术贯穿整个运营监测的始终，是对专家经验的补充、验证与提升，是公司运营监测工作实现科学、高效、经济的有力保障。
3.2大数据挖掘对运营监测（控）工作的支撑作用
3.2.1扩充或更新业务监测范围
运用大数据技术创建数据关联关系，发现数据关联规律，设定关联关系阈值，进而扩充业务监测范围或更新监测内容。
3.2.2对实时监测分析的支撑
运用大数据在线计算、分布式计算等技术，丰富业务的监测计算手段，实现业务的实时监测分析。实时监测分析主要包括业务数据及其关联关系异动监测两个方面。对于业务数据，重点关注监测对象的选取，同时考虑准确性、及时性；对于关联关系的异动监测，首先选择核心的关联关系，对其变动趋势进行实时监测。
3.2.3对问题穿透分析的支撑
大数据挖掘技术对问题穿透分析主要体现在两个方面：一是采用大数据挖掘技术寻找数据之间的关联关系来深入发现问题。通过大数据关联分析方法可以很好地分析出数据之间存在的关联关系，并确定关联关系的强弱来寻找潜在的问题细节。二是基于某个业务主题，采用大数据技术对数据进行深入挖掘和分析，在关联分析的基础上，结合专家经验的梳理可以很好地促进公司对于问题因果原因的判断，追本溯源，定位问题的根源。
3.2.4对业务趋势预测的支撑
主动探寻事前预防监测的范围，并运用大数据挖掘技术创建业务预测分析模型，使运营监测从事后寻因转为事前预防监测。大数据挖掘中通常构建各类预测模型来实现对指标数据以及业务明细数据的预测。对于离散型的数据通常使用分类模型来实现预测，对于连续性的数据通常使用回归模型来实现预测。常用的分类分析方法有决策树、神经网络、支持向量机等，常用回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析、Cox回归分析等。不论是分类预测还是回归预测，基于大数据的预测通常都需要对大量准确、全面的历史数据进行训练，不断地调整相关参数才能得出准确的预测模型。通常利用大数据的分布式计算来实现预测模型的创建，利用内存计算来实现对于监测指标或者业务明细数据的实时预测。
3.2.5大数据挖掘对数据资产关联库、运营监测主题库的支撑
大数据挖掘对数据资产关联库的支撑作用主要是通过大数据挖掘技术发现数据之间关联关系和统计规律，创建重要数据的预测分析模型。
大数据挖掘对运营监测业务主题库的支撑作用主要是大数据挖掘技术将主题的监测分析对象拓展到明细数据，促进规则和算法的产生并实现实时监测和在线分析，通过挖掘数据关联支持穿透分析，借助预测算法和模拟仿真等技术完成影响分析和改进策略研究。
3.3数据分析成果的可视化展示
为有效推进运用大数据挖掘进行主动式运营监测工作，需建立成果与可视化展示管理体系，实现相关工具、模型、典型经验和创新成果等统一管理和展示。
通过对数据资产关联库中的指标与指标、指标与明细数据、明细数据与明细数据之间的关联关系进行常规的大数据挖掘以及成果展现，对其中清晰的、明确的关联关系进行数据关联展示，对于模糊的、隐藏的关联关系可以通过数据溯源、数据模拟和穿透查询，在组织机构层级、数据频率等维度进行明细数据查看，支撑运监业务主题库的进一步分析。数据资产关联库可视化展现分为数据溯源展示、数据关联展示和数据模拟展示三部分。
对运监业务主题库中的主题进行长期、持续的大数据挖掘以及成果分析后，将其中数据稳定、结果可靠的主题形成固定的可视化展现场景。可视化场景包括主题故事线、监测对象、监测数据、轻度数据处理工具、可视化UI展现界面等内容。通过可视化展现方式，借助图形化手段将大量数据展示，提升监测主题的交互性，并能够从大量的数据中快速发现异常、捕捉规律，同时达到信息的快速传递。
3.4运营监测（控）工作的协调与控制
协调控制业务是运营监测（控）中心围绕公司运营管理，基于运营监测业务需求，通过横向协同和纵向管控方式，针对运营数据资产管理、数据资产关联库和运营监测（控）业务主题库建设及应用全过程，开展数据管理、异动协调、专项协调、辅助决策等工作内容，协调相关部门消除异动、解决问题、防范风险。
互联网化的体验正在改变世界，行业的颠覆和重构早已开始，全方位客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化产品与服务、创新的商业模式被各大企业不约而同地选择，作为其转型战略的核心，而所有的基础则都是大数据。
“各个行业正将大数据作为其在移动互联网时代企业转型的战略性工作，以充分挖掘数据资产价值，创造新的利润点。”海云数据CEO冯一村在接受《通信产业报》（网）记者采访时表示。
我们正在快速进入数据支撑决策、服务管理的时代。“以前，传统行业面对大数据的应用依然持保守态度，几乎有一半的客户不甚在意。而现在，80%的企业管理者看到了传统商业模式的挑战，开始重视大数据应用，希望在最佳的时间节点抢占先机，依靠技术手段扭转在商业市场的颓势。”冯一村提到。
企业阵痛之处就是机遇酝酿之机。据统计，2014年，中国大数据市场规模约为84亿元，而2015年中国大数据市场规模超过110亿元，市场规模增长38%，这说明大数据应用空间正在进一步铺开，2016年将迎来更大幅度的增长。
无论是从全球范围来看还是在国内市场，虽然大数据的建设与应用取得了很大进展，但在许多领域，大数据的研究和应用等相关工作还都处于起步阶段。一个能够把大数据价值直观展现，将应用真正普及的合作伙伴注定让众多在转型中探索的企业倾心，海云数据正是这样一个选择。
海云数据为企业带来的到底是什么工具？综合对图易4.0平台的了解，记者认为与其说图易4.0是一个企业大数据分析的工具，不如说是为企业商业模式创新、企业资产“开源节流”等提供大数据可视分析服务的决策顾问。
在功能上满足各行业对数据可视化和可视分析的通用需求，在细节上提供丰富的图表组件和功能控件，统一整合多元化的数据类型，依托强大的深度分析和预测能力，在工具层面进行可视分析，探寻海量数据间的关联逻辑，深度发掘数据的价值，这些就是图易4.0这个“企业大数据助手”的魅力所在。
更值得一提的是图易4.0的交互体验，这也是海云数据与众不同之处，多种交互可视化分析模型，突破以往对于大数据分析呈现方式的想象。冯一村表示，海云数据将围绕数据流程形成完整的生态链。
如今，海云数据与其战略合作伙伴安永，将技术服务与行业洞察结合，共同为航空、快销、制造等重要领域的客户谋取数字红利。例如在航空领域，海云数据基于其通用的可视化分析解决方案，结合航空领域专业的AOC、财务、运维等系统，对多年沉淀的海量历史性数据整合利用，已经有效地为解决航班延误、旅客忠诚度提升、运维、地勤管理等多个环节的管理，实现效率提升与成本节约。此外，通过分析航空公司客票售价的外部数据，支撑客户合理提升票价，进一步获得新的盈利增长点。
2016年，海云数据正在加速全球布局，做出三大战略性转变。冯一村介绍，海云数据将进军硅谷，将研发中心设置在硅谷这个全球大数据技术发展的最前沿阵地，在国内，从公司运营角度考虑，将公司总部迁至重庆，而北京将成为真正的产品中心。
“围绕数据决策生态平台，根植行业客户的业务层，帮助客户更快、更好、更灵活地运营数据，让数据真正成为战略型支撑。”在冯一村看来，海云数据的未来将继续这样的坚持。
关键词：可视化管理 营销管理 变革
中图分类号：F274
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）09-063-02
“大众创业，万众创新”是总理在政府工作报告中提出的。他指出创新不单是技术创新，更包括体制机制创新、管理创新、模式创新。中国30多年以来改革开放本身就是规模宏大的创新行动，而创新的过程必然伴随着变革的发生，只有不断适应时代的变革，在变革中总结，才能实现创新，国家才能走向发展富强之路。谈到创业，我们大多数人最先想到的就是马云，就是阿里巴巴，可以说马云开启了中国的电商行业，也是从那时起传统的营销管理模式发生了变化，网络营销成为了主流。这一变化使我们置身于一个信息爆炸，数据冗余的环境。一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合出现了，即“大数据”。大数据可以说是IT时代的产物，如果没有IT时代，我们无法想象数据的丰富度与复杂度，尤其是它给我们生活带来的巨大影响。马云也曾在演讲中提到未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，可见数据科技的重要性。大数据的精髓不在于“大”，而在于“有用”，即不在于数量，而在于质量。企业制胜的关键在于挖掘和分析海量数据中的有用信息，为管理者做决策提供科学性的有力数据。云技术为我们计算、分析、存储数据提供了条件，首先它可以容纳海量数据，其次通过相关技术对数据进行整理，删除掉无用信息，分析得出消费者的购买习惯及未来的消费倾向，最后将这些数据进行存储。“互联网+”的到来可以看作是使原来所有行业的翻倍，披上了互联网的外衣，也可以看作是原来所有行业的改变，钉在了互联网上。总而言之，它强有力度地催生了新的经济形态，并为“大众创业，万众创新”提供环境，更需要我们在大数据的世界中，抓住那些无价的数据，这些信息可能是一些企业的救命稻草。以下将传统模式下的营销管理与可视化模式下的营销管理进行对比，进行变革研究，找出变革的原因及变革的意义，为市场经济环境下企业营销管理模式的进一步变革提供依据。
一、传统营销管理
传统的市场营销策略是由迈卡锡教授提出的4P组合，即产品、价格、渠道和促销。这种理论只关注企业当前的利润，即利润是重中之重，企业对于未来的营销策略没有一个较为具体的规划，暂时的获利可能是天时地利人和，无法从今天的成功中得出一些可以沿用的方法，因为顾客的数量是有限的，企业也没有深入了解顾客，不知道顾客内心真正想要的，即不知道顾客的真实需求。
传统的营销方式多为店铺营销、电话营销、上门营销，以及电视营销等。巨额的广告费是企业不可忽视的产品成本，收视率越高广告费越高。这时广告的植入就像是竞价拍卖一样，因为广告的时间是有限的，商家都想通过这一途径去吸引消费者，大多数的商家把精力和资产都用在了广告上。广告主要是传播品牌理念和产品卖点，可以影响顾客购买的潜意识，未必能马上引发顾客的购买行为。其实事实可能是花费大量精力制作出的精美广告所带来的利润不及对产品做基本的宣传加一点修饰且其成本在可控范围之内所带来的利润丰厚。一般来说，产品制造初期企业对于产品成本有一个预算，广告费用比例的增加必然导致产品生产成本投入的减少，直接导致的结果就是实物与广告描述差距过大，产品质量难以保证，企业信誉大大降低，而我们都知道顾客是上帝这句话的含义。这时大多数企业就会加大广告影响恢复其声誉，而忽略了最重要的事物即产品本身，形成了恶性循环，最终企业走向灭亡。上门营销本质上还是产品本身对于顾客吸引程度的大小，但实际上却是营销人员对于顾客心理的一种暗示，一种强加，因为营销人员的工作绩效与顾客息息相关。这种营销方式所拥有的顾客其实是很多小的顾客群，大部分顾客会因为营销人员而会对整个企业做出评价，所以对于营销人员的培训成本不可忽视。店铺营销由于位置固定，顾客群也相对固定，所以营销有限。同样，顾客因为自己所处的地理环境，购买行为受到限制，这样无形中很多产品也失去了远距离的潜在客户。而且店铺的外观与内部装饰也同样重要，有些顾客可能因为店铺的外表而对于里面商品的评价有所影响，店铺的翻新成本也比较高，翻新也需要时间，这段时间也会影响销售。
传统营销模式下，制造商生产出成品后往往通过批发商零售商消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经过好几个环节才能到达消费者手中，每个环节的卖方都要有利可图，所以每个环节产品价格都会增值，最后出售给消费者时可能已经远远超出产品本身的价值，价格是由市场的供求关系决定的，一段时间就会趋于平衡，一些产品的价格国家也会进行干预，企业为了保证自己的利益，在固定的价格水平上就会降低产品成本，产品的质量就会难以保证。
传统的管理模式下，大多数的数据资料，文件档案都是纸质的，容易丢失，容易篡改，容易毁损，而且长时间上面的内容可能会不清楚，总结工作量大，难以及时反映近期的销售情况，没有对比，没有结论，管理者难以做出决策，甚至做出错误的决策。企业规模小，市场区域集中，企业通常采用高度集权的集中式营销管理模式。随着经济全球化的到来，企业规模随之扩大，连锁行业的兴起，跨公司的建立，使得集中式管理陷入了想管管不好甚至是管不了的尴尬境地，从而出现了分布式管理，即分权管理模式。这种管理模式上下层级鲜明，使整个团队的执行力下降，创新能力下降，不利于团队的发展。
二、基于可视化管理的营销管理
以舒尔兹教授为首的一批营销学者提出了4C的市场营销理论，即消费者的需求和欲望、成本、便利和沟通。营销管理实则为需求管理，消费者有各种各样的需求，比如对产品质量的需求，对产品价格的需求，对产品服务的需求。企业也不例外，其最终需求当然是盈利，在这一过程中，企业有对顾客群的需求，有对资金的需求。
可视化营销即为看得见的营销，大数据时代下，企业利用各种技术对数据信息进行归类、整理、分析，挖掘出有效信息，实现管理的透明化和可视化。视觉是人类的第一觉，我们在评价一个厨师时，色香味是最基本的标准，而色是排在第一位的。我们通过可视化，不是像广告那样在产品的描述上大做文章，而是让顾客亲眼看到感受到产品的魅力，我们大多数人都是相信自己的眼睛的。记得乔布斯在一次演讲中，先拿出一个文件袋，激起观众的好奇心，大家都在想一个文件袋能装些什么呢。在观众的期待中，从中取出MacBook Air，那一刻观众为之疯狂，就好像是每个人手中都有一个MacBook Air。我们还需要不断地强调它有多薄吗，乔布斯这个营销的成本大概就是一个文件袋吧。
网络营销的兴起，网购成为大多数人的选择，因为它不受时间空间的限制，我们不光可以看到买家秀，也可以看到更多消费者的消费体验。我们不只是在购物网站上看到商品的信息，平时我们在微信、微博、论坛等等都可以看到。企业通过和这些平台的合作，有时通过名人或极具社会影响力的人转发消息，这样通过二级传播，企业从中获得更多的顾客，而且宣传速度得到提升。而且可视化的营销使得买卖双方的沟通更加顺畅，没有了冗长的中间环节，降低了成本，稳定了价格。
大数据时代离不开云技术，我们通过对冗杂的数据进行分析处理，再进行存储，建立为企业量身定做的数据库、信息库。我们通过搜索引擎在网站上进行搜索，商家会跟踪记录我们的浏览路径，根据我们的收藏购买记录为我们推送相关类型的商品，根据所有顾客的总购买量分析顾客偏好，根据顾客评价知道产品的不足之处，为进一步地改良提供建议。同时，顾客好评是对产品最好的也是成本最低的宣传，会吸引更多的消费者，企业的口碑也会越来越好。
可视化的管理模式下，利用数据处理系统，管理渗透到人力资源、供应链、客户管理等环节，且这些数据资料得以有效的保存，数据更新具有时效性，管理者随时可以根据这些有效数据做出决策。由于集中式和分布式管理模式的弊端，远程营销管理即虚拟化营销管理模式出现。它实现了信息扁平化，总部也可以实时了解到基层的情况，了解到销售现场的每个细节，每个工作人员的工作状态，基本解决了信息传递不畅通和过度集权的问题。
通过对比，我们看到可视化营销管理之所以超越甚至取代传统营销管理的原因，因为它更适应时代的发展，更能使企业得到长远的利益。有人提出声浪传播理论，一要倾听消费者的声音，然后消费者才能听到你的声音；二要学会发声，学会思考；三要在互联网发声，联系群众一起发声，制造声量，营造口碑。可以说大部分企业已经实现了第一步、第二步，第三步还处于摸索阶段，在未来的研究中我们要努力挖掘出更快速更精准地得到有效信息的方法与技术，使营销更大程度地出现在我们眼前，利用好各种资源，做好成本管控。企业努力去了解顾客的需求，激发创作灵感，消费者主动去与企业互动交流，这样双方的利益处于一个均衡的状态，有利于社会更快更好地发展。
[大学生创新训练项目，项目编号：c201505018]
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1对通信网络资源进行全周期的有效管理
对于通信网络资源来说，其具有一定的发展周期，周期的有序进行才能保证网络资源的正常运转。我们可以简要的概括为网络资源整体规划阶段、工程设计阶段、工程建设阶段、资产转固阶段、资源投资使用阶段六个生命周期。六个环节分别各司其职，将规划作为项目的起点，通过图纸的设计从而投入建设，建设完成后进入使用及维护等，终点是将网络资源进行退网操作。从规划到退网的整个周期称之为网络资源的全生命周期，以下我们将详细的进行阐述。
1.1网络资源整体规划阶段。
资源的整体规划是利用网络资源管理系统的各项功能，对于网络资源的目前所处状态进行系统的分析与研究，对于结果与规范标准对比，当网络资源的容量不足或者过多时，将要重新的进行整体的规划，并纷发项目建设任务书，由设计单位统一研究设计，出设计蓝图。
1.2项目工程设计阶段。
在进行工程设计阶段中，可以让网络资源管理系统的一些辅助设计功能充分的发挥其作用，来支撑设计单位的工程设计，设计出图检验完成后，将设计图纸及技术要求资料呈交给工程的建设主管部门。在设计阶段所应用到的网络资源将会以设计状态录入到资源管理系统中去。
1.3项目工程建设阶段。
在项目进行筹建的过程中，资源管理系统充当查询工具，可以清晰的了解项目建设过程中所涉及的清单明细，涉及到的领域主要包括ERP系统中收集及外业链的管理、网络信息平台的优化战略、网络资源的管理部署等。所预计的资产已经投入到生产使用后，ERP系统将充分发挥其功能，将预设的清单发送到资源管理系统中。与此同时，资源管理系统中的项目管理状态更改为施工状态，将会为上级领导进行项目现状查询的依据。
1.4资产预转固阶段。
项目工程建设完成后，达到了竣工的状态，下一步将要完成资源管理系统与ERP系统的完美对接，从而完成将预定的资产转为固定资产的业务办理。当此项业务成功的办理后，对于资源管理系统而言完成了卡-实的对应功能，成功的将资源的状态由上步的建设改称为入网的状态。整个程序的运营进入了使用的阶段。
1.5网络资源进行投入使用阶段。
资源系统拥有者庞大的技术支持，由若干的配置模块构成，其中资源配置模块负责系统服务的开通功能，将资源的利用情况进行记录，其空闲或者占用的状态一目了然；资源的割接模块将直接制约着割接流程的实施运行，掌控着资源的封闭状态与否的问题变化；故障模块理所应当的对于系统的得运行正常或者故障进行密切观察，看其变化的大小；资源的位置分配以及内容更改的变化的关注者主要依赖于资源管理模块。
2将可视化的管理应用于网络资源管理中
通过上面的阐述我们了解到网络资源系统在其运行的过程中需要进行一系列的去生命周期管理，可视化的管理恰恰就是依据六个阶段进行制约的。通常在网络资源的管理系统中存在着很多的报表来统计项目的资产，从而对客户的服务及企业的整体运营给予一定的支撑力量。可视化的管理中包括以下的几个方面：依据网络的生命周期来阐述项目建设的过程以及根据维度及其维护工作的资源统计报表体现；统计的报表还会涉及到专业维度、客户维度、地域维度、时段维度等。如若将上述的维度统统结合在一起，将会产生综合性较强的统计报表。
3网络资源的动态管理
网络资源的动态管理主要的目标是为了保持资源实时的完整性、准确性是网络资源动态管理的主要功能。其中容易引发网络资源变更的七大因素通常包括：应急工程、常规工程、网络排障/抢修、业务需求、网络优化/大修、设备退网、地理信息修改。网络资源管理系统的正常运行，将会为资源管理提供资源存量管理、资源割接管理、资源配置管理三大功能域，为资源的动态管理提供保证。
4网络资源的管理维度
资源的全生命周期状态可用四个维度来表现：
4.1规划建设和部署维度。
从工程建设的角度来管理资源的生命周期，分为规划状态、设计状态、施工状态、入网状态、在网状态和退网状态。
4.2物流采购维度。
从物流采购的角度来管理资源的生命周期，分为入库状态和出库状态。
4.3投入使用维度。
从在网使用的角度来管理资源的生命周期，分为空闲状态、预占/预拆状态、实占状态。4.4服务保障维度。从运行维护的角度来管理资源的生命周期，分为故障状态、可用状态、封存状态、报废状态和退网状态。
5对资源投入使用的管理支撑
资源的使用由资源管理系统和服务开通系统共同完成，细分为服务设计、资源调度、工单施工、竣工归档四个小环节。所涉及的资源生命周期状态包括空闲、预占/预拆和实占。服务开通系统响应综合客服或其他系统提出的业务要求，向资源管理系统提交资源配置申请，资源系统利用资源调度功能“，预占/预拆”相应的“空闲”资源，并将资源配置结果反馈给服务开通系统。
6对服务保障的管理支撑
作者：张丽选 周勇 单位：重庆大学资产与后勤管理处 自治区交通厅重点公路建设项目管理中心
高校管理模式中均体现了不同程度的社会化参与，体现了专门机构负责型和自办与引进结合型的高校管理模式。但根据我国的国情、校情不能一味地照搬照抄国外的经验，而是要灵活应用，从实际出发，按照市场法则和教育规律的特点合理设计管理组织，建立以学校领导为主，招商引进企业为辅，按照精简高效、引进市场为导向的原则来构架新的内部组织结构，一步一步来实现社会化，建立符合我国社会主义国情的后勤服务体系。将我国高校后勤由计划经济体制下的行政型、经验型、粗放型的管理模式，向市场经济体制下的市场化、知识化、集约化的方向发展。
服务方针———“以人为本”
坚持“以人为本”是科学发展观的本质和核心，在人类思想发展史上具有举足轻重的理论意义。高校作为学生树立正确世界观、人生观、价值观和创新思维培养的重要场所，人类社会中传播先进知识和文化的重要阵地，必须坚持“以人为本”的管理理念。由于现代大学生具有鲜明的个性、丰富的情感和强烈的求知欲，肩负起建设祖国的重大使命，则高校后勤管理“以人为本”的核心，即“以生为本”。总书记曾提出“思想政治工作说到底是做人的工作，必须坚持以人为本。既要坚持教育人、引导人、鼓舞人、鞭策人，又要尊重人、理解人、关心人、帮助人”。以人为本，是我们党立党为公、执政为民、以人为本执政理念的鲜明体现。因此，加强和改进未成年人思想道德建设，也必须坚持以人为本，促进未成年人的全面发展。因此，我们“以人为本”的高校后勤管理工作就是要以学生自由发展和综合素质的全面提高为目的，做到一切为了学生，使大学生成为德、智、体、美、劳全面发展的社会主义建设者和接班人。“以人为本”不仅需要学校领导班子给予重视，此外还需要得到后勤管理人员的认可和支持。由于后勤管理人员与学生也有着频繁的交往，管理人员在工作中应该多理解学生、尊重学生、依托学生和服务学生。而且要求管理人员的着眼点不仅要放在积极创造未成年人健康成长的良好社会环境上，还要努力形成尊重未成年人、关心未成年人、帮助未成年人的社会氛围，促进他们健康成长、发展成才。
资产管理———“可视化运营”
我国现行高校会计制度规定高校固定资产不提折旧，后勤实体单位使用的固定资产又不交占有使用费，学校对这些资产的控制弱化，若管理不好，控制不严，极有可能加速国有资产的流失。针对高校资产问题，首先应对高校后勤占用的大量国有资产(如房屋建筑物、设备等)进行评估和产权界定;然后，要认真建设“后勤资产管理平台”，将分散的、孤立的信息汇总处理形成信息管理链，对各个部门资产使用情况、收益情况等进行统计管理，资产的安全性、流动性、盈利性进行考核，对于政府拨款、社会捐赠等资金纳入这个后勤管理的大平台;最后，对于引进后勤公司占用高校的国有资产时，应按市场同行业水平收费，也应该按规定交纳资产使用费，确保国有资产的保值增值。通过理顺产权关系，定期对资产进行统计管理，建立以资本为纽带，产权清晰、管理科学的现代高校可视化资产管理制度，使后勤实体对国有资产承担起保值增值责任。
发展趋势———“内涵式发展”
高校内涵式发展是基于高等教育的本质属性和价值目标的一种发展理念和模式。也是着眼于高校组织内在的价值功能和潜力的一种发展理念和模式。高等教育内涵式发展是以质量为主导的发展，指学校充分利用现有内外部资源，挖掘现有潜力，优化资源配置，强调人的全面发展，提升师生综合素质，提高办学效率和教育质量，突出特色，树立品牌，注重规模、质量、结构、效益协调发展的发展模式［3］。后勤工作“为教学服务、为科研服务、为师生员工服务”的宗旨已普遍为人认同，但后勤工作的“育人功能”往往被人忽视。后勤管理者的品德会对学生产生潜移默化的影响，后勤管理者的品德、作风在一定程度上影响到学生的行为规范，可以说后勤管理也是一种社会教育。因此提高后勤管理人员的内涵和素质能更好的服务于学校管理，并为学生提供正确的价值导向。要以建设高校后勤管理文化为核心，推进后勤管理工作自身的内涵建设;同时，努力创新服务体制，拓宽服务内容，提升服务水准，促进高校内涵建设与发展。此外，按照内涵建设的理念和要求，结合高校后勤工作和教育教学工作的实际情况，进一步树立、强化“三服务、两育人”，即为教学服务、为师生服务、为科研服务，坚持服务育人和管理育人的核心价值理念。由于高校后勤工作的服务内容和对象都具有特殊性，决定了后勤管理和服务不能单纯采取常规的、刚性化的模式和手段，而应当把各项管理和服务工作更灵活性、更具有适应性、更富人性化地将我国的高校后勤管理推向更合理、更科学、更具有内涵的新阶段。
结语
高校后勤管理模式改革随着社会经济的发展进入了新的阶段。我们应当全面贯穿党的科学发展观，依据国家相关的高校后勤管理体制改革政策与法规，参照国外高校后勤的运行经验，建设以“社会化发展”为主导、以“以人为本”为核心、以“资产可视化”为方针、以“内涵式发展”为奋斗目标的高校后勤管理企业制度。共同构筑服务高校、面向社会、参与竞争、富有活力的具有中国特色的新型高校后勤服务体系。
Avocent的AMIE能对数据中心的基础设施进行集中化的自动化监测，从而为更加有效地设计和运行数据中心提供方便。
对于稍大一些数据中心的管理者来说，添置新设备（如服务器或者存储设备）等并不是一件很容易的事情。比如，在数据中心给设备找个合适的机柜，就需要检查该机柜内部配电容量是否够用、制冷是否能保证等等。顺利地完成这些工作的前提是对数据中心的各个机柜里面的设备配置非常了解，显然，没有合适的管理工具，完全靠人工或者加上一张Excel表来做这些工作会让人有些力不从心。
幸运的是，目前市场上已经有了这样的管理工具。Avocent日前就推出了一款对数据中心的基础设施，包括服务器、存储等设备在内的资产其用电、制冷、空间等资源进行集中管理的软件平台――AMIE。AMIE实现了从一个地点使用一种产品就能对数据中心的各种资源进行集中化的自动监测，从而为更加有效地设计和运行数据中心提供方便。
“不少数据中心对基础设施的管理还停留在手工或者Excel表的阶段，对于小型的数据中心而言，这种方式还能应付，而当数据中心里的设备达到几百台甚至上千台以后，这种管理方式的问题就逐步暴露出来，一个是效率低，另一个是因更新不及时导致准确性差。”Avocent中国区总经理蔡志刚介绍说，“而AMIE可以提供一个可视化的集中管理工具，更新和查找都非常方便，可以大大提供管理效率。”
可视化建模功能是AMIE最为突出的特点之一。AMIE可以提供数据中心、机架以及机架内各个IT设备的图形化视图，据此可以迅速查明整个数据中心和各个机柜中的空间、电力配置、制冷方面的容量，帮助管理者进行精确和全面的容量规划，从而大幅降低数据中心的能量消耗。当它与探测技术、智能电源分配单元以及数据中心配置的转换器匹配后，可以为IT人员提供对数据中心环境的全面监测，并可以编排、规划、跟踪数据中心基础设施的配置变化。
AMIE的另一个特点是能与Avocent的旗舰产品DSview 3结合使用。DSView 3能够实现远程管理和排除传统及虚拟服务器的故障，并管理Avocent的智能电源分配单元（IPDU）。AMIE还可与Avocent LANDesk Assets Lifecycle Manager (ALM) 结合，实现数据中心全部资产的全生命周期管理。
关键词：云桌面；三维可视化；地震剖面；协同工作
中图分类号：TP316.81 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
在传统地震研究中，地震资料处理和解释平台是独立的。在高性能计算设备上计算得到的结果通过网络返回本地工作站，工作人员在本地利用高端工作站进行可视化处理。而油田行业科研生产具有很强的特殊性，一是油田工作地点一般较分散，而科研数据一般为集中管理；二是科研决策层需要实时掌握科研动态以提高决策的科学性。往往需要在相距很远的几个地方同时开展协同工作，这对网络带宽和设备配置提出了很高的要求。特别是在进行异地新钻井井位审查工作时，要求实时调用数据中心的资料。这些资料大部分具有数据体庞大、需要进行三维显示等特点，不可能在每一个工作场所都配备一套和数据中心一样的软硬件设备，也不可能在每个工作地点和数据中心之间都能建设一条高带宽的网络[1]。
在传统应用模式下，需配置高性能图形工作站来完成工作，造成运行成本高、资产投资回报率低等问题。而且应用人员一般利用ssh、relogin等系统工具连接到远程服务器，不仅只能进行二维图形显示，而且在网络环境不良时还会出现显示不流畅、颜色不正常等问题，导致地震解释应用中断，直接影响油田的勘探生产。
2 系统概述（System summarization）
远程三维云桌面系统是云桌面技术与地震资料解释技术结合，系统建设的难点是地学应用系统在与云桌面的集成时，不能影响用户对地学软件的应用，而且跨区域进行科研工作时，能在正常办公网络环境下，在一般配置的主机上就能达到在本地数据应用中心一致的应用效果，在系统操作和维护方面要使远程科研人员感到方便、简单，以减少系统维护的复杂度。针对这些要求和技术难题，建设了云桌面三维可视化实现与应用系统。此系统依靠信息前沿技术的帮助，结合油田行业特点，以云桌面技术、分布式云计算存储技术、云桌面安全技术为支撑点，融合了油田勘探开发地学应用软件，搭建了强大、安全、可靠的远程三维云桌面系统，以满足油田异地远程三维可视化图显计算的需要[2]。
3 系统建设（System construction）
3.1 系统设计
系统设计原则：功能上满足远程异地三维地震解释处理系统对图形计算特殊功能的需要，性能上采用成熟的远程可视化技术，与已有的应用系统兼容性强，设计目的旨在提升应用性能、解决工作难题[3]。
系统功能：此系统重点利用DCV云桌面技术，通过Enginframe门户管理为大型地学应用软件GeoFrame、LandMark、Geoeast等系统提供统一应用平台，科研人员在任何地方利用办公室普通台式机连通油田内网，用浏览器即可打开应用进行科研工作，操作方便、快捷和安全，数据体无需进行拷贝和重新加载，能满足科研人员进行异地科研工作时实时实地调用大型三维工区的需要，解决科研计算能力异地共享的难题。功能设计图，如图1所示。
3.2 系统技术要点
DCV技术（Desktop Cloud Visualization）：基于网络标准建立的协议，此协议就是云桌面虚拟化技术（DCV），建立3D私有云，实现远程2D/3D图形显示交互式应用。
Enginframe技术：企业网络门户系统，通过跨平台技术支持和标准建立，与DCV技术完美融合实现以Web浏览方式完成三维可视化桌面应用。
SGE技术（Sun Grid Engind）：管理不同种类的分布式计算环境。与门户软件Enginframe配合完成用户三维集群网格的作业调度、执行与结果返回。
3.3 系统建设
根据系统架构分四部分进行服务搭建。
第一部分是搭建地学应用分布式计算集群，根据集成地学软件的类型和规模选择集群服务器的数量和硬件系统，在集群里每台机子需要成功配置使软件正常运行，通过SGE成为集群中的执行主机进行后台分布式计算，将运行结果通过DCV协议返回客户端。
第二部分搭建DCV远程三维云桌面服务器进行三维图形渲染工作，显卡是应用的关键硬件，因此Quadro4000的显卡是最低硬件配置要求。DCV的工作原理是通过DCV协议建立3D通道，将渲染好的图形返回到客户端进行显示。DCV技术实际上就是一种协议，是基于网络标准建立的一套协议，与网络其他协议兼容，这样就致使DCV技术可以通过网络进行远距离传输，实现异地技术支持与图形同步的功能。
第三部分搭建Enginframe服务器，服务器网卡的性能与客户端配置数量有关，配置不当会成为系统网络应用瓶颈。此服务与SGE作业调度系统相配合，当用户通过WEB浏览器发起三维应用时，SGE系统将应用调度到集群中最合适的主机进行运行计算，并将计算结果以二维图形传给DCV渲染主机进行图形三维渲染，渲染结果再传回客户端。Enginframe底层框架是基于JAVA、XML和Web Services，提供了大量与高性能计算相关的控件，利用这些控件，管理员可进行个性化网页定制。
第四部分是客户端应用配置，在办公台式机上通过安装DCV客户端软件实现DVC协议与DCV服务器连通，安装VNC软件让服务器端界面能完整传输到远端客户，实现界面控制显示。对用户应用主机没有硬件限制，只要与油田内网相通能访问数据与应用中心即可。系统拓扑图，如图2所示。
3.4 系统特点
科研用户在企业网范围内，随时随地可登录云桌面，进行科研工作与项目汇报。在异地进行项目汇报时再也不用拷贝大量数据，通过云桌面系统用户在异地就可实现工区数据的三维可视化与应用，大大提高了科研工作效率，具有如下的技术特点：
系统向用户提供统一的三维地震应用平台，平台的友好性使用户可以通过网络在任何地点随时连接工作环境，并以相同的方式进行操作应用。
在带宽有限情况下，远程客户端只需要配置性能一般的PC机就可以满足远程3D/2D交互处理需求，减少了异地购置设备费用，降低了科研投资成本。
系统支持向远程用户共享当前任务，实现实时、无延迟地进行异地三维地震工区数据无缝显示，提高了异地团队合作效率和科研工作的客观性和准确性。
建立地学软件私有云，将数据资源集中统一进行管理，提高了科研工作的安全性、连续性和扩展性。将图形处理和数据集中到数据中心，用户提交作业通过分布式计算系统进行管理，这样即保证了业务的连续性，又实现对可视化方案进行按需配置，随时可以扩展新的业务需求。
4 系统应用（System application）
4.1 协同工作应用
三维可视化云桌面系统经过一年的推广应用和运行，系统以平稳性、安全性、操作性受到科研人员的肯定，异地三维可视化图形显示质量更是有了很大的提高，成为科研人员进行异地科研工作必不可少的工具。此系统在协同工作方面有着优秀的表现，可以用于三方交互会议现场，让科研人员和决策层在两地或者三地进行协同会议，改变了原有工作方式，满足了进行异地井位汇报时会议现场查看三维地震剖面的需要。当决策层需要调出汇报地震剖面时，在本地的科研工作者把相同解释地震工区通过此系统调出应用，远端的汇报者即可以将应用直接显示给决策层，还可以通过工区数据加载应用将最新结果快速计算出，应用的效果与本地一致，使决策层能实时掌握最新科研动态，避免了科研信息不通畅造成的决策不科学性和不客观性，从而影响科研生产。
4.2 GeoProbe三维应用软件性能提升
GeoProbe模块是LandMark软件的应用模块，此模块主要实现三维工区建模和显示，是一款典型的三维应用模块，此模块对网络带宽和显卡的依赖程度比较高，无法在普通PC机上正常使用此软件。但利用三维可视化云桌面系统，用户可以在任何一台普通主机上都达到模块正常运行，突破了模块运行的局限性，极大方便了用户的应用研究。
4.3 普通办公环境应用
在原来工作模式下，科研人员需要到本地的数据应用中心或者配置高性能工作站才能进行地震解释应用。但通过此系统用户可以在普通办公环境下，即网络带宽和办公主机都不需要提升的情况下，进行科研工作，网络延迟短，图形显示流畅，透视和凹凸纹理显示正常。使工作人员无需再到中心机房或者购买高性能工作站，为科研人员提供了方便，从而提高了科研工作效率。
5 结论（Conclusion）
油田勘探开发研究是一项复杂工作，经常需要跨区域进行协同工作，决策层也需要实时了解和查看最新研究成果。利用云桌面技术使地震剖面异地显示与共享成为可能，科研人员即使不在数据中心也可以随时进行勘探开发研究工作，改变了原有工作方式，增强了协同工作能力。此系统操作简单、方便，异地显示效果良好，系统建设时具有很好的兼容性和扩展性，在油田技术应用方面可以大力推广。
参考文献（References）
[1] 姜索华，等.三维可视化技术在地震资料解释中的应用[J].中国海洋大学学报，2004，（01）：147-152.
[2] 王峰，等.虚拟桌面及关键技术分析[J].电信技术，2011，（01）：24-26.
[3] 宋小丽.云桌面系统策略管理应用[J].信息系统工程，2012，（05）：49-50.
作者简介：
刘永军（1969-），男，学士，高级工程师.研究领域：油田信息化.
陈玉洁（1976-），女，学士，高级工程师.研究领域：油田信息化.
电力大数据关键技术
多数据融合。数据融合是一个多级、多层面的数据处理过程，主要完成对来自多个信息源的数据进行自动检测、关联、相关、估计及组合等处理。电力大数据在行业内部主要涉及电力生产和电力服务各环节数据的融合，实现跨单位、跨部门、跨业务数据分析与共享。
数据融合要处理各类数据源数据的抽取、关联，如涉及多个专业的电力资产全寿命周期管理、营销和配电协调管理等都需要不同来源数据的融合，从而逐渐形成以数据为中心的企业信息化管理系统，转变传统的以业务系统为中心的信息化建设思路，促进数据资源共享，发挥数据大的价值。
数据分析挖掘。电力大数据分析挖掘主要面向结构化数据和非结构化数据，解决复杂数据结构、多种类型、海量数据的有效处理问题。结构化数据的统计分析、特征提取和挖掘比较成熟，视频、音频和文本等非结构化数据是研究的热点。视频和图像方面主要开展人脸识别、人体识别、物体识别、指纹识别、虹膜识别，以及基于内容的多媒体检索等研究;音频方面主要开展自然语言处理、声音识别、感情计算等;文本方面主要开展自然语言理解、主题思想提取、自动摘要等。
非结构化数据的处理方法主要以模式识别、机器学习、统计分析等为主。在结构化和非结构化数据处理过程中都会用到统计分析、数据挖掘、关联分析、机器学习、建模仿真等算法。大数据时代使得训练和统计样本数量迅速增加，为算法模型改进提供了很大空间，甚至引起新算法的产生。
数据可视化。数据可视化借助图形描述数据中的复杂信息。良好的数据可视化设计既要有艺术设计，也要能优雅地展示数据的细节，并能够展现对数据的洞察和新的理解。电力大数据可视化满足电力生产与企业经营、对外交流合作两个方面的需要。
电力生产与企业经营方面，数据可视化能够全面、及时地反映电力生产、企业经营的各类数据的状态，满足运行管理工作需要，当特殊状态或设备报警等情况发生时，能够及时、醒目地通知运行和管理人员。对外交流合作方面，电力数据的可视化主要反映电力发展的全局情况，反映社会用电情况和经济活动规律，体现电力发展支撑经济社会的作用和价值。
电力大数据存储与处理技术
大数据存储与处理技术主要解决电力大数据实时处理和批量处理。内存计算技术和Hadoop技术的融合是解决电力大数据存储和处理的一个有效办法。
内存计算技术将全部数据放入内存进行计算，是提高单机计算速度的有效办法，是对传统数据处理方式的一种加速。随着内存价格的不断下降，内存计算已经具备物质基础，在一定程度上解决了海量数据的实时处理问题。如将电力企业近10 年所有的财务、营销、市场等各方面的数据一次性地保存在内存里，并在此基础上进行数据分析。
从应用的角度看，内存计算技术是把现在交易型的数据库和分析型的数据库合并为一个内存数据库，同时应对这两种应用。
内存计算可以提高传统信息系统的处理速度，对SAPH HANA 内存计算进行了测试，可以提高计算速度几十到上百倍。内存计算主要解决大数据的实时处理问题，而分布式计算则主要解决更大规模数据的分布式存储与处理问题。
分布式计算典型的例子是Google 文件系统（Google File System，GFS），该系统基于大量Linux 操作系统的PC 服务器构成的集群系统。介绍了Google 的GFS 系统，随后Yahoo 开发了该系统的开源版本Hadoop，Hadoop集群系统具备低廉的硬件成本、开源的软件体系、较强的灵活性、允许用户修改代码等特点，同时能支持海量数据存储和计算任务。Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库平台，转化为相应的MapReduce 程序在Hadoop 上执行。通过Hive，开发人员可以方便地进行数据抽象、转换、加载（Extract-Transform-Load，ETL）开发。
目前，Facebook、eBay、Last.fm、百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等公司都采用Hadoop 作为大数据处理技术平台，其中Facebook 有2 个主要集群存储日志、源数据，并用于机器学习和分析，其规模达到了1100 台和300台机器， 存储空间达到12PB 和3 PB。内存计算和分布式计算的有机结合是兼顾电力大数据海量处理和实时处理的理想选择。
电力大数据的应用
电力大数据的价值在于挖掘数据之间的关系和规律，满足企业电力生产、经营管理和电力服务在提高质量、效益、效率方面的需要，促进电力资源的优化配置和高效服务。
在企业内部，电力生产的各环节数据融合、发掘，有利于发现电力生产的薄弱环节和寻找改进措施。开展电网发展规划、电厂运行管理、企业运营监测分析，通过大数据的分析指导企业的日常管理和经营决策。例如，在电力生产领域开展电力实时线损计算，利用智能电表采集的海量能量数据，实时计算分区、分压、分线、分台区等不同范围的线路损耗，为电网调度、交易和检修提供支撑，便于经济、可靠地安排电网运行方式，提高电力资源配置能力。
在用电服务领域，开展用电互动服务，实时反馈购电、用电信息，对用电能效进行综合评价和提出节能建议，对剩余电量进行友情提示，促进一些电力消费转移到价格便宜的峰谷时段，减少高峰用电，延迟新建电力设施的需求，这将全面变革电力消费和使用模式，促进能源节约与优化利用。
