　　大數據：改變正山雨欲來蓄勢待發
　　在您閱讀這本書之前，讓我們先做這樣一個小測試！請先思考這個問題：到電力營業廳辦理繳費業務的客戶大多來自哪裏？請花一分鍾時間來思考，如果已經鎖定瞭自己的答案，請您開始閱讀本書的內容。
　　電力營業廳與電信、銀行、郵政等營業廳性質十分相似，都是為瞭滿足客戶的業務需求。但是，經過仔細對比分析卻又發現，電力營業廳與其他營業廳又不盡相同。假設您需要存繳電話費，是會選擇去電信營業廳窗口辦理繳費業務，還是選擇購買電話卡、網上充值等方式呢？需要小額存取款時，您是會選擇去銀行窗口排長隊辦理，還是會選擇ATM機自助存取款呢？仔細羅列下來，電力企業也提供瞭多種電費繳納方式，例如銀行托收、電費卡充值、易辦事自助終端、網上繳費（支付寶、網頁等）、電話繳納、銀行櫃颱等。那為何常常有客戶仍選擇排長隊在營業廳窗口繳納電費呢？
　　本書對某供電企業轄區內營業廳辦理繳費業務的381736條客流數據進行瞭分析，繪製成氣泡式數據圖如圖0-1所示。氣泡式數據圖是一種常見的數據地圖，它是在地圖上相應位置顯示相應的氣泡，以氣泡的大小代錶各區域指標值的大小。該圖中通過氣泡的大小來代錶該區域在營業廳辦理繳費業務的客流量。
　　數據分析結果齣乎我們的意料。在傳統觀念裏，到營業廳辦理繳費業務的客戶大多來自人口流動快的城中村，事實上，根據圖0－1中看齣，到營業廳辦理繳費業務的客戶主要集中在片區E和片區F兩個區域，而該供電企業轄區內共設立瞭兩個營業廳，正屬於片區E和片區F。通過對這兩個區域的客流作進一步分析，發現這兩個區域前往營業廳辦理繳費業務的客戶都集中分布在營業網點的周圍。用分檔填色型勢力地圖分析片區F營業廳、片區E營業廳繳費業務量分布，將各區域按數值分為幾個層級填充不同的顔色，如圖0-2、圖0-3所示，圖中五角星標注處為營業廳位置。圖0－2和圖0－3中由淺到深的顔色錶示該區域到營業廳辦理繳費業務的客流量分布由少至多。
　　與繳費業務相比，營業廳過戶業務辦理客流量呈現齣瞭截然不同的信息，所有的過戶業務客流量均勻分布在各個區域，見圖0-4。
　　由此可以看齣，排除停電催費模式（停電催費的模式下，前往營業廳辦理繳費業務的客流量分布與各區域欠費情況呈現正相關關係）的影響，前往營業廳辦理繳費業務對客戶而言並非剛性需求。我們大膽地設想，能否在正確的引導下，以自助終端、銷售電費卡等方式取代電力營業廳收費業務窗口？
　　該供電企業根據數據分析結果大膽嘗試關閉部分營業廳後，對第三方客戶滿意度的指標並未造成負麵影響。他們的決策是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的産品和服務，或深刻的洞見。這樣的技術理念和數據儲備，對於供電企業乃至整個社會的發展而言，將成為一種更好的輔助決策工具。
　　隨著互聯網技術及信息技術的飛速發展，在web2.0的時代，人們從信息的被動接受者變成瞭主動創造者。
　　全球每秒鍾發送290萬封電子郵件，一分鍾讀一篇的話，足夠一個人晝夜不息地讀5.5年……
　　每天會有2.88萬個小時的視頻上傳到Youtube，足夠一個人晝夜不息的觀看3.3年……
　　Twitter上每天發布5000萬條消息，假設10秒鍾瀏覽一條信息，這些消息足夠一個人晝夜不息地瀏覽16年……
　　每天網站上將産生630萬筆訂單……
　　每個網民在Facebook上要花費7韆億分鍾，被移動互聯網使用者發送和接收的數據高達1.63EB……
　　Google上每天需要處理24PB的數據……
　　根據美國互聯網數據中心（IDC）檢測，人類産生的數據量正在呈指數級增長，大約每兩年翻一番，這個速度在2020年之前會繼續保持下去。這意味著人類在最近兩年産生的數據量相當於之前産生的全部數據量。我們的國傢，我們的社會，我們的企業，已經從包含數據的時代邁進瞭被數據包含的時代。這些由我們創造的信息背後産生的這些數據早已經遠遠跨越瞭目前人力所能處理的範圍。事實上，在某些方麵，我們依然沒有完全意識到自己擁有瞭能夠收集和處理更大規模數據的能力，而是習慣於在製定製度、處理過程和激勵機製中盡可能地減少數據的使用。大多還是遵循著傳統的方式，通過盡可能少的樣本數據獲取預期（即提前設定好並帶有主觀意識）的信息，通過多次篩選多方驗證以獲取我們認為精確的數據，通過人工選擇一個關聯物或者一小部分相似數據來逐一分析事件産生的原因。
　　如今，計算和製錶不再像過去一樣睏難。感應器、手機導航、網站使用收集瞭大量數據，而計算機可以輕易地對數據進行處理，我們進入大數據時代。
　　那麼，為什麼是大數據而不是數據？什麼是大數據？它從何而來？大數據有何不同？大數據又有什麼特徵呢？
　　關於大數據的含義，目前主要有如下幾種：
　　“增長如此之快，以至於難以使用現有的數據庫管理工具來駕馭，睏難存在於數據的獲取、存儲、搜索、共享、分析和可視化等方麵。”
　　——維基百科
　　“任何超過瞭一颱計算機處理能力的龐大數據量。”
　　“大數據=海量數據+復雜類型的數據。”
　　——但彬 Informatica中國區首席産品顧問

作者簡介

　　江剋宜，男，1961年齣生，深圳龍崗供電局局長兼黨委書記。曾主編《電力服務營銷》《電力客戶服務員工培訓知識問答》《電力客戶服務員工培訓教材》《電力客戶服務案例百篇》等圖書。

第三章大數據時代麵臨的機遇 49
第一節莫裏的導航圖：大數據的最早實踐之一 49
第二節全數據：保存全部的“沙子” 52
第三節混雜性：更接近“事物”的全貌 55
第四節相關性：數據“說齣”的事實 59
第五節 1+1=10：數據混搭與價值倍增 62

第四章大數據時代麵臨的挑戰 65
第一節有效的組織：把想的人和乾的人分開 65
第二節做正確的事：後颱支撐數據化 69
第三節正確地做事：前端作業簡單化 74

下篇當供電企業嫁接大數據

第五章網格5S管理嶄露頭角 80
第一節電網：網格技術的源泉 86
第二節突破：網格管理的探索 100
第三節創新：網絡5S：網格模型的實踐 92

第六章數據可視化圖的華麗演繹 100
第一節可視化：揭開數據的神秘麵紗 100
第二節美麗的證據：綫損管理可視化 104
第三節視覺解釋：可視化的廣泛應用 108

第七章藉鑒精準的抄核收管理模式 115
第一節發軔：抄核收管理的破窗理論 115
第二節探索：從汽車生産到抄錶管理 118
第三節契機：減少抄錶數據的“在製品” 122
實踐：連續流與消除浪費 126

第八章精益思想與營業廳排班 135
第一節排隊的博弈：服務需求與服務供給 135
第二節服務的需求：從一味滿足到閤理引導 138
第三節服務的供給：營業廳的“削減”藝術141
第四節排班的技巧：今天開放多少窗口 144

第九章大數據時代的綫損分析 149
第一節綫損立方：玩轉數據建立模型 150
第二節趨勢分析：“福爾摩斯”查竊電 154
第三節精確比對：鎖定重點懷疑對象 159

外篇利用大數據破獲竊電案例集錦
第十章基於大數據的防竊電技術 166
第一節以靜製動：後颱監控破獲遙控裝置竊電案 169
第二節抽絲剝繭：網格綫損分析破獲總分錶竊電案 175
第三節事半功倍：電量比對破獲總分錶竊電案 179
第四節甕中捉鱉：多次偵察破獲大規模集體竊電案 182
第五節知己知彼：數據監控警電聯手成功破案 186
第六節守株待兔：反偵察展開與竊電分子的博弈 191
第七節欲擒故縱：數據比對突破竊電分子頑固防綫 193

前言/序言

　　電子郵件、手機短信、微信、飛信等數字時代産物已經滲透到我們生活的方方麵麵，每個人的信息、語言、行為等産生的數據都不停的被存儲、篩選、分析。企業亦是如此，不可避免地受到大數據浪潮的衝擊和影響。2013年，被不少業內人士稱作“大數據元年”。世界上存儲的數據預計能達到約1.2ZB（約12億TB），著名的未來學傢阿爾文·托夫勒曾熱情地將大數據贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”，一點也不為過。有種說法很貼切，其實“大數據比我們自己更瞭解我們自身”
　　2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關産業發展，將“大數據戰略”上升為國傢戰略，將大數據定義為“未來的新石油”，並希望引發教育和學習的變革。
　　2012年9月，日本西科姆集團宣布收購東京電力旗下數據管理中心——AT TOKYO公司50%以上股份，總投資額將超過500億日元。西科姆的數據管理業務規模也將擴大到原來的10倍以上，其旗下各企業強化瞭對數據管理中心的升級改造，帶動需求急劇上升。
　　越來越多的政府、企業正逐步意識到這隱藏在數據山脈中的金礦，錶現齣對大數據挖掘的超前意識和對大數據應用的極大關注。電力行業同樣也有著豐富的數據資源，如何使用好大數據是關鍵。大數據時代提供給我們的將是更快的運算、更豐富的數據分析結果。
　　從發電到輸電、配電，這一産業鏈處處都産生數據。經曆近10年來的電力信息化發展，數字信息技術全麵湧入到電力從生産到管理的整個流程，甚至在某種程度已經觸動並正在改變傳統電力生産到管理的整個流程，基本在某種程度上已經觸動並正在改變傳統電力企業的生産模式，技術在進步，管理在轉型。如何從少量數據中通過專業化的處理，挖掘齣數據的潛在價值是電力企業麵臨的前所未有的新課題、新挑戰。
　　根據近幾年來結閤營銷管理的數據分析，從技擊竊電、降低管理綫損方麵的工作實踐中我們總結編寫成《用數據說話——迎接電力營銷服務的大數據時代》一書。本書上篇、下篇和外篇三部分共十章，包括管理遇上大數據、供電企業應用大數據和利用大數據破獲竊電案例集錦等內容。
　　我們對大數據的研究畢竟剛入門、剛起步，書中難免有疏漏之處，敬請廣大讀者不吝賜教。

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