State Grid Fujian Electric Power promueve la construcción de un centro de big data energético
State Grid Fujian Electric Power está explorando el establecimiento de un mecanismo de cooperación científica y razonable, estableciendo estrechas relaciones de cooperación con departamentos gubernamentales, universidades y expertos, fortaleciendo la planificación y la investigación, mejorando la calidad de los productos de datos; la agregación y el acceso a datos externos, profundizar la investigación sobre soluciones técnicas y mecanismos de gestión para el acceso a datos, promover la recopilación unificada, la gestión general y el intercambio de recursos de datos de la industria energética, establecer modelos de análisis de big data científicos y precisos para hacer que los datos sean más completos y valioso coordinar y promover la construcción de infraestructura de datos, formular reglas de gestión de aplicaciones de datos, presentar requisitos de gestión estandarizados para la biblioteca de demanda de aplicaciones de datos, la biblioteca de reserva, la biblioteca de I + D y la biblioteca de productos, fortalecer la gestión básica de datos y garantizar la calidad y la calidad de los datos; seguridad; fortalecer la formación de equipos, centrarse en el cultivo de profesionales de la información y la gestión, y más. Servir bien al desarrollo del centro de big data de energía.
La empresa se guía por la demanda del mercado, fortalece la inversión precisa, la operación de productos y la gestión de aplicaciones, promueve la iteración de aplicaciones de productos de datos, garantiza productos de datos de valor agregado y mejora la eficiencia de I+D. En la actualidad, la empresa ha creado un sistema de productos de datos "electrónico fácil de agregar" y ha desarrollado más de 20 productos de datos, como el índice de energía de revitalización rural y el letrero visual del consumo de energía de la industria del té. Promover el valor agregado externo de productos de datos como el tratamiento de aguas residuales corporativas, el análisis de vacantes residenciales y la identificación de alquileres grupales. (Lin Meimei)