浅析电力营销的核心业务

王宗权 羊辉

摘 要：通常核心业务是指一个多元化经营的企业或企业集团中具有竞争优势并能够带来主要利润收入的业务。也就是说，我（企业）主要是做什么的？那电力营销的核心业务是什么呢？我认为是数据，是客户的信息流。电力营销对于核心业务的掌控，对关键数据的应用，对企业、社会是否创造了更多的价值，值得现代电力营销人进一步的探索。

关键词：电力营销；核心业务

1、现状分析

1.1、大数据维护现状

随着营销信息化的深化应用，如何提取信息、怎么用好信息变得越来越重要。电力企业的核心业务是电力数据，是未来电力企业现代化发展的重要驱动引擎。现有的信息系统中的大数据（营销应用系统、报表系统、缴费系统、网上APP、用电采集应用系统、财务管控系统、生产应用系统等）是否真正由电力企业自主管控？如果应用功能完全被第三方数据维护方绑架，各大应用系统数据间存在壁垒，这样将会直接形成数据应用的短板和瓶颈，也是开展现代电力营销智能化、大数据化、提升工作质效的致命弱点。

1.2、数据应用现状

数据应用的制约，必会降低基层单位实际应用成效。

1.2.1、 无法及时开展大数据分析。比如，营销系统中客户档案参数、业务变更信息、每月应实收电费数据等每天都在不断累积大量营销数据，基层单位数据应用主要是进行报表统计和查询，大量模块使用没有统计分析功能。一旦要对具体数据进行分析、归类、查找异常等应用时，无从下手，没有基础数据可用，无法在第一时间查找差错、纠正问题，无法及时排除隐患。

1.2.2、 数据应用效率低下。大数据提取需要基层单位报请书面申请，逐级审批，再由第三方维护人员从数据库中根据提报的需求提取数据，最后数据传输到申请人手上，但会出现两个问题。一是时效性大打折扣，无法满足申请人的时限要求；二是因维护商对数据提取规则理解和实际需求差异，造成最终提取数据未能达到数据需求，造成数据无法使用或降低实际应用率。

1.2.3、无法满足基层单位特殊情况数据需求。各省有较多特殊政策，各地市县具体情况千差万别，数据需求迥异，所以在数据应用中要考虑实际情况定制数据需求。比如地方特殊电价分析、政府临时政策干预等。

1.3、数据升级

如果一个数据系统是由第三方进行维护，那系统升级只能由使用方提交升级需求给维护商，再由维护商进行建模、开发、升级，在使用方没有主动升级需求，维护商在非明显系统漏洞的情况下，是不会主动进行开发、升级。数据的开发和升级是比较复杂、严谨的过程，同时需要不断的完善和修正，通过对无需求方的专业知识和业务能力的维护商进行升级，造成了升级周期延长，升级实用性打折扣的可能。

1.4、数据维护成本

数据维护商运维成本是按包干制，还是计件制？如何进行成本核算？现状有可能是维护商利用自身数据维护能力，提取数据权限，用电力企业的数据向电力企业收取提取数据的费用。简单的说就是需求方自己用自己的数据还要用钱买。基层单位因实际问题向系统问题平台提交异常，再由维护商进行异常处理，对于部分全局性的、系统性问题维护商不会主动纠正和升级，造成部分问题长期存在，同样问题反复提交问题平台，严重影响工作质量和工作效率。

2、探索核心业务应用

清楚核心业务是数据，是信息，那就需要站在数据的制高点上，必须要建立自身的数据处理团队，消除数据的壁垒，能使各大系统的数据融会贯通，才能发挥数据的最大使用效率。

2.1、核心业务需顶层设计

企业的营销、生产、财务数据都是本企业的核心业务，核心业务的建造、使用、维护都应该由企业自身建设、维护、升级和掌控，如果把核心业务全部外委设计、建造和维护，必将制约本企业的发展，也对企业自身的核心机密构成威胁。一个现代化的大型公司需要进行顶层设计，将大数据应用全部纳入公司战略统筹，成立大数据研发团队，将公司核心业务牢牢掌控在自己手中，为建设现代化企业打好基础。

2.2、数据应用的全智能

营销数据管控的智能化。随着用电客户的急剧增加，数据信息的不断累积，海量数据在计算中心库中，但对数据的分析利用、異常的及时提取和闭环管控等应该建立一个强有力的平台进行实时管控，全面向基层单位开放数据应用，这是实现智能化的关键，也是确保营销基础数据可靠性、准确性的保护神。各大系统应用打通壁垒，形成无缝衔接，全面提升系统应用质效，这是实现智能化的关键。

2.3、现代营销的转型和数据深化应用

随着智能表的全覆盖，信息的全采集，但我们准备好了吗？很显然，营销的各大专业都还没积极响应，没有主动转型对接，信息数据深化应用的不够、主动应用的不够、超前思维的不够、居安思危的不够，还在等待问题出现后的解决和处理，这显然无法适应现代企业的创新发展。可以充分利用各种管控中心平台，全面、积极开展数据的深化应用，主动作为，先行先试，成为营销转型的排头兵和急先锋，起到很好的引领和带头作用。

3、结语

综上，一是大数据核心业务需顶层设计，尽快建设企业内部的研发中心；二是数据使用应尽快向基层全面开放，提高数据应用质效；三是充分利用“全智能”手段，实现营销转型升级。