文｜庹寶林，向?yàn)?，李?/p>

基于大數(shù)據(jù)的四大數(shù)據(jù)中心共享融合方法研究

文｜庹寶林，向?yàn)?，李?/p>

在建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的新形勢(shì)下，智能電網(wǎng)對(duì)信息化的支撐能力提出了更高的要求，自2009年國(guó)家電網(wǎng)公司信息化建設(shè)提出了“信息化建設(shè)和智能電網(wǎng)的發(fā)展還存在一定差距”的問(wèn)題以來(lái)，建立的SG186工程在近幾年的信息化建設(shè)中有效地提升與改善了信息資源的集成、信息系統(tǒng)的應(yīng)用深度和實(shí)用化、生產(chǎn)控制與管理業(yè)務(wù)的聯(lián)動(dòng)效果。建設(shè)完成后,信息化系統(tǒng)從上萬(wàn)套精簡(jiǎn)至2300余套、所有各項(xiàng)業(yè)務(wù)處理周期縮短了30%、財(cái)務(wù)月結(jié)速度平均縮短50%、電費(fèi)資金到帳時(shí)間縮短70%等，產(chǎn)生了極大的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)效益。但在后續(xù)發(fā)展中仍然面臨以下問(wèn)題：

“整合醫(yī)院整體信息平臺(tái)、改善醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)、打造醫(yī)患信息終端，是2013年至2018年醫(yī)院信息化建設(shè)的三大方向?！蓖趿⒚鹘榻B，在“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療+服務(wù)”的理念和實(shí)踐之下，醫(yī)院原有診療全流程正在被顛覆。

四大數(shù)據(jù)中心間數(shù)據(jù)仍然存在信息壁壘。四大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)初衷，即實(shí)現(xiàn)國(guó)家電網(wǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一管理、集中利用，但四大數(shù)據(jù)中心間的數(shù)據(jù)互通、數(shù)據(jù)共享仍不能完全滿(mǎn)足，進(jìn)而間接的形成了新的信息壁壘。

各數(shù)據(jù)中心間交集過(guò)少，業(yè)務(wù)需求分散。四大數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)源于業(yè)務(wù)部門(mén)，但各數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)并未產(chǎn)生過(guò)多的交集，導(dǎo)致業(yè)務(wù)部門(mén)數(shù)據(jù)分離存放，不同業(yè)務(wù)部門(mén)之間的不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)無(wú)法更深層次的利用。

數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不足。現(xiàn)有四大中心共存的情況下，各中心數(shù)據(jù)之間依然存在壁壘。形成四大數(shù)據(jù)中心的共享融合體系后，將各中心的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行管理、分析，使四大數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)資源融為一體，擴(kuò)大了數(shù)據(jù)覆蓋面，此時(shí)將會(huì)得到更好的收益。

一、四大數(shù)據(jù)中心概述

依據(jù)“統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一建設(shè)”的建設(shè)原則所建立的四大數(shù)據(jù)中心，作為SG-ERP的基礎(chǔ)支撐平臺(tái)，對(duì)外提供公共服務(wù)及工具，滿(mǎn)足公司各項(xiàng)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)全生命周期的管理及利用需求，均承擔(dān)著重要的使命：

（一）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心建立了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的、開(kāi)放的模型，提供通用的數(shù)據(jù)接口，以滿(mǎn)足發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)需求。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)以來(lái)，形成了全網(wǎng)統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)、編碼、模型和數(shù)據(jù)的工具.

從圖2看出，油用牡丹葉量以油用牡丹-核桃套種模式最低，油用牡丹-香椿套種模式最高，油用牡丹單一種植僅次于油用牡丹-碧桃套種。復(fù)葉數(shù)以油用牡丹單一種植模式最多，其余依次為油用牡丹-碧桃套種、油用牡丹-香椿套種、油用牡丹-核桃套種。結(jié)果莢枝數(shù)和果莢總數(shù)均以油用牡丹-香椿套種最多，油用牡丹-核桃套種最少。葉片是植物光合作用的重要器官，而果莢數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)。因此，相較于其他栽培模式，與核桃套作模式下，油用牡丹的生長(zhǎng)和發(fā)育在一定程度上受到了制約。

（二）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

1. 資源的節(jié)省

（三）海量歷史準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

各單位智能電網(wǎng)調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)（SG-OSS）、輸變電狀態(tài)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)、能效管理數(shù)據(jù)平臺(tái)、配電自動(dòng)化系統(tǒng)等的試點(diǎn)建設(shè)和推廣，不斷產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，繼而沉淀形成了海量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是公司的重要資產(chǎn)，是實(shí)現(xiàn)精益化管理的重要基礎(chǔ)，需要通過(guò)海量歷史/準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的集成與共享。

（四）電網(wǎng)GIS空間信息服務(wù)平臺(tái)

2. 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析處理

二、國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)共享融合

（一）某大型企業(yè)大數(shù)據(jù)融合整體規(guī)劃

該企業(yè)大數(shù)據(jù)包含著大量的信息，需要通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘，為社會(huì)提供更多的信息便利。電信行業(yè)大數(shù)據(jù)主要面臨數(shù)據(jù)規(guī)模大、關(guān)聯(lián)查詢(xún)復(fù)雜、即席查詢(xún)多三方面的問(wèn)題，在國(guó)內(nèi)，解決上述問(wèn)題的主流思路是：以基于MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫(kù)集群作為大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的核心，管理結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。使用基于Hadoop的數(shù)據(jù)處理技術(shù)管理非/半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，并用事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)(如南大通用BC-RDB系統(tǒng))支撐在線(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這兩者同時(shí)為MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫(kù)集群提供數(shù)據(jù)支撐。

物理教學(xué)“對(duì)分課堂”教學(xué)模式正在各大高中如火如荼的開(kāi)展中，我校也應(yīng)當(dāng)把握住課程改革的機(jī)遇，及時(shí)調(diào)整教學(xué)方案，培養(yǎng)一批高素質(zhì)、高水平的物理教學(xué)人才，從扎實(shí)教學(xué)基本功做起，鼓勵(lì)開(kāi)展教育創(chuàng)新和教育突破，為實(shí)現(xiàn)新課標(biāo)大背景下物理教學(xué)的新目標(biāo)而努力，遵循人教版教材的教學(xué)大綱和“對(duì)分課堂”的教育理念，將物理教學(xué)辦好辦精，培養(yǎng)高中學(xué)生的物理學(xué)習(xí)興趣，為高級(jí)人才的培養(yǎng)做出貢獻(xiàn).

（二）某大型企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析處理架構(gòu)

數(shù)據(jù)源：除該種方法之外，還可以分為離線(xiàn)數(shù)據(jù)、近似實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)，其中重點(diǎn)是流數(shù)據(jù)，它的核心就是數(shù)據(jù)的連續(xù)性和快速分析性；

計(jì)算層：內(nèi)存計(jì)算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有內(nèi)存將要處理的數(shù)據(jù)加載其中，省掉很多I/O開(kāi)銷(xiāo)和硬盤(pán)拖累，從而加快計(jì)算。而Impala思想來(lái)源 于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存儲(chǔ)方式來(lái)加快大數(shù)據(jù)集上的查詢(xún)速度，近似實(shí)時(shí)查詢(xún)；底層的文件系統(tǒng)HDFS， 也就是Hadoop的底層存儲(chǔ)。上層的YARN就是MapReduce的第二版，綜合起來(lái)，就是Hadoop最新版本?；谥系膽?yīng)用有Hive，Pig Latin，這兩個(gè)是利用了SQL的思想來(lái)查詢(xún)Hadoop上的數(shù)據(jù)。

任何企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)人才，在企業(yè)中同樣要培養(yǎng)信息人才，將信息人才作為企業(yè)發(fā)展的人才儲(chǔ)備庫(kù)。培養(yǎng)高素質(zhì)的信息人才，無(wú)論是從信息技術(shù)方面，還是計(jì)算機(jī)的相關(guān)知識(shí)方面，都要定期對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn)，對(duì)人才展開(kāi)針對(duì)性的培訓(xùn)體制，推動(dòng)企業(yè)的信息化發(fā)展進(jìn)程，培養(yǎng)一直綜合素質(zhì)較高的信息化人才隊(duì)伍，為企業(yè)的未來(lái)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)。

3. 高效簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)資源

三、四大數(shù)據(jù)中心共享融合方法實(shí)現(xiàn)

國(guó)家電網(wǎng)公司在十二五規(guī)劃中，完成了虛擬池的建設(shè)，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行納管，其為數(shù)據(jù)中心的共享融合提供基礎(chǔ)。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，是需要更強(qiáng)的決策、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)；僅湖北公司，其四個(gè)數(shù)據(jù)中心的總量數(shù)據(jù)，以每年約5T的速度飛速增長(zhǎng)，特別是非結(jié)構(gòu)化與海量的數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化和GIS的數(shù)據(jù)相對(duì)增長(zhǎng)平滑。

（一）共享融合的技術(shù)方法研究

共享融合，技術(shù)架構(gòu)上遵循四層模式，其核心優(yōu)勢(shì)如下：

Hbase+HDFS—更高效數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：

為了提高測(cè)控系統(tǒng)的穩(wěn)定性，電源電壓的串聯(lián)級(jí)數(shù)越少越好，在器件選型時(shí)將器件的供電電壓作為一個(gè)考慮因素。測(cè)控系統(tǒng)硬件電路中各器件的供電電壓有-3.3 V、3.3 V和5 V 3種。因此可采用三級(jí)變換的方式來(lái)提供各器件的供電電壓，即24 V到5 V、5 V到3.3 V以及3.3 V反轉(zhuǎn)為-3.3 V[9]。

自從2004年國(guó)內(nèi)初步接觸到機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)，我國(guó)高校圖書(shū)館在機(jī)構(gòu)庫(kù)的理論研究和工作實(shí)踐上都有了長(zhǎng)足的發(fā)展，在機(jī)構(gòu)庫(kù)的建設(shè)內(nèi)容和質(zhì)量上也有了很大的提高。但是，我們也應(yīng)該承認(rèn)，高校機(jī)構(gòu)庫(kù)的整體建設(shè)并不樂(lè)觀(guān)，機(jī)構(gòu)庫(kù)要想健康發(fā)展，還需要克服很多困難和障礙。主要集中在以下幾個(gè)方面。

HDFS在對(duì)超大文件、流式的訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)、硬件需求上均有較大優(yōu)勢(shì)，而引用Hbase將大量小文件的存取效率提升。

內(nèi)部濫用方面要從規(guī)范嚴(yán)謹(jǐn)?shù)馁Y源管理制度入手。構(gòu)建規(guī)范嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)管理制度，數(shù)據(jù)資源與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)明細(xì)需要分開(kāi)管理，嚴(yán)格按照業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)其權(quán)限范圍數(shù)據(jù)明細(xì)負(fù)責(zé)，而數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一由數(shù)據(jù)資源主管部門(mén)統(tǒng)管；即數(shù)據(jù)資源與數(shù)據(jù)明細(xì)作為數(shù)據(jù)價(jià)值不可分割的兩面，在管理上相對(duì)獨(dú)立，以保障其數(shù)據(jù)價(jià)值，至少要由兩個(gè)獨(dú)立的部門(mén)聯(lián)合協(xié)同才可以被正常使用。

Spark在內(nèi)存分布式計(jì)算框架有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，而Storm的并行使用提升了實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的處理效率。

技術(shù)框架中，通過(guò)Kettle等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具，將數(shù)據(jù)整合至關(guān)系型、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，HDFS存儲(chǔ)文檔，再通過(guò)統(tǒng)一的SG-CIM規(guī)范，將數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行映射，其上通過(guò)分布式的計(jì)算來(lái)承載巨量的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

（二）共享融合的管理方法研究

數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行變更以后，帶來(lái)了管理方式的變更。分散的各業(yè)務(wù)部門(mén)自行主管，或業(yè)務(wù)部門(mén)和信息部門(mén)共同主管的模式，已經(jīng)不能滿(mǎn)足統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的管理模式；統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，除了管理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)屬性、業(yè)務(wù)價(jià)值以外，還有數(shù)據(jù)字典明細(xì)的管理，其在邏輯上統(tǒng)一的整體，在數(shù)據(jù)價(jià)值方面又具有多屬性。在管理方式的變更上:

第一步，應(yīng)該收回分散到業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)中心管理權(quán)限。統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心作為共同的數(shù)據(jù)載體，需要收回?cái)?shù)據(jù)資源的管理權(quán)限，以保證數(shù)據(jù)資源能夠有序的，進(jìn)行整體規(guī)劃、共同的協(xié)作。

第二步，明確數(shù)據(jù)資源主管部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)的職責(zé)與權(quán)限。由數(shù)據(jù)資源主管部門(mén)或信息部門(mén)管理歸集，同時(shí)數(shù)據(jù)的存取及形態(tài)對(duì)用戶(hù)、業(yè)務(wù)部門(mén)隔離。

共享融合遵循SG-CIM的規(guī)范，其邏輯統(tǒng)一，同時(shí)包括異構(gòu)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)總量已達(dá)到24T，在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建上，平穩(wěn)、可控的數(shù)據(jù)遷移過(guò)程是必須關(guān)注的重點(diǎn)。國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司在信息環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，已完成虛擬化和云存儲(chǔ)的相關(guān)部署，而非結(jié)構(gòu)化平臺(tái)的數(shù)據(jù)已完成遷移至資源池的建設(shè)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心目前仍由物理機(jī)負(fù)載其應(yīng)用，可采用數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)遷移等方法遷移到資源池中，入池以后，通過(guò)VMware虛擬化技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的邏輯構(gòu)建。

（三）共享融合的關(guān)鍵要點(diǎn)

1. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立及數(shù)據(jù)的平穩(wěn)遷移

第三步，對(duì)數(shù)據(jù)資源的使用及變更，需要提前規(guī)劃，做好數(shù)據(jù)字典映射關(guān)系庫(kù)的變更，杜絕未規(guī)劃、無(wú)記錄的進(jìn)行變更。數(shù)據(jù)資源的使用必須提前規(guī)劃，對(duì)于特定的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求，由業(yè)務(wù)部門(mén)統(tǒng)一提交給數(shù)據(jù)資源管理部門(mén)，由資源管理部門(mén)進(jìn)行評(píng)審、變更，并按要求做好數(shù)據(jù)字典映射關(guān)系庫(kù)的維護(hù)；因工作流程的變更，相對(duì)整項(xiàng)工作的周期可能變長(zhǎng)，這也對(duì)業(yè)務(wù)部門(mén)、資源管理部門(mén)提出更高的規(guī)劃管理要求。

電網(wǎng)地理信息系統(tǒng)（GIS）作為一種電網(wǎng)資源綜合集成管理與可視化分析的有效手段，可廣泛地應(yīng)用于電網(wǎng)企業(yè)的發(fā)電、輸電、變電、配電、調(diào)度、營(yíng)銷(xiāo)、通信等各個(gè)專(zhuān)業(yè)，對(duì)有效提高數(shù)據(jù)采集、分析、處理能力，提供電網(wǎng)分析輔助決策支持，降低企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。平臺(tái)通過(guò)與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)字化電網(wǎng)，提升電網(wǎng)的精益化管理水平，建設(shè)了開(kāi)放式的、面向企業(yè)級(jí)應(yīng)用的電網(wǎng)空間信息服務(wù)平臺(tái)。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心，其數(shù)據(jù)量將由統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心進(jìn)行負(fù)載，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量巨大、高吞吐、存取快、數(shù)據(jù)類(lèi)型多。統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不再是單一的存儲(chǔ)模式，而是包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，例如Oracle、Mysql、Sql Server、達(dá)夢(mèng)等；分布式文件存儲(chǔ)，如HDFS；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如HBase等。其完成共享融合后，數(shù)據(jù)總量巨大，且業(yè)務(wù)模式由直接對(duì)單獨(dú)的數(shù)據(jù)中心請(qǐng)求，變成直接向統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)請(qǐng)求，由統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心調(diào)度、分配各業(yè)務(wù)請(qǐng)求，因此統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)請(qǐng)求量為四個(gè)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)總和，為解決巨大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算問(wèn)題，在整個(gè)架構(gòu)過(guò)程中，需要考慮引入分步式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark，以保證其高效。

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3. 共享融合的數(shù)據(jù)安全

一日中飯后，喜姑正在家里閑著，就想著去香娭毑家里喝茶，然后晚上一起去師傅家里學(xué)戲，一出《劉?？抽浴罚€只學(xué)了一半呢！就在這時(shí)，寶剛爹來(lái)了，寶剛爹站在門(mén)外，嗡聲嗡氣地喊，喜姑，喜姑，你姐要你去我家里坐坐。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心，納管數(shù)據(jù)量巨大，其數(shù)據(jù)安全的問(wèn)題也是直接影響信息系統(tǒng)穩(wěn)定可靠的重要因素，數(shù)據(jù)安全方面，主要從外部入侵和內(nèi)部濫用兩部分入手。

1.因變量。農(nóng)村化學(xué)品企業(yè)產(chǎn)值(Outputjt)，其中，j和t分別代表省份和年度。本文以《規(guī)劃》中明確規(guī)定的化學(xué)品污染重點(diǎn)防控產(chǎn)業(yè)中農(nóng)村化學(xué)品企業(yè)總產(chǎn)值作為因變量的替代變量。

外部外侵方面要采用完善的安全策略，構(gòu)建高效的大數(shù)據(jù)信息安全模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的安全。首先，可以通過(guò)一定的工具，在數(shù)據(jù)收錄和存儲(chǔ)階段完成數(shù)據(jù)類(lèi)型的劃分；其次，要在架構(gòu)層上構(gòu)建完善的防入侵安全體系；最后要確保大數(shù)據(jù)框架下各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的加密安全的通信，降低大數(shù)據(jù)的攻擊。

Storm+Spark—更高效的分布式計(jì)算系統(tǒng)：

四、數(shù)據(jù)共享的效益分析

（一）經(jīng)濟(jì)效益

開(kāi)展非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的技術(shù)研究與建設(shè)，有利于在公司范圍內(nèi)建立統(tǒng)一的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)，逐步消除數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)業(yè)務(wù)流程規(guī)范融合、運(yùn)營(yíng)管理高效協(xié)同，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)貫穿企業(yè)日常生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理和決策全過(guò)程，集中體現(xiàn)了公司信息化建設(shè)的整體工作思路

在四大數(shù)據(jù)中心完成共享融合，將會(huì)形成新的數(shù)據(jù)中心體系，屆時(shí)可以集中利用軟硬件資源，將數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、傳輸?shù)燃刑幚恚⒖梢詫U舊設(shè)備利用共同進(jìn)行分布式計(jì)算，這樣不但可以節(jié)約現(xiàn)有的資源，同時(shí)也能將廢舊資源進(jìn)行再利用。

2. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

共享融合的實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)一了對(duì)數(shù)據(jù)的各項(xiàng)操作，并可以根據(jù)該工作方式制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、傳輸?shù)?。?shí)現(xiàn)一體化、精細(xì)化管理，提升工作效率。

收縮壓（SBP）和舒張壓（DBP）、合并癥及病程。術(shù)前每例患者均行標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)胸超聲心動(dòng)圖檢查，為減小測(cè)量誤差，竇性心律患者，取3個(gè)心動(dòng)周期的平均值，房顫患者取5個(gè)心動(dòng)周期的平均值。根據(jù)MG（≥40 mmHg或＜40 mmHg）及LVEF（≥50%或＜50%）分為四組，即組1：高跨瓣壓差正常射血分?jǐn)?shù)組；組2：高跨瓣壓差低射血分?jǐn)?shù)組；組3：低跨瓣壓差低射血分?jǐn)?shù)組；組4：低跨瓣壓差正常射血分?jǐn)?shù)組，另設(shè)一正常對(duì)照組。

四大數(shù)據(jù)中心的融合不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)疊加，而是針對(duì)共性數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，非共性數(shù)據(jù)通過(guò)引導(dǎo)層進(jìn)行共性關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)資源在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了冗余最小化，使數(shù)據(jù)資源變得高效、簡(jiǎn)潔。

4. 數(shù)據(jù)挖掘與決策分析

將術(shù)后成模動(dòng)物60只隨機(jī)分為：模型組和丹酚酸B高、低劑量組（20、10 mg/kg），每組20只，另取20只動(dòng)物僅開(kāi)胸不結(jié)扎冠脈作為假手術(shù)組。各組均于術(shù)前7 d開(kāi)始ip給藥，每天1次，假手術(shù)組和模型組ip等量生理鹽水。

在打破四大數(shù)據(jù)中心間的壁壘后，減少了數(shù)據(jù)的傳輸路徑，不同業(yè)務(wù)部門(mén)之間的非共性數(shù)據(jù)也能通過(guò)更為簡(jiǎn)潔的方式進(jìn)行關(guān)聯(lián)。而統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源，通過(guò)共性關(guān)聯(lián)，使業(yè)務(wù)部門(mén)之內(nèi)、各業(yè)務(wù)部門(mén)之間均可以利用該資源進(jìn)行深層次需求的發(fā)掘。

（二）社會(huì)效益

1. 更高的用電滿(mǎn)意度

對(duì)各類(lèi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、融合后，對(duì)歷年的用電情況、并對(duì)未來(lái)的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)的用電信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高客戶(hù)的用電體驗(yàn)度。

2. 更人性化的用戶(hù)體驗(yàn)

大型工業(yè)立體倉(cāng)庫(kù)保持穩(wěn)定是其安全作業(yè)的前提，結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性原則需考慮上輕下重、成組貨架質(zhì)量相近兩方面因素。

在清洗不同途徑提供的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)篩選之后，通過(guò)簡(jiǎn)單的界面定義，結(jié)合自定義模型，對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)比信息進(jìn)行直觀(guān)的展示，使得用戶(hù)快速、直觀(guān)的查詢(xún)到所需信息。

（三）數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘

大數(shù)據(jù)的經(jīng)典定義是可以歸納為4個(gè)V：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（volume）、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)體系（velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型（variety）和巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值（value）。在4個(gè)V 中，統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心關(guān)注其Value,即融合后的巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)結(jié)構(gòu)化關(guān)系映射，業(yè)務(wù)已轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)中心，基于清晰透明明數(shù)據(jù)資源，前端的業(yè)務(wù)可通過(guò)配置，自行建立多種的數(shù)據(jù)模型，以進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值分析，例如關(guān)聯(lián)海量的臺(tái)區(qū)用電信息與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的的售電信息，以計(jì)算其利潤(rùn)變化趨勢(shì)，與此同時(shí)，可與ERP系統(tǒng)中的利潤(rùn)值進(jìn)行比較匹配，更精益化的管理用、售電情況；地理切片信息可精準(zhǔn)定位線(xiàn)路、臺(tái)區(qū)等信息，結(jié)合非結(jié)構(gòu)化信息中的桿塔、臺(tái)區(qū)照片，可輔助判斷其電力設(shè)備的運(yùn)行情況；非結(jié)構(gòu)化中的工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)圖，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的相關(guān)項(xiàng)目屬性，可作為知識(shí)庫(kù)，在類(lèi)似的項(xiàng)目開(kāi)展時(shí)，提供成本、設(shè)計(jì)、人員等需求依據(jù)。

五、結(jié)語(yǔ)

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，智能電網(wǎng)對(duì)信息化的支撐能力提出了更高的要求，四大數(shù)據(jù)中心作為基礎(chǔ)支撐平臺(tái)，為數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)融合、智能決策提供了豐富的基礎(chǔ)資源，對(duì)電力信息化的發(fā)展有著關(guān)鍵性作用。

本文提出了四大數(shù)據(jù)中心共享融合方案，不僅僅是電力產(chǎn)業(yè)某個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)所需要的專(zhuān)門(mén)性的技術(shù)，而是組成整個(gè)電力信息化的技術(shù)基石。將全面促進(jìn)電網(wǎng)堅(jiān)強(qiáng)、業(yè)績(jī)優(yōu)良、技術(shù)變革、精益管理等方方面面，它支撐的正是整個(gè)未來(lái)新結(jié)構(gòu)的精細(xì)化能量管理的電力系統(tǒng)。

作者單位：庹寶林、向?yàn)汉比A中電力科技開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司李一：上海博轅信息技術(shù)服務(wù)有限公司