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韩迎娣

大数据在电网企业的创新应用

韩迎娣 / 智能商业应用实践 专 家

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课程大纲

【课程背景】

在信息技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,成为一个庞大的物理世界,这些由机器、设备、集群和网络组成的环境,能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合,形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下,逐步形成智能制造,智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”,而在于“有用”,对于工业互联网创新发展来说,如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键,面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际商业应用价值。

课程将以大数据为切入点,帮助学员认知大数据、工业大数据是什么?大数据核心价值与作用是什么?大数据在电力系统的应用场景是什么?如何提升学员大数据的应用能力?使学员学之解惑,学之能用,让每个学员**学习,实现企业新的经营价值突破。


【课程收益】

Ø 思维创新,大数据思维,大数据、工业大数据作用、价值与特点

Ø 大数据建模、分析、标签化管理与数据安全

Ø 大数据应用场景、场景逻辑,大数据在电力典型应用场景

Ø 大数据驱动企业经营决策体系

Ø 大数据赋能电力智能解决方案及未来趋势


【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】电力企业全体员工

【课程时间】3小时


【课程大纲】



一、 大数据、工业大数据

1、 思维创新技术路径

2、 大数据应用困扰、现状与问题

3、 大数据能做什么?

4、 大数据特征与特点

5、 大数据的技术逻辑

6、 大数据思维

Ø 全样

Ø 容错

Ø 相关

Ø 智能

7、 大数据创新

Ø 连接

Ø 赋能

Ø 破界

8、 大数据与工业大数据

Ø 大数据与工业大数据特质

Ø 大数据与工业大数据的区别

Ø 工业大数据的数据采集、挖掘与建模

案例:

二、 大数据分析建模

1、大数据技术图谱

Ø 大数据技术基础

Ø 大数据的数据源特点

Ø 大数据技术逻辑

Ø 大数据全域识别

Ø 大数据数据展现

2、大数据分析与建模

Ø 建模

Ø 训练模型

Ø 应用模型

Ø 优化模型

3、大数据标签化管理

Ø 数据标签

Ø 标签

Ø 多样化标签与场景化应用

4、数据安全

三、 大数据应用场景与电力典型应用

1、什么是应用场景?

2、大数据应用场景

Ø 大数据场景

Ø 场景模型分析

3、大数据在电力典型应用

Ø 简化与创新的引擎

Ø 核心业务

Ø 客户体验

Ø 组织管理

Ø 商业网络与供应商协作,采购,交易

Ø 利用传感器数据,提高资产维护水平

Ø 跨业务整合,利用大数据,提供新服务

Ø 泛在电力物联网连接与管理

4、大数据与区块链赋能电力智能解决方案

5、无数据 不AI

6、大数据驱动智能决策

7、云是智能经济的基础设施

8、企业在经营各个环节实现智能决策



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