能源行业数字化建设产生大量半结构化与非结构化业务数据,数据存储介质多样、格式复杂,导致数据管理难度大,增加数据统筹成本。
数据量庞大且结构复杂,不仅数据利用率低,还存在时效性不足的问题,无法及时响应业务需求,难以支撑快速决策。
不同能源生产环节的数据系统相互独立,未形成数据互通机制,难以实现数据共享与协同分析,阻碍跨环节业务优化。
能源利用效率提升面临技术瓶颈,因缺乏精准、有效的数据支撑,无法针对性突破技术难点,制约效率提升进程。
采用湖仓一体化架构建设的大数据平台,构建数据汇聚、数据治理、数据管理、数据服务能力,为能源企业数据化转型提供落地保障;持续的自动沉淀数据资产,直接赋能业务应用,极大的提升数据管理和运营效率。
规范管理,降本奠基。基于 Data&AI 平台,治理能源半结构化、非结构化数据,统一存储格式与管理标准,降低数据统筹成本,为数据应用打基础。
数字孪生,实时洞察。运用 AI 挖掘多源数据,构建生产 - 输送 - 消费全流程数字孪生模型,实时监测能源系统状态,助力精准运营。
智能预判,协同提效。借机器学习分析设备数据预测故障,整合多环节数据实现共享协同,优化能源调度;用 AI 挖掘能效潜力,驱动能效与安全运营双提升 。
数据赋能,破局增效。以平台精准数据支撑,助力能源企业突破利用效率技术瓶颈,针对性攻克难点,加速效率提升进程 。
统一标准,提质增效。通过数据汇聚与标准化治理,构建高可用数据资产,建立质量与安全管控机制,形成体系化数据管理运营能力,为数据驱动业务奠定坚实基础。
开放共享,流通赋能。通过统一数据资产门户,便捷查询、获取与分发数据资产,在安全合规前提下实现跨部门、跨领域共享交换,全面提升数据利用效率和业务协同水平。
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