隨著國家電網“三型兩網”建設目標的提出，要求要充分挖掘和利用好電網大數據，把這些數據作為一個富礦挖掘出來，與客戶和社會共享，切實充分發揮好電網大數據的作用。如今，大數據技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，電力大數據為企業業務創新、智能化輔助決策、服務能力提升、市場競爭力增強等方面的發展提供無限空間。
隨著國家電網“三型兩網”建設目標的提出，要求要充分挖掘和利用好電網大數據，把這些數據作為一個富礦挖掘出來，與客戶和社會共享，切實充分發揮好電網大數據的作用。如今，大數據技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，電力大數據為企業業務創新、智能化輔助決策、服務能力提升、市場競爭力增強等方面的發展提供無限空間。
電力大數據在金融領域的應用
伴隨著科技的進步，現在政府、研究所、銀行等金融機構可以通過很多方式去判斷企業的經營發展狀況，而通過審核企業用電的繳費單是最快了解一家企業的方式之一了。通過審核企業用電情況可以來了解到企業的真實性、企業的地址、企業的經營規模、企業的生產方式、企業有沒有逾期繳費等等信息，不過目前銀行對企業電力數據分析還停留在通過電費發票來獲取電力數據，效率極低且存在數據缺失現象。
大數據時代，萬物互聯，電力大數據的誕生可幫助銀行或其他金融機構通過電力大數據快速做好貸前風控以及貸後風險預警等，電力大數據審核企業用電信息相比傳統核驗企業電費發票的方式優勢明顯，在應用中更加準確、高效、低成本。
作為銀行等金融機構還可以通過電力大數據去判斷企業在銀行等金融機構的授權依據的真實性，並且可以依據企業的電費信息和多維度的信用情況開展線上評測、額度測算和信貸審批。以用電信息來感知企業經營發展狀況，進一步健全銀行等金融機構對企業信用評價的指標體系，實現更精準、完善的徵信。一張電費單就可以為企業融資的消息已經不再陌生，電力大數據是金融機構快速做好貸前風控及貸後風險預警的行業利器。
隨著國家電網“三型兩網”建設目標的提出，要求要充分挖掘和利用好電網大數據，把這些數據作為一個富礦挖掘出來，與客戶和社會共享，切實充分發揮好電網大數據的作用。如今，大數據技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，電力大數據為企業業務創新、智能化輔助決策、服務能力提升、市場競爭力增強等方面的發展提供無限空間。
電力大數據在金融領域的應用
伴隨著科技的進步，現在政府、研究所、銀行等金融機構可以通過很多方式去判斷企業的經營發展狀況，而通過審核企業用電的繳費單是最快了解一家企業的方式之一了。通過審核企業用電情況可以來了解到企業的真實性、企業的地址、企業的經營規模、企業的生產方式、企業有沒有逾期繳費等等信息，不過目前銀行對企業電力數據分析還停留在通過電費發票來獲取電力數據，效率極低且存在數據缺失現象。
大數據時代，萬物互聯，電力大數據的誕生可幫助銀行或其他金融機構通過電力大數據快速做好貸前風控以及貸後風險預警等，電力大數據審核企業用電信息相比傳統核驗企業電費發票的方式優勢明顯，在應用中更加準確、高效、低成本。
作為銀行等金融機構還可以通過電力大數據去判斷企業在銀行等金融機構的授權依據的真實性，並且可以依據企業的電費信息和多維度的信用情況開展線上評測、額度測算和信貸審批。以用電信息來感知企業經營發展狀況，進一步健全銀行等金融機構對企業信用評價的指標體系，實現更精準、完善的徵信。一張電費單就可以為企業融資的消息已經不再陌生，電力大數據是金融機構快速做好貸前風控及貸後風險預警的行業利器。
電力大數據更多場景應用
以全社會用電量作為考察對象，通過對用電量、經濟總量、固定資產投資、行業產品價格指數等數據的變動以及數量之間關聯關係分析挖掘，使政府或研究機構充分了解經濟運行情況。
１、產業結構用電分析
按區域進行全行業、高耗能行業、高附加值的用電情況分析挖掘。
２、地區用電分析
按行業進行經濟區域、行政區域的用電量分析挖掘。
３、電力經濟預測
按單位增加值變化情況對用電量進行分析與預測。
４、行業景氣分析
按區域進行工業企業開工率、小微工業企業及規模以上工業用電量情況分析挖掘。
５、準確預測經濟趨勢
通過對電力大數據的分析挖掘，我們發現企業用電數據對於局部地區和各行業等細粒度的經濟趨勢預測誤差縮減到５％以內，對節假日後行業復工狀態的預測精準到一天之內，電力大數據能更準確地幫助地方政府、行業或研究機構提前掌握經濟運行動態，可以對國家能源局提供能源指數分析報告，通過月份先行指數跟蹤，可以準確預計年度或季度宏觀經濟增長情況，預判上行趨勢或下行趨勢。
隨著國家電網“三型兩網”建設目標的提出，要求要充分挖掘和利用好電網大數據，把這些數據作為一個富礦挖掘出來，與客戶和社會共享，切實充分發揮好電網大數據的作用。如今，大數據技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，電力大數據為企業業務創新、智能化輔助決策、服務能力提升、市場競爭力增強等方面的發展提供無限空間。
電力大數據在金融領域的應用
伴隨著科技的進步，現在政府、研究所、銀行等金融機構可以通過很多方式去判斷企業的經營發展狀況，而通過審核企業用電的繳費單是最快了解一家企業的方式之一了。通過審核企業用電情況可以來了解到企業的真實性、企業的地址、企業的經營規模、企業的生產方式、企業有沒有逾期繳費等等信息，不過目前銀行對企業電力數據分析還停留在通過電費發票來獲取電力數據，效率極低且存在數據缺失現象。
大數據時代，萬物互聯，電力大數據的誕生可幫助銀行或其他金融機構通過電力大數據快速做好貸前風控以及貸後風險預警等，電力大數據審核企業用電信息相比傳統核驗企業電費發票的方式優勢明顯，在應用中更加準確、高效、低成本。
作為銀行等金融機構還可以通過電力大數據去判斷企業在銀行等金融機構的授權依據的真實性，並且可以依據企業的電費信息和多維度的信用情況開展線上評測、額度測算和信貸審批。以用電信息來感知企業經營發展狀況，進一步健全銀行等金融機構對企業信用評價的指標體系，實現更精準、完善的徵信。一張電費單就可以為企業融資的消息已經不再陌生，電力大數據是金融機構快速做好貸前風控及貸後風險預警的行業利器。
電力大數據更多場景應用
以全社會用電量作為考察對象，通過對用電量、經濟總量、固定資產投資、行業產品價格指數等數據的變動以及數量之間關聯關係分析挖掘，使政府或研究機構充分了解經濟運行情況。
１、產業結構用電分析
按區域進行全行業、高耗能行業、高附加值的用電情況分析挖掘。
２、地區用電分析
按行業進行經濟區域、行政區域的用電量分析挖掘。
３、電力經濟預測
按單位增加值變化情況對用電量進行分析與預測。
４、行業景氣分析
按區域進行工業企業開工率、小微工業企業及規模以上工業用電量情況分析挖掘。
５、準確預測經濟趨勢
通過對電力大數據的分析挖掘，我們發現企業用電數據對於局部地區和各行業等細粒度的經濟趨勢預測誤差縮減到５％以內，對節假日後行業復工狀態的預測精準到一天之內，電力大數據能更準確地幫助地方政府、行業或研究機構提前掌握經濟運行動態，可以對國家能源局提供能源指數分析報告，通過月份先行指數跟蹤，可以準確預計年度或季度宏觀經濟增長情況，預判上行趨勢或下行趨勢。
比如，２０１９年６月１０日上海迪士尼樂園開門迎客，帶動了周圍的商業發展，通過對電力大數據的分析可以分析出方圓５公里內用電變化情況。這些都為有關部門的規劃提供了很好的參考。同樣，一個城市的經濟活力到底怎麼樣，看看各個工廠的用電情況就能八九不離十。
由此可見，在大數據＋雲計算的技術領域下，依託電力大數據的用電管理系統必將邁進時代的新徵程。在未來的電力系統環境中，從企業用電環節、繳費狀態、通過實時數據分析，可以從企業用電的海量數據中找出潛在的模態與規律，為決策人員提供決策支持，電力大數據必然會助力社會民生的發展，成為企業發展的驅動器。