电力大数据系列丨美林数据：用数据交易之术，破电力改革之浪

导读： 2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确了我国全面发展大数据应用与发展的目标与主要任务，彰显了我国加快建设数据强国的决心与思路，大数据的应用发展已经受到国家层面以及产业各界的高度重视。大数据的应用发展以体量庞大，类型丰富、来源多样的数据资源为基础，而在现阶段的实际应用中，宝贵的数据资源往往难以获取，数据资源有如一潭潭相互隔离的死水，没有形成有效的流动互通，缺乏生机。为了促进数据资源的有效配置，打破数据的孤岛效应，将数据作为一种商品进行买卖的构想在业内被广泛提出，数据交易作为一个新兴领域，吸引了来自各界的目光。本文基于电网营销数据和特点，探索了电网营销数据运营中数据交易的模式，深入研究了数据交易于传统交易的区别，进而借鉴其他行业开展数据交易的经验，给出了开放、共享的数据交易体系，以期促进电网营销数据的交易，使得电网营销数据迸发出更为耀眼的光芒。

也说数据交易

随着大数据技术的成熟和发展， 大数据 在商业上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多。

全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所2015年4月15日正式挂牌，截至2015年底，贵阳大数据交易所交易金额已突破6000万元人民币，会员数量超过300家，接入的数据源公司超过100家，数据总量超过10PB，已发生实际交易的会员超过70家。

2011年成立的数据堂通过获取线下大数据、行业大数据以及政府大数据，整合了涵盖科技、信用、交通、医疗、卫生、通信、天气、地理、质监、环境、商户、电力等数十大领域的大规模数据。以此为基础，为客户提供专业数据采集处理、共享交易及数据云服务。当前数据堂已为百度、腾讯、阿里巴巴、平安、Microsoft、Facebook、Intel、NEC、Canon、Samsung等国内外知名企业，以及众多国内外创新创业公司提供数据服务。

从贵阳大数据交易所及数据堂的例子中不难看出数据交易的内涵：1）数据资产化；2）数据的本质是商品，可以用来交易和流通；3）数据交易会产生价值。

数据交易与传统交易的区别

数据的本质，是蕴含在数据背后的价值，与普通商品流通有着很大的差异性，因此我们需要首先深入探索数据交易本身的固有特征。

第一，数据是一种特殊的，能反复交易的商品。数据的交易，与传统商品交易最大区别就是数据的可反复交易性。某台变压器卖给了一个客户以后，就不能同时卖给另一个客户，但数据这种特殊的商品从理论上说是可以同时卖给不同的买家，因为数据出售的边际成本接近零。

第二，数据价值的相对性。比如电网营销部门有大量的监控图像、视频数据，这些数据对于普通大众而言价值基本为零，但对于格灵深瞳等专门做图像、视频分析的公司，则是能提升识别准确率的宝贵资源。

第三，数据交易的不仅仅是数据本身，更多的是数据的价值。

在未来成熟的数据交易市场，主要的交易会围绕蕴含在数据背后的价值，而数据价值发现将会是数据交易市场的核心任务。贵阳大数据交易所交易的并不是底层数据，而是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、 可视化 出来的结果。

第四，数据交易涉及的隐私性。如电力客户的档案数据涉及到客户的基本信息，电力客户缴费数据涉及到客户的财务信息等。面对数据交易涉及的隐私性的问题，我们至少可以通过以下两个方面来解决：1）数据脱敏，某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。2）不直接交易原始数据，而是基于原始数据的加工、挖掘，继而交易价值数据。

其他行业数据交易的经验

有价值的数据来自于交易和共享，而大数据必须跟行业结合才会产生价值。对于交通行业而言，其问题在于产生拥堵、安全问题与环境问题。那么，交通由数据来驱动的话可以在哪些方面有所作为呢？可以想到的有交通运力设计、路网线网设计、生活设施配套、以及城市规划设计等。而要让数据真正流转起来，需要将交通数据的拥有方、应用方、以及加工方整合到一起组建一个交通数据交易平台。

“TDEP”就是这样一个交通数据交易平台，其整合了交通数据拥有方华视互联以及交通数据加工方深圳北斗应用技术研究院（SIBAT）。华视互联是户外数字电视广告联播网 “华视传媒” 旗下的子公司，其主要专注于公共交通WiFi的建设与运营；交通数据加工方深圳北斗应用技术研究院由中科院深圳先进技术研究院与深圳南山区政府共同筹建。

华视互联目前已经覆盖了99个城市，覆盖了18万多辆公交车，目前有1000多万注册用户，覆盖人数7.3亿。作为交通数据拥有方，华视互联每天可以产生 80多GB的新增数据，新增GPS数量为3.08亿条，每天网络流量为1万GB，同时每天新增用户为8万人。

前期以华视互联的交通数据为基础，通过数据采集、对接数据接口，构建一个数据供应商联盟。之后数据再过手TDEP，对采集来的数据进行数据质量认证、数据价值评估、以及数据定制服务。最后，数据经过清洗、分析、挖掘后，再流转到包括政府、学校和科研机构在内的公共客户，以及大型企业客户和中小企业/个人客户手中。

电网营销数据交易模式

大营销业务现状概览

电网营销部门要拥抱数据交易，首先要盘点数据资源。而营销数据的主要来源是营销业务，故梳理电网营销部业务现状就显得很重要。以下为大营销业务现状概览：

从上图可以看出电网营销部的核心数据包括：客户档案数据、用电检查数据、缴费充值数据、95598呼叫数据、新增扩容数据，电力客户用电数据等。电网营销部丰富的数据奠定了电网营销数据可开展数据交易的基础。

营销数据交易的价值迸发

营销数据已经成为电网营销部门的宝贵资产，越来越发挥着更多的价值。从数据需求的角度来讲，电网营销部门既需要外部的数据，外界又需要电网营销部门的数据，如下图所示，电网营销作为数据需求方的情况：

电网营销部门可利用中国气象局、国家统计局提供的天气、经济数据来做区域电量预测，用于电源点布局、生产计划的制定。95598电力故障维修还可以利用交通部门发布的交通流数据避开高峰路段，规划最优路径，提升故障维修效率。利用中华人民共和国国土资源部的建设用地供应数据（如工矿仓储、房地产基础设施数据），提前布局配电网规划等。利用中国人民银行的征信数据支撑国网电商公司的小额贷款业务。这样的例子还有很多，可以说，电网营销部门对外部数据存在极大的需求，另外，外界对电网营销的数据也存在极大的需求，如下图，电网营销部门作为数据提供方：

外部语音识别公司可以利用电网客服中心每天产生的大量的语音数据提升语音识别的准确率。新能源设备供应商利用设备的GIS数据、设备运行等数据不仅可以提升现有设备的性能，而且还可以辅助新品的研发。培训公司、科研机构可以利用营销领域的知识库数据快速、高效的开展人员培训、科学研究。随着新能源汽车的普及，越来越多的电力汽车车主急需知道附近的充电桩位置信息，如果电力营销部门将该数据交易给地图服务公司，就能很好的解决电力汽车车主的需求。这样的例子还有很多，可以说，外界对电网营销数据存在极大的需求。

综上，电网营销数据的交易和共享存在极大的市场空间，数据交易具有必要性。

电网营销数据交易模式探索

结合已经开展数据交易的其他行业经验，如“TDEP”模式，国网营销部门可以自建或者借助第三方建立数据交易平台。在数据交易平台中，国网营销部门可作为数据拥有方也可作为数据需求方，纳入数据加工方、数据应用方，形成开放、共享的数据交易体系。

在完善的数据交易体系下，电力营销数据的交易模式可以按照数据获取、数据分类、数据质量认证、数据价值评估、数据交易、以及售后服务等流程开展：

数据获取：营销业务产生数据，也可以通过数据交易得到外部数据，重视数据，刻意的“养数据”。

数据分类：盘点数据资源，列出数据清单，盘点数据分布。

数据质量评估：包括检视数据的准确性、合规性、一致性、重复性、及时性、完备性，并利用信息熵指标建立营销数据准确性和完整性等的质量评价体系。

数据价值评估：数据资产是营销部门重要的战略资源,在对数据资产价值构成及其主要影响因素分析的基础上,引入层次分析模型构建指标评价体系,并利用层次分析法计算数据资产各项评估指标权重,建立基于成本和应用综合考虑的数据资产价值评估模型,可以实现数自动的数据资产价值评估。

数据交易：具体方式可以通过1）数据交易，包括各类型电网营销数据，提供数据包、API两种数据形态。2）数据服务，针对有需求的客户提供针对性数据服务，如提供某区域海量客户用电行为分析帮助政府部门分析“空房率”。3）数据产品化，比如在迎峰度夏期间，发布配网负荷指数等。

售后服务：数据交易不是一锤子买卖，为了为客户提供可靠、优质的数据服务，可将数据交易纳入现有95598客服体系，包括95598网站和95598电话，且按照市场需求不断优化数据产品。

小结

未来的创新将会围绕着数据的跨界融合衍生出数据服务新产业，企业内外数据、线上、线下数据融合产生更威猛的化学反应，基于数据的创新会不断给我们更多的惊喜，而数据交易使得获取产业上下游数据、行业内外数据更加方便。在“数据为王”的大数据时代，我们有理由相信，拥有优质数据资产的电网营销部门会通过数据交易等方式更好、更多的释放数据蕴含的价值。

作者丨美林数据2022实验室高级研究员 苟蛟龙

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责任编辑：陈卓阳