基于大數據和層次分析法的電力信息系統成熟度評估

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基于大數據和層次分析法的電力信息系統成熟度評估

作者:孫寶華 李云鵬 于元旗 同東輝 曹智

來源:《科技風》2019年第13期

????????摘要:文章首先分析了業務系統成熟度的評估指標體系,隨后介紹了層次分析法確定指標權重數值,包括創建層次遞階結構、建立判斷矩陣、一致性檢驗以及層次單排序等,最后介紹了成熟度綜合評估,希望能給相關人士提供一些參考。

????????關鍵詞:大數據;層次分析法;成熟度評估

????????電力信息系統中的主要包括數據中心、企業資源計劃、用電信息收集、營銷系統、生產管理系統等部分,不同的業務系統之間存在著多樣的復雜交互行為和異步操作行為,各種系統之間的有序運行是企業信息化的基礎保障,同時也是建設現代化企業的基礎要求,為此需要在信息背景下,對業務系統的成熟度進行準確評估。

????????一、業務系統成熟度的評估指標體系

????????選取指標是創建評估體系的基礎,為了能夠讓整個評估指標體系更加準確、客觀、全面,在選取指標的過程中應該遵循規范性、可操作性、相互獨立性、全面性、準確性和客觀性等原則。隨著電力企業中逐漸應用各種業務系統進行信息化管理,電力企業中的基礎數據也逐漸增加,數據中主要包括外部數據、空間數據、信息管理數據、實時采集數據等,其中數據容量較大的有空間數據存儲和實時采集數據,從而給在大量數據信息中挖掘擁有代表性數據指標工作增加了一定的難度。

????????從大數據的角度入手,對企業內現有的各種業務系統實際狀況和應用需求進行重新分析。利用HADOOP技術為基礎創建和計算業務并行、分布式儲存的監測業務平臺,對海量數據分布進行有效儲存和處理,挖掘業務系統成熟度代表特征,遵循分層、分類的處理原則,考慮到業務系統功能的滿意度、實用性和適應能力以及系統內部權限匹配、流程貫通、崗位設置等元素,同時結合業務系統中的及時性和準確性進行綜合考慮。

????????針對電力信息系統的生命運行周期,對系統性能測試結果、用戶使用報告、用戶測試報告、系統設計說明等進行全面的調查。同時利用HADOOP軟件中的業務監測系統通過K-MEANS的聚類分析方法對相關數據進行實時采集、組織和分析,對模型進行固化分析,從而形成相應的評價分析標準。針對那些能夠對業務系統成熟評價產生影響的大量因素實施數據挖掘,將系統典型特征提取出來,參考專家經驗,對業務系統中的固有特性進行深入挖掘,從而將人員權限、數據質量、流程貫通、功能應用等四種一級影響元素挖掘出來,以相互獨立性和全面性為基礎,整合上述四種指標體系,獲得全部業務系統的評估指標,從而準確判斷成熟度。

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