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大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。然而想要完美地实现上述能力对有些行业来说却并不那么容易。
电力行业受行业特点限制，大数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不够理想。数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据甚至需要手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。如今，行业内企业纷纷感受到来自工业4.0的压力，这个传统行业是时候考虑与时代牵手，迎接大数据的挑战了。
从领头羊到拓荒者
秦山核电站是中国自行设计、建造和运营管理的第一座压水堆核电站，是目前国内核电机组数量最多、堆型最丰富、装机最大的核电基地。一直以来，秦山核电站都是我国核电行业中的“领头羊”。在国内外力推工业4.0的新形势下，秦山核电站意识到，向智慧核电转型是个潜在机遇，并在十三五规划中，用拓荒者的姿态提出了建设数字核电厂的愿景。中核核电运行管理有限公司CIO、副总工程师伍吉泽在项目开始时表示：“我们将要启动的是国内首个核电大数据咨询项目，旨在根据业务现状制定出切实可行的大数据平台方案，将新时代的科技成果与我们的业务相结合，做好数据挖掘和分析利用，充分发挥出核电数据的价值。”
主泵、稳压器、蒸汽发生器、安全壳、汽轮发电机、危急冷却系统……这些都是核电站最常见的重要设备。核反应所释放的能量巨大，任何设备出现的一点小小的故障都可能导致极其严重的后果。
为保证安全性，核电站建立了充足的后备库存，以保证对故障设备的及时替换和更新；同时，在对设备定期检查的基础上，不定期开展了动态检查，以确定设备运转正常，降低设备运行风险。
如果能利用大数据平台的分析和预测能力，分析出故障率较高的设备类型，预测出设备故障时间点，那么就能设计出更合理的库存比例和更精准的动态检查计划，进而将运行风险降到最低，安全性能提高的同时还能降低库存和动态检查的成本。
核电行业大数据需要大胆拓荒，力求完美的转型。通过对秦山核电站现状进行深入的调研和分析，从数据、功能、物理、工具、制度多个维度进行了成熟度评估，并针对核电站在设备库存和设备可靠性等方面的具体业务需求，从大数据平台层面给出了切实可行的解决方法：
大数据平台可结合ERP、EAM、集采平台等系统中的物料信息、缺陷信息、采购周期信息、供应商评价信息、采购价格、仓储等信息，分析物料/设备采购成本，判断采购决策，减少库存量。
利用大数据平台关联分析能力，结合EAM、ERP等系统中的设备缺陷信息、缺陷工单维修信息、采购记录、供应商评价信息，构建设备、缺陷、供应、维修、经验等多维度的分析模型，计算出设备的综合指标，预测出设备可能出现故障的时间点，实现对设备可靠性的分析和预测，提前预防，降低运行风险。
两层面入手大数据平台
通过深入咨询，秦山核电站最终决定重点从功能架构和技术架构两个层面着手，建设大数据平台：
在功能架构上，建立完善的企业级功能架构。秦山核电站目前各部门业务系统已经比较完善，有足够有价值的历史数据可以进行分析和预测，但现阶段这些数据还较为分散、相对独立。集采集、存储、管控、调度监控能力于一体的大数据平台，可以提高数据的综合利用率，打通各部门数据壁垒，帮助其实现“数字化核电”的目标。
大数据采集方面，为及时发现核电站设备故障，大数据平台应同时具备实时和非实时数据的采集能力。将流计算框架作为基础，通过对流数据进行高效实时运算，支撑实时业务响应和规则动态匹配。
大数据存储方面，为满足海量实时设备信息的存储需求，大数据平台需要同时具备结构化与非结构化数据的存储和计算能力。利用内存库和流计算技术，实现数据的快速计算和存储，进而提升业务的反应速度。
大数据管控方面，以秦山核电站现有数据字典为基础，从元数据管理、数据标准建立、数据质量监控、数据处理监控、数据共享发布等方面入手，实现书同文、车同轨的数据管控能力。
大数据度调度监控方面，为实现大数据作业运行情况的监控和干预以及直观的性能分析，平台应具备强大的调度监控能力和友好的可视化界面，以实现智能稳定的调度监控能力。
技术架构上要“创新”而不是“替换”。通过多年的信息化建设，秦山核电站在核电领域始终保持着技术领先地位，目前已经形成了相对完善的企业信息化体系。大数据平台的建设充分利用原有信息化成果，将原有系统和大数据平台技术完美融合，采取利“旧”创“新”的一体化混合式架构，在原有业务功能的基础上，提升生产经营的决策水平。
在数据管控方面，大数据平台从数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全等方面对数据进行全面管控，确保数据的安全可靠，进一步提升大数据平台的分析与预测能力。
中核核电运行管理有限公司信息项目处处长马寅军表示：“通过向大数据转型，秦山核电站梳理了业务场景，明确了功能架构，同时确定了可落地的技术方案，明确规划出了未来5年内的大数据中心建设方向。这不仅对秦山核电站有重要意义，对整个核电行业的发展都起到了极大的推动作用。”
电力行业受行业特点限制，大数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不够理想。数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据甚至需要手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。如今，行业内企业纷纷感受到来自工业4.0的压力，这个传统行业是时候考虑与时代牵手，迎接大数据的挑战了。
从领头羊到拓荒者
秦山核电站是中国自行设计、建造和运营管理的第一座压水堆核电站，是目前国内核电机组数量最多、堆型最丰富、装机最大的核电基地。一直以来，秦山核电站都是我国核电行业中的“领头羊”。在国内外力推工业4.0的新形势下，秦山核电站意识到，向智慧核电转型是个潜在机遇，并在十三五规划中，用拓荒者的姿态提出了建设数字核电厂的愿景。中核核电运行管理有限公司CIO、副总工程师伍吉泽在项目开始时表示：“我们将要启动的是国内首个核电大数据咨询项目，旨在根据业务现状制定出切实可行的大数据平台方案，将新时代的科技成果与我们的业务相结合，做好数据挖掘和分析利用，充分发挥出核电数据的价值。”
主泵、稳压器、蒸汽发生器、安全壳、汽轮发电机、危急冷却系统……这些都是核电站最常见的重要设备。核反应所释放的能量巨大，任何设备出现的一点小小的故障都可能导致极其严重的后果。
为保证安全性，核电站建立了充足的后备库存，以保证对故障设备的及时替换和更新；同时，在对设备定期检查的基础上，不定期开展了动态检查，以确定设备运转正常，降低设备运行风险。
如果能利用大数据平台的分析和预测能力，分析出故障率较高的设备类型，预测出设备故障时间点，那么就能设计出更合理的库存比例和更精准的动态检查计划，进而将运行风险降到最低，安全性能提高的同时还能降低库存和动态检查的成本。
核电行业大数据需要大胆拓荒，力求完美的转型。通过对秦山核电站现状进行深入的调研和分析，从数据、功能、物理、工具、制度多个维度进行了成熟度评估，并针对核电站在设备库存和设备可靠性等方面的具体业务需求，从大数据平台层面给出了切实可行的解决方法：
大数据平台可结合ERP、EAM、集采平台等系统中的物料信息、缺陷信息、采购周期信息、供应商评价信息、采购价格、仓储等信息，分析物料/设备采购成本，判断采购决策，减少库存量。
利用大数据平台关联分析能力，结合EAM、ERP等系统中的设备缺陷信息、缺陷工单维修信息、采购记录、供应商评价信息，构建设备、缺陷、供应、维修、经验等多维度的分析模型，计算出设备的综合指标，预测出设备可能出现故障的时间点，实现对设备可靠性的分析和预测，提前预防，降低运行风险。
两层面入手大数据平台
通过深入咨询，秦山核电站最终决定重点从功能架构和技术架构两个层面着手，建设大数据平台：
在功能架构上，建立完善的企业级功能架构。秦山核电站目前各部门业务系统已经比较完善，有足够有价值的历史数据可以进行分析和预测，但现阶段这些数据还较为分散、相对独立。集采集、存储、管控、调度监控能力于一体的大数据平台，可以提高数据的综合利用率，打通各部门数据壁垒，帮助其实现“数字化核电”的目标。
大数据采集方面，为及时发现核电站设备故障，大数据平台应同时具备实时和非实时数据的采集能力。将流计算框架作为基础，通过对流数据进行高效实时运算，支撑实时业务响应和规则动态匹配。
大数据存储方面，为满足海量实时设备信息的存储需求，大数据平台需要同时具备结构化与非结构化数据的存储和计算能力。利用内存库和流计算技术，实现数据的快速计算和存储，进而提升业务的反应速度。
大数据管控方面，以秦山核电站现有数据字典为基础，从元数据管理、数据标准建立、数据质量监控、数据处理监控、数据共享发布等方面入手，实现书同文、车同轨的数据管控能力。
大数据度调度监控方面，为实现大数据作业运行情况的监控和干预以及直观的性能分析，平台应具备强大的调度监控能力和友好的可视化界面，以实现智能稳定的调度监控能力。
技术架构上要“创新”而不是“替换”。通过多年的信息化建设，秦山核电站在核电领域始终保持着技术领先地位，目前已经形成了相对完善的企业信息化体系。大数据平台的建设充分利用原有信息化成果，将原有系统和大数据平台技术完美融合，采取利“旧”创“新”的一体化混合式架构，在原有业务功能的基础上，提升生产经营的决策水平。
在数据管控方面，大数据平台从数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全等方面对数据进行全面管控，确保数据的安全可靠，进一步提升大数据平台的分析与预测能力。
中核核电运行管理有限公司信息项目处处长马寅军表示：“通过向大数据转型，秦山核电站梳理了业务场景，明确了功能架构，同时确定了可落地的技术方案，明确规划出了未来5年内的大数据中心建设方向。这不仅对秦山核电站有重要意义，对整个核电行业的发展都起到了极大的推动作用。”