電力數據挖掘進入“復雜再生產”的新階段。依靠移動終端、傳感設備、物聯網等采集電力生產、傳輸、配送的全量數據，會導致數據量龐大、結構復雜、數據關系難以梳理等問題。雖然數據體量大，但價值密度低，可讀性差，難以直接轉化為數據資產。利用人工智能與大數據技術，依照不同主體數據需求有針對性地生產或二次加工高價值密度、低隱私性數據，有助于推動電力數據資源地商業化應用。

隨著電力信息化的推進以及新型電力系統的規劃建設，企業運營管理的驅動力量發生了根本轉變，由傳統的經驗驅動模式逐漸轉化為數據驅動模式。目前，集中式與分布式電源并存，新能源大規模并網，電力市場主體增多，主體間的協同與交易網絡也隨之倍增。傳統經驗趨動模式已經不足以應對海量數據下的復雜系統的運行優化。通過轉變驅動模式，實現數據業務化和業務數據化的閉環驅動，將大數據量化、洞察、預測、展示、決策等功能賦能電力企業創新發展。

電力作為流經經濟社會各個環節的血液，與經濟相關性很強，可以表征經濟運行形態。電力大數據與金融、工商、消費等其他行業大數據有跨界融合應用的趨勢，構建基于數據合作的創新型數據增值模式，實現數據資源跨界聯合分析，開展產業聯動共贏發展的新生態格局。

為此，IDC展開《IDC PeerScape：電力行業大數據解決方案最佳案例》研究，本次研究中的大數據解決方案指為電力企業提供的，以大數據技術為核心的，包括企業大數據收集、管理及應用的相關平臺、軟件產品及服務。包括但不限于數據治理服務、大數據管理平臺建設、大數據挖掘分析應用等。主要涵蓋平臺+軟件、服務兩大類別。通過對各案例的深度調研，篩選出了應對行業挑戰的優秀案例及相關解決方案：

本研究選取了中國長江三峽集團、大唐廣西桂冠電力、國網超高壓公司、國網天津電力等9家企業的大數據解決方案落地案例進行了詳細展示，覆蓋發電、輸電、配電等多領域實踐，以期為更多發電、電網、供電企業提供參考，助力降本增效目標。