CN114255073A - 一种基于数据中台的营销普查方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据中台的营销普查方法，包括普查任务管理、档案修改、数据治理、普查内容管理和普查规则，营销业务应用与营销业务管理平台协同，基于营销数据范围及待普查用户范围生成普查工单。营销业务应用将普查工单推送至普查工具，现场工作人员收到普查工单后对营销信息进行现场核查，核查后将普查工单反馈至营销业务应用，审核后进行数据归档。通过营销业务管控平台看板功能根据普查结果生成普查看板。本发明开展营销普查项目建设，将营销普查工作从传统的事后核查向事中监测推进，实现业务规范执行的实时管控要求，减少事后稽查的工作量，以及由于质量不到位带来的其他业务问题。
Description
技术领域
本发明属于电网用电管理技术领域，具体涉及一种基于数据中台的营销普查方法。
背景技术
为贯彻落实营销大普查工作要求，支撑营销大普查工作的顺利开展，由于此项工作涉及的点多面广、时间周期长、管控难度高，为了减少重复工作，需建设一种基于数据中台的营销普查方法，实现营销普查工作的智能化、自动化和可视化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据中台的营销普查方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数据中台的营销普查方法，包括普查任务管理、档案修改、数据治理、普查内容管理和普查规则，营销业务应用与营销业务管理平台协同，基于营销数据范围及待普查用户范围生成普查工单。营销业务应用将普查工单推送至普查工具，现场工作人员收到普查工单后对营销信息进行现场核查，核查后将普查工单反馈至营销业务应用，审核后进行数据归档；
其中所述普查任务管理包括普查工单处理、普查工单审核和普查情况统计；
所述档案修改包括档案修改申请及档案修改审核；
所述数据治理包括异常数据抽取及异常数据判断；
所述普查内容管理包括普查主题管理及普查项管理；
所述普查规则包括普查规则管理及普查规则配置。
优选的，所述基于数据中台的营销普查方法的总体架构包括数据源、数据中台、应用层及普查异常数据抽取；
所述数据源是指各原业务方法生产环境数据库，为数据中台提供数据来源，经数据中台的接入组件抽取到数据中台的贴源层，为下游业务和服务做数据支撑；
所述数据中台是指接入各原业务方法数据后，经数据中台流转经过贴源层、共享层和分析层三层。其中贴源层定位为贴近源业务方法，存储源业务方法的存量及增量数据，其表结构与源业务系表结构基本保持一致；共享层定位为模型层，用于存储按照SG-CIM模型整合转换的模型表；分析层用于存储按业务逻辑处理后的结果表；
所述应用层是指依托数据中台的数据和服务API，为各类业务方法定制具体的功能及应用；
所述普查异常数据抽取：基于数据中台的原始数据，通过配置的普查检查规则，过滤和筛选出异常的数据，存储到数据中台分析层和同步到基础数据平台的一个应用。
优选的，所述基于数据中台的营销普查方法的技术架构包括展现层、计算层、数据存储及基础设施；
所述展现层是指异常数据的普查指标，通过EP5框架，提供模型级别的元数据管理和指标公式的配置界面，通过界面动态调整指标公式参数，识别业务模型边界，调整任务技术参数，进而优化计算性能。通过HUE查询各个业务模型下的明细数据；
所述计算层是指利用华为云的任务作业与资源调度平台Yarn，以及内存计算框架Spark，抽取原始数据，利用Spark提供的RDD内存数据结构，进行普查指标的分布式计算，保证上百指标的日粒度的计算效率；
所述数据存储是指普查的原始数据，从数据中台的贴源层Hive获取，数据结构和营销的标设是高度契合的。提取数据后，经过数据分析，存储到数据中台的分析层组件GaussDB中，同时也回写到基础数据平台Oracle中。分析计算的过程中，会加工生成一些临时表，缓存到数据中台的hdfs目录。应用的配置数据则存储在postgresql数据库上；
所述基础设施是指应用的存储和计算都是在华为云的引擎下执行和调度的。而应用的部署和配置，应用的规则库则是部署在华为云的客户端主机上。
优选的，所述数据中台的营销普查方法的数据架构包括基础数据及应用数据；
所述基础数据包括营销用户基础档案信息；
所述应用数据：包含新装数据、异常规则、工单数据、工单消息数据、工单数据、方法配置数据、日志数据。
本发明的有益效果是：开展营销普查项目建设，将营销普查工作从传统的事后核查向事中监测推进，实现业务规范执行的实时管控要求，减少事后稽查的工作量，以及由于质量不到位带来的其他业务问题。
附图说明
图1为本发明的总体架构框图；
图2为本发明的技术架构框图；
图3为本发明的数据架构框图；
图4为本发明的业务流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1-4所示的一种基于数据中台的营销普查方法，包括普查任务管理、档案修改、数据治理、普查内容管理和普查规则，营销业务应用与营销业务管理平台协同，基于营销数据范围及待普查用户范围生成普查工单。营销业务应用将普查工单推送至普查工具，现场工作人员收到普查工单后对客户信息、营配基础档案等营销信息进行现场核查，核查后将普查工单反馈至营销业务应用，审核后进行数据归档；
其中所述普查任务管理包括普查工单处理、普查工单审核和普查情况统计；
具体的，所述档案修改包括档案修改申请及档案修改审核；
具体的，所述数据治理包括异常数据抽取及异常数据判断；
具体的，所述普查内容管理包括普查主题管理及普查项管理；
具体的，所述普查规则包括普查规则管理及普查规则配置。
如图1所示，其中一种基于数据中台的营销普查方法的总体架构包括数据源、数据中台、应用层及普查异常数据抽取；
具体的，所述数据源是指各原业务方法生产环境数据库，为数据中台提供数据来源，经数据中台的接入组件抽取到数据中台的贴源层，为下游业务和服务做数据支撑，主要有营销，PMS等方法；
具体的，所述数据中台是指接入各原业务方法数据后，经数据中台流转主要经过贴源层、共享层和分析层三层。其中贴源层定位为贴近源业务方法，主要存储源业务方法的存量及增量数据，其表结构与源业务系表结构基本保持一致；共享层定位为模型层，用于存储按照SG-CIM模型整合转换的模型表；分析层用于存储按业务逻辑处理后的结果表；
具体的，所述应用层是指依托数据中台的数据和服务API，可为各类业务方法定制具体的功能及应用；
具体的，所述普查异常数据抽取：基于数据中台的原始数据，通过配置的普查检查规则，过滤和筛选出异常的数据，存储到数据中台分析层和同步到基础数据平台的一个应用。
如图2所示，其中一种基于数据中台的营销普查方法的技术架构包括展现层、计算层、数据存储及基础设施；
具体的，所述展现层是指异常数据的普查指标，通过东软能源提供的EP5框架，提供模型级别的元数据管理和指标公式的配置界面，通过界面可以动态调整指标公式参数，识别业务模型边界，调整任务技术参数，进而优化计算性能。HUE是华为MRS组件下提供的数据可视化组件。通过HUE可以查询各个业务模型下的明细数据，为数据计算的准确性和完整性，提供了可视化的确认方式；
具体的，所述计算层是指利用华为云的任务作业与资源调度平台Yarn，以及内存计算框架Spark，可以快速以及无缝的抽取原始数据，利用Spark提供的独特的RDD内存数据结构，进行高效的普查指标的分布式计算，保证上百指标的日粒度的计算效率；
具体的，所述数据存储是指普查的原始数据，从数据中台的贴源层Hive获取，数据结构和营销的标设是高度契合的。提取数据后，经过数据分析，存储到数据中台的分析层组件GaussDB中，同时也回写到基础数据平台Oracle中。分析计算的过程中，会加工生成一些临时表，缓存到数据中台的hdfs目录。应用的配置数据则存储在postgresql数据库上；
具体的，所述基础设施是指应用的存储和计算主要都是在华为云的引擎下执行和调度的。而应用的部署和配置，应用的规则库则是部署在华为云的客户端主机上。
如图3所示，其中一种基于数据中台的营销普查方法的数据架构包括基础数据及应用数据；
具体的，所述基础数据主要包括营销用户基础档案信息；
具体的，所述应用数据：主要包含新装数据、异常规则、工单数据、工单消息数据、工单数据、方法配置数据、日志数据等结构化数据。
其中一种基于数据中台的营销普查方法的建设内容包括：
5.1营销普查支持方法
5.1.1营销普查稽核规则
按照营销业务应用的标注化设计要求,收集、整理及维护客户档案、用能普查、分布式光伏等业务的稽核规则，形成统一标准的营销普查稽核规则库，营销普查稽核库按照不同的业务类型进行维护，包括基础档案信息，业扩报装流程入口校核，供用电合同检查等相关业务的稽核规则管理，并提供规则的具体校核方法和计算标准。
5.1.2营销业务在线普查
按照稽核规则，提供营销普查，提供统一服务调用接口及标准，由业务方法根据实际情况进行调用使用，并反馈结果。
5.1.2.1基础档案信息
1.用户基础信息。重点核查用户户名、地址、法人联系人、电气联系人、账务联系人等信息是否规范，与实际是否相符。
2.实名认证信息。重点核查居民用户身份证件信息、工商业用户社会统一信用代码、营业执照等有效证件信息是否齐全。
3.用电行业分类。重点核查用户行业分类与现场用电性质一致性，高耗能行业用户是否准确。
4.容量信息。合同容量、实际运行容量是否与实际相符。
5.增值税票信息。重点核查增值税票信息是否准确规范，是否存在开票信息与用电户名不一致等情况。
6.费控用户信息。费控用户是否联系人是否有效，是否存在费控用户未签署费控协议等情况。
7.交费信息。重点核查交费方式与实际情况是否相符。
8.市场化交易关系。重点核查市场化交易类型标识。
9.网上国网渠道标识。重点核查是否完成网上国网推广绑定。
10.用户标签信息。重点核查积分、信用等标签信息是否准确。
5.1.2.2业扩报装环节
在开展业扩报装业务时，需在申请受理及业务流程执行过程中核查填写依据及要求，确保业扩报装后的数据质量完整准确。
1.申请环节：重点检查申请受理信息是否完整，填写内容是否符合基础档案规则要求。包括申请原因，证件信息，联系方式，账户信息等。
2.现场勘查环节：重点核查现场勘查环节及编制的各类方案是否符合规范要求，对于遗漏及错误的信息要进行约束和提示。
3.工程验收环节：重点核查工程进度，会审信息，附件完整性等，对于遗漏及错误的信息要进行约束和提示。
4.装换表环节：重点核查表计示数，装换表日期等信息是否准确，表计是否与计量点进行有效关联等。
5.送电环节：重点核查送电日期、立户日期的填写情况是否完整准确。
6.信息归档环节：按照基础档案信息进行校核，确保无错漏情况，若存在错漏情况，按照档案类信息整改流程进行整改。
5.1.2.3供用电合同
1.合同版本。重点核查合同是否使用最新版本，合同版本政策执行是否与实际情况相符，是否存在同一用户同时存在多版有效合同等情况。
2.合同基本要素。重点核查户名、地址、合同容量等基础信息。
3.合同签订日期。重点核查合同签订日期大于到期日期或者签订日期与到期日期的区间与合同有效期不一致等情况。
5.1.2.4低保五保用户
1.低保五保用户信息：重点核查低保五保用户清单，是否符合国家及省政府要求。检查低保五保基础信息是否有重复，是否有缺失及不符合规范。
2.低保五保优惠执行信息：对于标记为低保五保的用户发行电费是否执行优惠，优惠执行结果是否准确。
3.低保五保用电量信息：对于用电量异常的低保五保用户进行筛选，并提交给政府单位进行校核。
5.1.2.5反窃查违等违规情况
1.针对拥有疑似窃电标签用户是否已开展用电检查业务进行核查。
2.反窃查违举报工单问题的处置及答复情况。
3.临时用电管理。重点核查临时用电超期或改变现场用电性质等情况，临时用电无手续销户转新装规避临时用电期限问题，违规使用无表临时用电情况。
5.1.2.6计量档案核对
(1)计量方式与接线方式是否对应。
(2)计量方式与用户分类是否对应。
(3)计量点变损分摊标志是否完整。
(4)计量点分类与计量点性质是否对应。
(5)计量点分类与主用途类型是否对应，是否存在计量点分类为关口，主用途类型为售电侧结算的情况。
(6)计量点主用途类型与计量点性质是否对应，是否存在主用途类型为售电侧结算，计量点性质为考核的现象。
(7)计量方式与电压等级是否对应，是否存在电压等级为高压，计量点计量方式为低供低计的现象。
(8)计费关系中母级计量点是否存在无计量点信息的现象。
(9)同一计量点的下级定比值合计是否存在大于1的现象。
(10)是否存在计量点和用户电价无对照关系的现象。
(11)是否存在计量点投运日期大于当前日期的现象。
(12)计量点变损算法标志是否准确，是否存在变损计费标志与计量方式不匹配现象。
(13)是否存在运行电能表无关联计量点的现象。
(14)运行电能表综合倍率是否准确。
(15)运行电能表示数类型是否准确。
(16)运行互感器资产号是否完整。
(17)运行互感器在用电流变比是否准确。
(18)运行互感器在用电压变比是否准确。
(19)是否存在用电容量与互感器变比不匹配的情况。
5.1.3营销普查任务管理
根据检查及分析出来的异常数据，制定专项普查任务。
制定实际进行普查数据明细，执行数据准备，普查执行人员通过APP应用获取普查数据,现场完成数据普查后，将普查数据提交到普查方法中，普查数据审核人员对普查数据进行审核，在审核通过后，针对普查整改的数据进行同步核对，核对完成后执行普查数据的归档。
其中，在审核阶段之后可以针对异常用户，制定异常用户普查任务。
5.1.3.1普查任务编制
通过对在线普查业务中出现的异常归并组合，生成普查整改任务，实现普查任务的派工，处理和审核。
5.1.3.2普查任务派工
对生成的普查任务工单进行派工，指定整改人员及编制整改工作内容。
5.1.3.3普查任务获取
获取普查任务及详细信息。
5.1.3.4普查任务处理
根据普查工单进行调查核实，填写核实结果及启动整改工单，根据不同的类型整改工单如下：
1.非算费档案整改
非算费相关的错误信息，启动档案整改流程进行修改，修改后的档案信息直接更新，档案整改流程归档后普查工单方可归档。
2.算费档案整改
与算费有关的错误信息选择相关业扩流程进行修改，按照业扩报装流程推进，并且在业扩报装流程归档后普查工单方能归档。
3.营销业务整改
对于其他营销业务流程提交的异常，则编辑及提交整改情况。
5.1.3.5普查任务提交
将普查任务及处理结果进行提交。
5.1.3.6普查结果审核
对于普查结果信息进行核查和审核，审核完成后自动归档。
5.1.3.7普查结果归档(自动)
对完成的普查结果进行归档操作。
5.1.4档案整改流程
5.1.4.1档案整改申请
发起档案整改流程，并完成档案信息修改，完成时应调用档案普查服务进行校核。
5.1.4.2档案整改审核
对档案整改结果进行审核，审核完成后归档。
5.1.4.3档案整改归档
对完成整改的档案进行归档操作。
5.1.5普查成果抽查
5.1.5.1抽查任务制定
从已完成的普查任务中，选择抽查的用户，生成普查抽查任务。
5.1.5.2抽查结果录入普查审核人员进行数据核对完成，将核对的数据结果录入关联的抽查任务中。
5.1.6营销普查服务开放
按照稽核规则开发的在线普查业务功能，作为微服务接口提供给业务方法进行调用。
1.基础档案信息
2.业扩报装环节
3.供用电合同
4.计量档案核对
5.2营销普查支持方法(APP)
5.2.1APP登录
选择登陆账号的登陆的下拉框。确定选择登陆账号。输入密码后登陆方法。
当登陆普查方法APP端时，通过针对普查执行人员录入的信息进行校验，防止其他无关人员修改普查信息。
5.2.2营销普查任务
当普查执行人员，到达普查用户现场，通过以下功能完成数据普查：
1.通过【普查任务选择】功能选择当前需要执行的普查任务。
2.在选择普查任务后，根据普查任务的类型进行按照对应的流程逐步进行普查。
3.根据普查结果确定是否发起普查整改工作，根据不同的类型启动对应的整改工单进行处理，对于需要进行业扩流程推进的则发起业扩工单申请。
5.2.2.1普查任务编制
通过对在线普查业务中出现的异常归并组合，生成普查整改任务，实现普查任务的派工，处理和审核。
5.2.2.2普查任务派工
对生成的普查任务工单进行派工，指定整改人员及编制整改工作内容。
5.2.2.3普查任务获取
获取普查任务及详细信息。
5.2.2.4普查任务处理
根据普查工单进行调查核实，填写核实结果及启动整改工单，根据不同的类型整改工单如下：
1.非算费档案整改
非算费相关的错误信息，启动档案整改流程进行修改，修改后的档案信息直接更新，档案整改流程归档后普查工单方可归档。
2.算费档案整改
与算费有关的错误信息选择相关业扩流程进行修改，按照业扩报装流程推进，并且在业扩报装流程归档后普查工单方能归档。
3.营销业务整改
对于其他营销业务流程提交的异常，则编辑及提交整改情况。
5.2.2.5普查任务提交
将普查任务及处理结果进行提交。
5.2.2.6普查结果审核
对于普查结果信息进行核查和审核，审核完成后自动归档。
5.2.2.7普查结果归档(自动)
对完成的普查结果进行归档操作。
5.2.3档案整改流程
5.2.3.1档案整改申请
发起档案整改流程，并完成档案信息修改，完成时应调用档案普查服务进行校核。
5.2.3.2档案整改审核
对档案整改结果进行审核，审核完成后归档。
5.2.3.3档案整改归档
对完成整改的档案进行归档操作，并将结果提交给营销方法更新。
5.2.4普查成果抽查
5.2.4.1抽查任务制定
从已完成的普查任务中，选择抽查的用户，生成普查抽查任务。
5.2.4.2抽查结果录入
普查审核人员进行数据核对完成，将核对的数据结果录入关联的抽查任务中。
5.2.5支撑功能
5.2.5.1人员管理
进行登录账号密码维护。
5.2.5.2版本管理
1、版本信息
业务操作员查看当前APP的软件版本信息。
2、版本升级
普查执行员在进行APP登录时，通过提示的版本升级信息，执行版本升级操作。
5.2.5.3GPS定位
接入点地址和接入设备地址都用终端上的GPS定位，在对应页面点击“定位”按钮，将定位结果输出到页面中，进行修订后进行保存。
5.2.5.4拍照上传
提供拍照功能，执行将现场情况核实后，进行拍照并提交后台。
5.3营销业务应用改造
5.3.1业扩报装
在业扩报装流程环节调用在线普查服务进行数据填写内容校验。
5.3.2用户档案普查
按用户进行用户档案普查，对普查结果有异常的调用档案整改流程进行整改。
5.3.3客户经理普查
按客户经理服务范围内的用户信息进行普查，对普查结果有异常的进行现场普查确认，并根据普查结果进行整改。
5.3.4档案更新服务
对于非算费档案信息修改，在完成档案整改流程后更新用户档案信息，并记录操作记录。
如图4所示，一种基于数据中台的营销普查方法，业务流程包括下列步骤：
S1、生成普查工单；
S2、推送至普查工具；
S3、现场核查；
S4、工单反馈；
S5、数据归档。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于数据中台的营销普查方法，其特征在于：包括普查任务管理、档案修改、数据治理、普查内容管理和普查规则，营销业务应用与营销业务管理平台协同，基于营销数据范围及待普查用户范围生成普查工单；营销业务应用将普查工单推送至普查工具，现场工作人员收到普查工单后对营销信息进行现场核查，核查后将普查工单反馈至营销业务应用，审核后进行数据归档；
其中所述普查任务管理包括普查工单处理、普查工单审核和普查情况统计；
其中所述档案修改包括档案修改申请及档案修改审核；
其中所述数据治理包括异常数据抽取及异常数据判断；
其中所述普查内容管理包括普查主题管理及普查项管理；
其中所述普查规则包括普查规则管理及普查规则配置。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的营销普查方法，其特征在于：所述基于数据中台的营销普查方法的总体架构，其中包括：
2.1数据源：各原业务方法生产环境数据库，为数据中台提供数据来源，经数据中台的接入组件抽取到数据中台的贴源层，为下游业务和服务做数据支撑；
2.2数据中台：接入各原业务方法数据后，经数据中台流转经过贴源层、共享层和分析层三层；其中贴源层定位为贴近源业务方法，存储源业务方法的存量及增量数据，其表结构与源业务系表结构基本保持一致；共享层定位为模型层，用于存储按照SG-CIM模型整合转换的模型表；分析层用于存储按业务逻辑处理后的结果表；
2.3应用层：依托数据中台的数据和服务API，为各类业务方法定制具体的功能及应用；
2.4普查异常数据抽取：基于数据中台的原始数据，通过配置的普查检查规则，过滤和筛选出异常的数据，存储到数据中台分析层和同步到基础数据平台的一个应用。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据中台的营销普查方法，其特征在于：所述基于数据中台的营销普查方法的技术架构，其中包括：
3.1展现层：异常数据的普查指标，通过EP5框架，提供模型级别的元数据管理和指标公式的配置界面，通过界面动态调整指标公式参数，识别业务模型边界，调整任务技术参数，进而优化计算性能；通过HUE查询各个业务模型下的明细数据；
3.2计算层：利用华为云的任务作业与资源调度平台Yarn，以及内存计算框架Spark，抽取原始数据，利用Spark提供的RDD内存数据结构，进行普查指标的分布式计算，保证上百指标的日粒度的计算效率；
3.3数据存储：普查的原始数据，从数据中台的贴源层Hive获取，数据结构和营销的标设是高度契合的；提取数据后，经过数据分析，存储到数据中台的分析层组件GaussDB中，同时也回写到基础数据平台Oracle中；分析计算的过程中，会加工生成一些临时表，缓存到数据中台的hdfs目录；应用的配置数据则存储在postgresql数据库上；
3.4基础设施：应用的存储和计算都是在华为云的引擎下执行和调度的；而应用的部署和配置，应用的规则库则是部署在华为云的客户端主机上。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的营销普查方法，其特征在于：所述基于数据中台的营销普查方法的数据架构，其中包括：
4.1基础数据：包括营销用户基础档案信息；
4.2应用数据：包含新装数据、异常规则、工单数据、工单消息数据、方法配置数据、日志数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111507194.0A CN114255073A (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于数据中台的营销普查方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111507194.0A CN114255073A (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于数据中台的营销普查方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114255073A true CN114255073A (zh) | 2022-03-29 |
Family
ID=80794650
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111507194.0A Pending CN114255073A (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于数据中台的营销普查方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114255073A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114638729A (zh) * | 2022-05-18 | 2022-06-17 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于能源互联网营销服务的双中台架构的电力稽查方法 |
| CN116361389A (zh) * | 2023-03-17 | 2023-06-30 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于国网营销采集系统的数据同步链路方法及系统 |
-
2021
- 2021-12-10 CN CN202111507194.0A patent/CN114255073A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114638729A (zh) * | 2022-05-18 | 2022-06-17 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于能源互联网营销服务的双中台架构的电力稽查方法 |
| CN116361389A (zh) * | 2023-03-17 | 2023-06-30 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于国网营销采集系统的数据同步链路方法及系统 |
| CN116361389B (zh) * | 2023-03-17 | 2024-03-08 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于国网营销采集系统的数据同步链路方法及系统 |
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