數(shù)據(jù)是最基本的元素，也許是市政公司最寶貴的資產(chǎn)。然而，大多數(shù)市政公司僅使用他們擁有的很小一部分?jǐn)?shù)據(jù)。目前正在討論的“大數(shù)據(jù)”，我們看到市政公司正在挖潛，利用他們具有的這些財(cái)富推出新的想法，并產(chǎn)生新的價(jià)值。這不是小數(shù)據(jù)，市政公司可以從整個(gè)公共市政的無數(shù)系統(tǒng)和子系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，能夠獲得對(duì)整個(gè)城市基礎(chǔ)設(shè)施方面的全面了解。這包括實(shí)時(shí)生成的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非操作性數(shù)據(jù)。市政公司還可以收集和使用大量來自外部，如氣象臺(tái)和金融市場的數(shù)據(jù)。

　　市政的運(yùn)營每天都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，智能電網(wǎng)技術(shù)的部署會(huì)急劇增加這些數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)產(chǎn)生在不同的地方，通常是職能部門，包括資產(chǎn)管理、電水氣運(yùn)營、客戶服務(wù)，市政財(cái)務(wù)、合規(guī)監(jiān)管、計(jì)劃、設(shè)計(jì)、工程和維護(hù)。這些數(shù)據(jù)通常分散在不同的數(shù)據(jù)區(qū)，有些市政公司會(huì)在中央數(shù)據(jù)區(qū)不斷同步和集中這些數(shù)據(jù)。

　　市政數(shù)據(jù)的最大消費(fèi)者和生產(chǎn)者是那些數(shù)以億計(jì)嵌入在設(shè)備中的傳感器或控制器，他們安裝在建筑物、變電站、發(fā)電機(jī)、變壓器和各種電水氣輸配網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備中。這些設(shè)備用連續(xù)或離散的方式與其他設(shè)備進(jìn)行通信和互動(dòng)，結(jié)合歷史或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)，產(chǎn)生新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這些就是市政公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　新技術(shù)的測量優(yōu)勢

　　用大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)進(jìn)行性能預(yù)測，這項(xiàng)技術(shù)引起了高管們的注意，使用新技術(shù)還需要新的度量指標(biāo)。市政公司還必須面對(duì)可再生能源、需求響應(yīng)、分布式能源等所帶來的不確定性;還必須應(yīng)對(duì)監(jiān)管、勞動(dòng)力老化、電網(wǎng)資產(chǎn)老化，以及其他外部因素，如極端天氣事件等。

　　此外，隨著智能電網(wǎng)的投資不斷增加，政策制定者、監(jiān)管者、客戶、股東和市政公司都想利用測量新技術(shù)所帶來的優(yōu)勢。這些優(yōu)勢包括：智能電網(wǎng)對(duì)其他系統(tǒng)是否提高了柔性?諸如靈活性、可控性，可測性、可配置性、可調(diào)度性、可預(yù)測性、互操作性、可到達(dá)性、堅(jiān)固性和安保性等。

　　基于市政公司定義和評(píng)估的度量(Metric)和關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)，僅是整個(gè)數(shù)據(jù)庫中的一個(gè)子集。例如，電網(wǎng)可靠性度量：系統(tǒng)平均供電干擾時(shí)間(SAIDI)，客戶平均斷電持續(xù)時(shí)間(CAIDI);是基于配電管理系統(tǒng)和停電管理系統(tǒng)，而資產(chǎn)的健康和維護(hù)度量是從資產(chǎn)管理系統(tǒng)中導(dǎo)出。同樣，業(yè)務(wù)模式的KPI來源于法規(guī)和政策的信息，客戶服務(wù)的度量是客戶滿意度調(diào)查的結(jié)果。

　　只有在極少數(shù)情況下，市政公司今天的KPI是用全部可用的數(shù)據(jù)來計(jì)算的。

　　相關(guān)分析支持運(yùn)行預(yù)測

　　對(duì)人類 -- 網(wǎng)絡(luò) -- 物理系統(tǒng)(即智能電網(wǎng)和能源交換網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行因果分析比較困難，因?yàn)檫@種系統(tǒng)非常復(fù)雜，他們實(shí)際上是系統(tǒng)套系統(tǒng)(SOS)，受眾多的變量和現(xiàn)象影響?；谝蚬P(guān)系的度量對(duì)理解智能電網(wǎng)以什么方式運(yùn)行非常有幫助。然而，這個(gè)環(huán)境充滿了復(fù)雜性、不確定性和相互依賴性，可能不能用因果關(guān)系來識(shí)別和解釋。

　　另一方面，如果把大數(shù)據(jù)相關(guān)性分析與預(yù)測、統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘工具相結(jié)合，能夠幫助市政公司發(fā)現(xiàn)：兩個(gè)變量或兩個(gè)度量的相關(guān)程度和一個(gè)量影響其他量的可能性。

　　相關(guān)分析并不否定理解因果關(guān)系的必要性，而是提供了更多有價(jià)值的洞察力，預(yù)測什么會(huì)影響什么。有了這些信息，可以進(jìn)行更深入的分析，更好理解問題的因果維度。

　　通常，很強(qiáng)的相關(guān)性意味著兩個(gè)變量之間的鏈接有更高的可能。這是一個(gè)由肯尼斯?庫基爾(Kenneth Cukier)和維克多·邁耶?舒恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)在大數(shù)據(jù)一書給出的重要特性。

　　按照他們的說法，“相關(guān)性有助于我們把握現(xiàn)在，預(yù)測未來：如果A經(jīng)常??與B一起發(fā)生，我們需要觀察B來預(yù)測A的發(fā)生。把B作為一個(gè)代理服務(wù)器，可以幫助我們捕捉A發(fā)生的可能性，甚至我們不能直接測量或觀察A。它有助于預(yù)測A在未來可能會(huì)發(fā)生什么?！?/span>