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一、电力经营管理分析与辅助决策系统的实现方案
1.系统的核心支撑
电力经营管理分析与辅助决策系统以数据仓库为核心技术。数据仓库作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，可以应用到电力的经营管理上，从电力企业海量积累的数据中进行综合的整理分析，近一步的挖掘隐藏信息，而且数据仓库所分析的信息并不只是当前电力企业中所收集到的信息，而是从过去的某一时间到现在的所有数据信息。所以，通过数据仓库可以帮助决策者把握以后的发展趋势，起到一个辅助决策的作用，有利于电力经营管理分析与辅助决策系统的建设。
2.系统的架构组成
数据仓库是作用是将信息归纳处理，并提供给决策人员。它主要由以下几部分组成。第一是数据源，它是数据仓库系统的基础。一般包括电力企业内部处理信息和外部收集信息。内部信息包括数据库管理员所管理的业务数据、处理之后的数据以及公司内各类文档数据资料，而外部信息则包括正常的法律法规、市场收集到信息以及其他电力企业的信息等.。第二是数据的存储与管理，它是整个数据系统的核心。数据仓库的关键所在就是对数据进行存储和处理。面对电力企业的海量数据，他可以进行快速的抽取清理，高效的整合，按照一定的要求进行重组，从而确定出系统的物理存储结构，进行建设。第三是OLAP服务器，主要是对海量的数据进行高效的重组。通过它，系统可以对所需要分析的数据进行有效的集成，按不同的模型重组，方便最终的决策者进行全方位、多角度的分析，并研究其接下来的发展趋势。最后是前端工具，包括各种数据分析、数据查询、数据挖掘等应用开发工具。
3.系统的技术支持
通过数据仓库来实现电力经营管理分析与辅助决策系统必须要有以下的技术支持。首先是ETL技术。通过它将分散的数据文件或数据库等不同数据源的数据进行抽取，然后进行初步的处理，最后加载到数据仓库中，为以后的联机分析处理以及数据挖掘操作提供基础。其次是联机分析处理（OLAP），它具有很强的分析功能、形象的数据操作过程和可视化的分析结果等特点决定了它可以辅助决策。通过可以共享多维的信息，对一个或多个多维数据集可以进行联机数据访问和分析，创建出数据透视表或图来总结数据，使用户或者决策者可以多角度的去观察数据。最后是数据挖掘（Datamining），数据挖掘指的是对海量的数据进行深入的分析，比如情报检索、模式识等，从而发现其中隐藏于数据中特殊规律的过程。这就可以为决策者推算数据之后的发展趋势提供数据支持。
4.方案的实现价值
（1）通过整合管理不同数据平台的数据，可以满足系统以后的详细分析，可以促进数据的标准化。
（2）解决了原来数据分散、不易进行统计分析等问题，为电力企业的数据整合提供便利。
（3）通过该系统，可以充分分析数据，利用数据，进行深入的挖据，从而提高客户的洞察力和高层决策者的监督力度，方便决策，进而提高电力企业在同行业中的竞争力。
二、电力经营管理分析与辅助决策系统的应用方案
1.方便查询数据
对于电力的经营管理决策者而言，及时的了解数据的最新发展动态，掌握业务情况，做出正确决策非常重要。通过电力经营管理分析与辅助决策系统，使得对数据库以及SQL语言不了解的人也可以进行详细的数据统计分析，只要他们按照规定的业务逻辑就可以完成操作，而且可以以各种可视化的形式查看结果。
2.对数据进行OLAP分析
电力企业通过该系统可以对工作中某一个具体问题进行单独的OLAP分析，节省时间，高效率操作。电力企业的工作人员可以从该系统中获取所收集到相关数据，进行OLAP分析，具体可以通过饼状图、柱状图、折线图等多种形势呈现出来，通过多方位的观察数据和分析，从而得到真实可靠的结论。
3.实时监控、预测
通过该系统，电力企业可以对企业的电费销售进行实时的监控，对广大的用户群生活用电量，甚至是实时银行的收费情况等都能有一个好的统计。另外，该系统可以对电力企业中的业务系统中积累的数据进行深入的分析，比如电压合格率的浮动变化、电价的增加对用电量的影响，供电的可靠性等，从而对隐藏在数据中的规律进行科学的推测，对未来一段时间内的售电量、公司售电收入以及客户的增减进行一个大胆的预测，帮助对企业在近期做一些调整。
三、结语
随着科学技术的发展和我国的电力企业体制改革的不断深化，电力企业的网络化、信息化、计算机化建设已经有了一定的成就，接着就是高级领导层对现状进行分析后提出的决策支持。本文利用数据仓库技术对海量的数据进行整合处理，为电力经营管理分析与辅助决策系统的建设提工供技术支撑，从而方便高层对电力的经营管理提出决策指示。该系统的建设旨在帮助电力企业提高电力经营管理水平，面对如今的局势能够做出正确的决策，从而实现健康快速的发展。