1、部署大數據分布式處理框架
 
分布式處理框架是大數據時代下數據中心架構的基本特 征，包括分布式存儲和分布式計算。分布式存儲采用了可擴展的系統架構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然后將分解后的任務分配到不同的處理節點，最后將計算結果綜合起來得到最終的結果。分布式計算 具有更強的并行計算能力和擴展性，且適合多類型數據的混合處理，因此，電網企業需要在原有數據中心架構基礎上，構建分布式處理框架，提升數據存儲和處理能 力。
 
2、研究構建大數據分析處理架構
 
梳理電網企業數據中心現有的技術架構，研究大數據關鍵技術，結合目前行業主流的大數據處理架構，重點研究基于大數據平臺的數據中心信息基礎架構，在保護企業現有信息 化投資的基礎上，探索適合自身的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據方案。利用大數據技術改造完善數據中心分析處理架構，研究融合結構化數據、實時 數據、位置數據和非結構化數據的大數據信息基礎架構，構建企業級大數據分析與挖掘平臺，實現不同類型數據的融合集成與關聯分析，支撐大數據分析應用，提升大數據分析和挖掘能力。
 
3、利用大數據分析創造價值
 
數據的核心是發現價值，駕馭數據的核心是分析。如何駕馭大數據，如何在海量數據中挖掘有價值的信息是重中之重，因此企業更應專注于數據中隱藏的價值，通過應用大數據技術分析，充分挖掘數據的核心價值，不斷優化業務流程，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。
 
信息的影響力取決于數據關聯的能力，聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護提供商和氣象部門合作就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，對這些數據進行交叉關聯分析，可以幫助種植戶收獲更高的產量。
 
4、如何讓數據驅動業務
 
如何讓數據驅動業務，這是大數據時代下數據中心必須思考的關鍵問題。傳統數據中心疲于應付業務部門的需求，而大數據時代下，數據的復雜性決定了數據中心需要更加快速 地應對業務需求的變化和不確定性，因此數據中心必須山數據的保管者和服務者轉變為數據的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門 提供數據服務。
 
大數據時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、模擬預測，實時進行反饋，并及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從數據上立即得以 感知，業務可以用數據評價并山數據決策。
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