1、部署大数据分布式处理框架
 
分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特 征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算 具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能 力。
 
2、研究构建大数据分析处理架构
 
梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息 化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时 数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升大数据分析和挖掘能力。
 
3、利用大数据分析创造价值
 
数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。
 
信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。
 
4、如何让数据驱动业务
 
如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速 地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须山数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门 提供数据服务。
 
大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以 感知，业务可以用数据评价并山数据决策。
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