浅析“数据+业务”复合型人材养成之路

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以下文章来源于数据攻城狮乐哥 ，作者数据攻城狮乐哥

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数据攻城狮乐哥 .

10年+能源电力行业深耕，信息化/数字化项目经验，致力做“数据+业务”复合型数据攻城狮，郑州数据交易所首批数据经纪人，深圳数据交易所开放群岛开源社区首批行业数据科学家，DAMA国际会员，CDMP国际注册数据管理师。

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随着能源电力行业数字化转型加速，对于既懂数据技术又精通业务的复合型人才的需求愈发迫切。对于一线数据技术类员工或者管理者来说，实现向“数据+业务”复合型人才的转变，不仅是个人职业发展的关键，也是推动企业创新和发展的重要力量。本文将从实践层面探讨个人如何达成这一转型目标🎯。

一、深入理解业务

作为能源电力行业的数据技术人员，要理解数据，首先就要对所在企业的业务有全面且深入的理解。这包括但不限于电力生产、传输、分配和销售的整个流程，以及企业的运营管理、市场竞争态势等方面。

对于电力生产环节，需要了解各种发电方式（如火力发电、水力发电、风力发电、太阳能发电等）的原理、设备运行特点、生产效率影响因素等。例如，火力发电中的锅炉燃烧效率、汽轮机运行参数，以及新能源发电中的风光资源预测、设备可靠性等。

在电力传输领域，要掌握输电线路的规划设计、运行维护，以及电力系统的稳定性、可靠性相关知识。比如，不同电压等级输电线路的损耗计算，变电站设备的运行状态监测等。

对于电力分配和销售，需要明白配电网的结构和运行方式，用户需求特点和用电行为分析，以及电力市场的规则和营销策略。

为了深入理解业务，简要来说可以采取以下方法。（1）主动参与业务部门的工作会议和项目讨论，了解业务的最新动态和面临的问题。（2）跟随业务人员进行实地考察和调研，亲身体验业务流程和操作环境。（3）阅读企业内部的业务文档、报告和行业研究资料，不断积累业务知识。

二、掌握数据技术

在具备扎实的业务基础后，还需要掌握几个方向的数据技术，包括数据采集、存储、接入处理、挖掘分析和可视化等方向。

数据采集方面，要熟悉各种传感器、智能电表等数据采集设备的工作原理和应用场景，掌握数据采集的接口和协议。例如，在智能电网中，如何高效准确地采集实时电量、电压、电流等数据。

数据存储上，了解关系型数据库（如Oracle、MySQL）、非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）以及数据仓库（如Hive、Snowflake）的特点、使用、和适用场景，能够根据业务需求选择合适的存储方案。

数据接入处理环节，熟练运用数据清洗、转换、整合的工具和技术，如Python中的Pandas库、Apache Spark等，确保数据的质量和一致性。

数据挖掘分析方面，掌握统计分析、机器学习、数据挖掘等方法和算法，能够运用这些技术从海量数据中提取有价值的信息和知识。例如，使用回归分析预测电力负荷，运用聚类算法对用户进行分类等。

数据可视化也是至关重要的一环，能够运用Tableau、PowerBI等可视化BI报表工具将复杂的数据以直观、易懂的图表形式展示出来，为业务决策提供有力支持。

为了不断提升数据技术能力，可以采取以下方法。（1）参加线上线下的技术培训课程和研讨会，学习最新的数据技术和应用案例。以战代练，通过参与各种各样的实际项目，在实践中，积累真实的技术实操经验。（2）用好自媒体、互联网、视频号直播等渠道，积极参加线上线下的技术培训课程和研讨会，学习了解最新的数据技术和应用案例。（3）参与开源项目或社区，与同行交流经验，共同解决技术难题。

三、建立数据驱动的思维模式

拥有数据驱动的思维模式是成为“数据+业务”复合型人才的核心。这意味着在面对业务问题时，能够首先想到运用数据来分析和解决。

例如，当电力企业面临电网损耗过高的问题时，不是仅仅依靠经验和直觉来判断原因，而是通过收集和分析电网设备的运行数据、电力传输的线路参数、设备设施信息等，设计正确的业务分析思路，运用数据分析方法和技术，找出损耗的关键节点和影响因素，从而制定精准的解决方案。

在日常工作中，要养成用数据说话的习惯，以数据为依据进行决策和判断。同时，要具备敏锐的数据洞察力，能够从海量的数据中发现潜在的业务表现、机会、风险、问题等。

为了培养数据驱动的思维模式，可以采取以下方法策略。（1）定期进行数据分析案例的学习和讨论，借鉴成功的经验和方法。（2）建立数据实践文化氛围，鼓励在小范围内进行数据驱动的决策尝试，积累成功经验后逐步推广。（3）与具有数据驱动思维的同行交流，学习他们的思考方式和工作方法。

四、跨部门合作与沟通

在能源电力企业中，数据技术部门与业务部门之间的紧密合作至关重要。作为“数据+业务”复合型人才，具备良好的跨部门合作和沟通能力是必须的、更是必需的。

与业务部门合作时，要能够理解他们的需求和痛点，用业务语言将数据技术方案进行清晰的阐述和解释，确保业务人员能够理解和接受。同时，也要倾听业务人员的意见和建议，不断优化数据解决方案，使其更贴合业务实际。

在跨部门沟通中，要保持积极主动的态度，及时共享信息，避免出现信息孤岛和误解。建立良好的合作关系，共同推动项目的顺利进行。

为了提高跨部门合作与沟通能力，可以采取以下方法策略。（1）参加跨部门沟通技巧培训，学习有效的沟通方法和策略。（2）主动参与跨部门项目，在实践中锻炼合作和沟通能力。（3）定期组织跨部门的交流活动，增进彼此的了解和信任。

五、持续学习与创新

随着能源电力行业不断发展，新技术、新业务模式层出不穷。要成为优秀的“数据+业务”复合型人才，必须保持持续学习和创新的精神。

关注行业的最新动态和趋势，了解大数据、人工智能、区块链等新技术在能源电力领域的应用和发展。学习新的业务理念和管理方法，不断更新自己的知识体系。

同时，要勇于创新，敢于尝试将新的技术和方法应用到实际工作中，为企业创造新的价值。例如，探索利用区块链技术实现电力交易的可信记录和追溯，或者运用人工智能技术进行电网故障的智能诊断和预测。

为了实现持续学习与创新，建议多尝试如下的活动。（1）订阅行业权威的期刊和博客，及时了解最新的研究成果和实践经验。（2）参与行业创新大赛和学术交流活动，与同行分享和交流创新想法。（3）在企业内部建立创新激励机制，鼓励员工提出新的想法和解决方案。

六、项目实践与经验积累

实践是检验和提升能力的重要途径。积极参与企业内部的各类数据相关项目，将所学的业务知识和数据技术应用到实际工作中。

在项目实施过程中，会遇到各种各样的问题和挑战，这正是积累经验、提升能力的好机会。通过解决实际问题，不断优化工作方法和流程，提高项目的质量和效果。同时，要注重对项目经验的总结和反思。项目结束后，对整个过程进行复盘，分析成功和不足之处，将宝贵的经验教训应用到未来的项目中。

为了更好地进行项目实践和经验积累，数据技术人员可多尝试如下的活动。（1）主动争取参与重要的、具有挑战性的数据项目，锻炼自己的能力。（2）建立个人的项目经验库，将项目中的关键技术、解决方案、遇到的问题及解决方法等详细记录下来。（3）与同事分享项目经验，共同成长进步。

总之，作为能源电力行业的一线数据技术类员工或者管理者，要成为“数据+业务”复合型人才，需要在深入理解业务的基础上，精通数据技术，建立数据驱动的思维模式，加强跨部门合作与沟通，保持持续学习与创新，并通过项目实践不断积累经验。只有这样，才能在数字化时代的能源电力行业中脱颖而出，为企业的发展贡献更大的价值，同时也实现个人的职业成长和发展。

关于作者

10年+电力央企乙、丙、丁方服务经历，能源电力行业数字化转型项目经验丰富，深度参与业务系统、数据中心、数据管理/治理、行业业务咨询等项目实践工作，略有些许墨水积累。

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关于社区

PowerData数据之力社区是由一群数据从业人员，因为热爱凝聚在一起，以开源精神为基础，组成的数据开源社区，目前成员5000+。由数据攻城狮乐哥与PowerData共建的国内首个能源电力大数据群组，目前已聚集100+在行业深耕的各类数据技术人员、业务分析人员，以技术开源协同、行业实践探讨、推动行业应用场景落地等为目标，开展交流。

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