(1)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合有阻力

現(xiàn)階段調(diào)度系統(tǒng)如D5000、調(diào)度生產(chǎn)管理系統(tǒng)、缺陷管理系統(tǒng)等在建設初期都自成體系，調(diào)度各專業(yè)的數(shù)據(jù)融合性差，信息孤島現(xiàn)象嚴重。如果只是針對傳統(tǒng)BI分析，問題不大，因為傳統(tǒng)BI分析更關注于單個業(yè)務領域或業(yè)務主題的數(shù)據(jù)，但這樣不利于從一個宏觀視角去發(fā)現(xiàn)各專業(yè)數(shù)據(jù)之間關聯(lián)性，不利于洞察更具深度和廣度，準確性更高，預測性更強的數(shù)據(jù)價值。所以多數(shù)據(jù)的匯總?cè)诤希请娏φ{(diào)度大數(shù)據(jù)應用得以實現(xiàn)的第一步。

(2)數(shù)據(jù)質(zhì)量難保證

近年來，電網(wǎng)公司推進了數(shù)據(jù)采集、存儲等方面的建設，但仍然難以規(guī)避數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的完整性和準確性兩方面，例如在進行負荷預測時，大量用戶側(cè)的用電行為數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)并沒有記錄在案，勢必會影響負荷預測的準確性;此外，如果構建負荷預測模型的歷史數(shù)據(jù)不準確，則直接關系到預測的準確性。