大數據的核心價值在於從海量復雜的數據中挖掘有價值的信息，通過大數據技術進行更快的分析和更準確的預測，發現新的商業模式，創造新的商業發展機會。因此，在大數據時代，企業迫切需要思考如何應用大數據技術改造和完善現有的數據中心平臺，提高企業的數據處理能力，提升數據分析水平，將大數據融入企業的整體數據方案。
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。分布式存儲采用可擴展的系統架構，使用多個存儲服務器分擔存儲負載。它不僅提高了系統的可靠性、可用性和訪問效率，而且易於擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解成若幹個小任務，然後將分解後的任務分配給不同的處理節點，最後將計算結果合成得到最終結果。分布式計算具有更強的並行計算能力和可擴展性，適合多種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的基礎上構建分布式處理框架，提高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技術架構，研究大數據關鍵技術，結合當前行業主流大數據處理架構，重點研究基於大數據平臺的數據中心信息基礎設施，在保護企業現有信息投資的基礎上，探索適合的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據解決方案。利用大數據技術改造和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設施，構建企業級大數據分析挖掘平臺，實現不同類型數據的整合和關聯分析，支撐大數據分析應用，提升數據分析挖掘能力。
3.利用大數據分析創造價值數據的核心是發現價值，控制數據的核心是分析。如何駕馭大數據，從海量數據中挖掘有價值的信息才是最重要的。因此，企業應著眼於數據的隱性價值，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，輔助企業科學決策，為其不斷創新發展積蓄力量。？
信息的影響力取決於數據關聯的能力，聚合多個大數據集獲得的新洞察遠遠超過單個大數據集獲得的洞察。例如，種子公司與作物保護提供商和氣象部門合作，綜合利用了許多大數據集，包括天氣數據、土壤水分數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據。這些數據的交叉相關分析可以幫助種植者獲得更高的產量。在電力企業中，來自配電、用電、客戶、天氣等不同數據源的數據將被轉化和整合，從而產生新的商業價值。通過電力交易數據、氣候數據與客戶家庭年齡結構、生活習慣的融合分析，了解客戶用電行為，滿足客戶差異化需求，通過挖掘深層次需求，開辟新的增值業務空間。？
4.如何做好數據驅動的業務如何做好數據驅動的業務，是大數據時代數據中心必須考慮的關鍵問題。傳統數據中心難以滿足業務部門的需求。大數據時代，數據的復雜性決定了數據中心需要更快地應對業務需求的變化和不確定性。因此，數據中心必須從數據的保管者和服務器轉變為數據的管理者和決策者，從被動響應業務部門的要求轉變為向業務部門提供數據服務。數據驅動業務是指數據作為壹種生產力，將數據分析和挖掘的信息主動實時反饋給業務決策者，影響和反饋企業業務的過程。
在大數據時代，可以對企業業務進行全流程分析、全方位監控、模擬和預測，並實時反饋，及時調整決策，改善業務發展方向，讓業務從數據中即時感知，業務用數據進行評估和決策。
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