另一方面，公司初步建立了专业人才队伍，为大数据建设提供了人才保障。公司近年来不断引入人才，承担起公司信息化业务发展的重任。
针对大数据技术研究，公司已经进行了一些有益尝试。例如，建设基于数据中心的数据资源管理平台，围绕大数据采集、存储与计算相关技术，完成初步技术探索，大幅提升了数据治理效率，显现出良好的应用效益，不仅使得分析效率提升数倍，还将硬件成本降低了50%以上，为后续构建企业级大数据平台奠定理论基础。
南方电网大数据应用思路
根据南方电网公司已有技术和资源基础，建议南方电网公司大数据应用建设遵循以下思路：
统一规划，顶层设计。统一开展大数据顶层设计和长期发展战略，设立切合实际的目标、优先级策略，统筹制定公司大数据各项行动计划，形成公司大数据总体框架与大数据整体发展建设计划。
集中资源，高效管理。整合资源，打破业务间的数据壁垒，完整接入人力资源管理系统、财务管理系统、营销管理系统、资产管理系统、生产运行系统、综合管理系统及协同办公系统的数据资源至大数据平台，构建公司统一集中的数据中心，挖掘数据价值。制定健全的大数据管理规范体系，促进信息部和业务部门协作开展大数据分析、应用和建设。
统一平台，个性应用。以数据中心建设成果为基础，引入分布式数据库和大数据分析组件，构建具有业界领先水平的统一大数据生态环境，打造支持决策分析、运营监控、个性化分析及数据增值服务等跨业务应用的开放平台，为公司战略制定、经营管理、电网运行、科研创新、社会服务提供一体化的大数据服务。
人才培养，全面发展。全面培养电网大数据人才，构建懂技术、精业务、善管理的公司大数据分析和运营团队，为公司大数据发展提供坚实的人力资源保障，持续性地挖掘公司数据价值。
>>案例
如果流感看得见
在数据量足够大的情况下，生活中几乎所有的需求都可能被预测出来。在日本，一个预测感冒的网站受到了关注。只要打开网站用自己的社交网站账号登录，就可以通过数万条社交网站记录找出可能感冒的人。该程序还会结合气温和湿度的变化来预测将来感冒的流行情况，并制作一个“易感冒日历”。不仅如此，还能统计目前发烧以及嗓子痛的患者数量，大家能知道身边有多少人有感冒症状，并提前做好预防准备。
