電力教育培訓具有十分悠久的歷史，時代的進步、科學技術的發(fā)展不斷推動著電力教育培訓的進一步發(fā)展。傳統(tǒng)的電力教育培訓存在很大的盲目性和局限性。隨著信息技術的發(fā)展，電力教育培訓的方式發(fā)生了深刻變化，培訓教育手段得到了極大的豐富。特別是大數據技術的出現，給電力教育培訓帶來了全新的理念，給電力教育培訓注入了強大的動力。運用大數據相關技術建立科學的電力教育培訓分析模型，將隱涵于歷年的培訓數據中的信息挖掘出來，徹底解決電力教育培訓中長期存在的困惑和難題，提高電力教育培訓的針對性和時效性。通過對國網四川省電力公司及技能培訓中心（四川電力職業(yè)技術學院）、行業(yè)內電力教育培訓機構、行業(yè)外電力教育培訓機構目前行業(yè)電力教育培訓現狀進行了大量的調研與分析，運用大數據技術的特性，結合電力行業(yè)特點和實際建立了一個電力教育培訓大數據平臺。旨在通過對電力教育培訓大數據的挖掘，來提高電力教育培訓的質量。

　　當前大數據時代，各類教育平臺中逐步存儲起各類數據，并且海量地增長著。充分整合利用這些數據，作為教育決策依據，可提高決策的合理性、科學性和精準性。電力教育培訓是中心的核心業(yè)務，其涉及到中心的教學、管理和服務等各個領域，因此本文對中心內部、系統(tǒng)內基層單位、上級主管培訓部門以及20 個系統(tǒng)內培訓機構和100 個系統(tǒng)外培訓機構進行調研，從電力教育培訓的各個領域進行調研設計并逐步展開實施，最后對調研結果信息進行全面性、針對性及實效性分析。通過大數據平臺來發(fā)現中心在電力教育培訓中存在的缺陷，進而有針對性的去解決問題、轉變工作思路，并以中心在電力教育培訓中的可持續(xù)發(fā)展為目標去不斷的嘗試教學創(chuàng)新模式，提高電力教育培訓的質量。

　　結合電力教育培訓特點和大數據技術對調研結果分別從兩個角度出發(fā)進行分析，分別是從大數據對電力教育培訓的影響角度分析以及從培訓數據本身分析。

　　1） 從大數據對電力教育培訓的影響進行分析

　　改變電力教育培訓中對數據價值的認識。大數據的最大特點和優(yōu)點就是可以關注到學員的微觀表現，例如學員上課接打手機次數、課堂上的表情和說話情況等。這些數據對其他個體沒有意義，但將所有學員的數據綜合起來就能解答許多在培訓過程中的所遇到的各種疑問，甚至是一些在過去無法解決的難題。而與傳統(tǒng)數據最明顯的區(qū)別是，這些數據收集工作與學生自己的行為是完全獨立的，這使得數據具有客觀和真實性。

　　方便教師更全面了解每一個學員。大數據讓教師能夠更方便獲得每一個學員的真實信息。另外，也能夠幫助教師根據學員整體學習情況制定合理的培訓管理方案，選擇最合理、最能讓全體學員接受的教學模式，從而提高教師的工作效率和學員的學習效率。

　　幫助學員進行個性化高效學習。學員借助“大數據”，可以更好地了解自己的學習狀況，針對性開展自主學習，提高學習效率。大數據幫助我們以全新的視角判斷事物的可行性和利弊性；詳盡地展現了在傳統(tǒng)教學方式下無法察覺到的深層次學習狀態(tài)，進而有條件為每個學員提供個性化教學服務。

　　2） 從培訓數據本身分析

　　數據異構性：培訓數據數量繁多、類型繁雜，主要分為各類結構化和非結構化數據，包括培訓管理數據、培訓資源數據、學員信息數據、視頻監(jiān)控數據等。若要從中提取出有用的信息，需在數據集成時將數據進行轉換。

　　數據質量：培訓數據量大不一定就代表信息量或者數據價值的增大，相反很多時候意味著信息垃圾的泛濫。調研數據中存在數據不一致、數據重復錄入等大數據集成中所遇到的問題，究其原因：一方面單個系統(tǒng)不能容納從不同數據源集成的海量數據；另一方面如果在集成的過程中僅僅簡單地將所有數據聚集在一起而不作任何數據清洗，會使得過多的無用數據干擾后續(xù)的數據分析過程。所以需對數據進行質量監(jiān)控管理。

　　數據存儲方式：在大數據時代下，對數據存儲的要求越來越高，則需要采用新的數據存儲方式來應對數據爆炸，不能再依賴傳統(tǒng)的關系數據庫存儲數據。

　　數據共享性：對于電力教育培訓工作人員、教師和學員，結構復雜的培訓數據共享程度低，造成資源浪費，則需對數據進行整合平臺建設，合理高效利用數據資源。