(1)多系統數據融合有阻力

現階段調度系統如D5000、調度生產管理系統、缺陷管理系統等在建設初期都自成體系，調度各專業的數據融合性差，信息孤島現象嚴重。如果只是針對傳統BI分析，問題不大，因為傳統BI分析更關注于單個業務領域或業務主題的數據，但這樣不利于從一個宏觀視角去發現各專業數據之間關聯性，不利于洞察更具深度和廣度，準確性更高，預測性更強的數據價值。所以多數據的匯總融合，是電力調度大數據應用得以實現的第一步。

(2)數據質量難保證

近年來，電網公司推進了數據采集、存儲等方面的建設，但仍然難以規避數據質量問題。數據質量體現在數據的完整性和準確性兩方面，例如在進行負荷預測時，大量用戶側的用電行為數據、氣象數據并沒有記錄在案，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據不準確，則直接關系到預測的準確性。