电力大数据的集成就是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机的集中，从而为用户提供全面的数据共享。目前电力企业各部门的数据运行管理大多是竖井模式，信息采集与管理系统是相对孤立构建的，这也就导致了很多问题的出现，数据多源异构、信息冗余、統计分析模型不一致、数据质量参差不齐等问题。这对电力大数据的集成管理提出了很高的要求，必须能够有效解决企业内部系统之间的数据冗余及部分数据信息无法实现关联的问题。大数据处理过程中非常关键的一个技术就是存储技术，可以采用NoSQL（NotOnlySQL，泛指非关系型数据库）技术，可以很好的解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，应用时，不需要事先定义数据模式，数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。NoSQL将数据划分然后存储在各个本地服务器上，从本地磁盘读取数据的性能往往要好于通过网络传输获得，系统的性能得到了大大的提高。

一些电力工程配备的工作人员缺少着较弱的综合控制能力，本身综合素质能力有待提升，也没有真正的使用到总体电力。现在这个时期，国家对于电力单位制定了一系列有关的规章，大体上看着好像是按照政策办事，可是真正到了落实与执行的时候，一些企业便开始投机取巧，大多数体现在执行的时候不到位。一些施工企业，只有在培训和开会的时候，才找出管理条例进行学习与宣讲，在培训与会议结束时，也不会真正落实到环节里面，更严重的是缺少安全意识和保护意识。有一些施工单位在动员会议上面，讲述的是慷慨激昂，需要工作人员怎样去提升安全意识，怎样遵守规章制度，可是在现实生产过程中，却没有看重施工安全，也不会去深入过程。同时，有一些施工企业在实施宣讲安全管理的时候，缺少调研和研究，没有深刻的看待问题本质，也没有从本质上分析问题。这些不规范、不科学的行为，最后只能导致执行不到位，影响安全管理的同时也影响企业健康发展。

可以说，影响电力技术水平的重要因素之一就是高压设备在线检测技术，在传统的高压设备在线检测技术中还存在诸多的不足之处。其中，有这样几方面的内容被包含于其中：首先，只有在停电的情况下才可以将此过程顺利完成，然而，在电力系统中有时会遇到比较特别的设备，一些时候难以实现断电控制，这样就导致很多地方不会顺利的实现检验，从而诱发许多安全问题；其次，在检测的时候一般会遇到非常繁琐的程序，因此，在检测的过程中会花费掉很多的时间和经历，此外，检测的结果在某种程度上是由技术人员的技术水平所决定的；再次，较长的检测耗时，古老的检测技术所花费的检测时间比较长，而且对缺陷的位置把控不准确；最后，因为过低的电压，会把系统电压缩小，此外，在检测的时候，断电对其带来的影响较小，很难确保在正常的状态下运行电气设备，这样就难以体现出电厂的具体运行情况，此外，使得诊断结果的准确性、真实性也会受到影响。

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