数据之钥|数据治理解锁智慧水务新纪元

       近年来，数字经济作为一种新兴势力，依托数字科技与海量数据资源，正逐步重绘世界各国的经济竞争力版图及全球战略格局。智慧水务系统的核心，在于对庞大复杂的水务感知数据进行高效传输、安全存储及深度处理。当前，该领域的焦点已从单纯的数据生成与搜集，转向了对数据资源的精细管理和资产化利用，而这一转型过程中的数据治理挑战主要包括：

一、应对数据类型的多样性

智慧水务系统所涉及的数据不仅来源广泛、形态各异，还涵盖了丰富的结构化、半结构化及非结构化信息，且数据量呈持续膨胀态势。针对此情况，必要的策略有：

1、实施数据归类与梳理

通过对数据进行细致分类与整合，区分水质监测数据、水量统计信息、设施运行记录等，构建合理的数据管理体系与存储架构。

2、推动数据整合与标准化进程

确保跨来源、跨格式数据的有效整合，采用统一的数据标准和交换协议，促进各系统间数据的无障碍共享与融合。

3、增强数据存储与处理效能

构建高性能的数据存储与处理基础设施，涵盖先进数据库、数据仓库技术及云端存储方案，以适应大规模、多类型数据的处理需求。

4、运用高级数据分析与可视化工具

借助数据分析与可视化技术，深度剖析复杂数据集，揭示数据内在规律、相关性及发展趋势，为智慧水务策略规划提供科学依据与洞察。

5、构建严密的数据治理体系与安全保障

确立全面的数据治理框架及安全防护体系，确保数据的准确性、隐私保护与整体安全。这包括数据质量审计、数据保护措施、灾难恢复计划等，旨在维护数据的完整性和高度信任度。

二、数据质量低下

许多水务企业在历经长期的信息化构建后，积累了庞大的历史数据，尤其是某些老旧系统中的资料，给数据集成工作带来了严峻挑战。针对这类问题，可采取以下措施：

1、强化数据采集与监控

定期校验与调整设备，以保证数据的精确度和可靠性，同时升级数据监控力度，迅速识别并修正数据采集环节的漏洞。

2、深化数据净化与加工

对收集的数据进行全面净化，剔除异常值、噪音、重复记录，并填补缺失值，实施数据纠错作业。

3、实施数据质量监管与验证

构建数据质量管控体系，确立数据验证准则，通过验证过程来检验数据是否满足预设范围、逻辑关联等要求。

4、开展定期数据质量复审

安排定期的数据质量评估，聚焦其准确性、完整性及一致性。运用数据可视化与统计分析方法，探测异常模式并迅速启动修正流程。

5、构建数据质量管理框架

确立数据质量管理流程与标准，清晰界定质量目标与指标，确保质量管理的连续性和稳定性。组建专业数据质量团队，负责监督、提升数据质量及开展相关培训工作。

三、数据标准混乱

信息化建设初期，因缺乏统一的数据规范与协调，不同数据源间标准不一，数据关联性差，加大了数据清洗难度和风险。

1、推行数据标准化

确立并普及统一的数据标准及规程，确保跨数据源与系统的数据格式、命名规范、计量单位等的一致性。构建数据字典与模型，明确定义数据元素及其关联，保障数据集成和流通的一致性。

2、数据转换与匹配

对异构数据源实施数据转换与映射，使其遵循统一标准。利用ETL技术或自定义转换脚本，将数据从原始格式转为标准格式，确保映射精准无误。

3、深化数据清理与核验

继续深化数据清洗工作，消除冗余、缺失或错误信息，并验证数据的合法性和逻辑性。

4、加强数据协同合作

与数据供应商、用户及管理部门紧密协作，建立数据共享协作机制。共同推进数据标准的制定、确认数据格式与接口，推动数据的统一和标准化。

5、加强数据治理体系

完善数据治理体系，覆盖数据质量管理、文档化、审查与审计等方面。通过有效数据治理，确保数据标准的有效制定与执行，提升数据标准的统一性和持久性。

四、决策辅助效能欠佳

根本原因在于水务企业的信息化构建缺乏全局性规划，各级管理层面对数据管理时，未能形成一个全面且统一的认识框架。因此，强化顶层设计势在必行，其应覆盖以下几个关键维度：

1、战略导向明确化

确立智慧水务系统项目的核心战略目标，旨在增进水资源管理的效率、优化供水品质、增强水务运营的长期可持续性等。

2、技术与平台优选

甄选适宜的技术解决方案与平台，支撑智慧水务项目的落地实践，涵盖数据采集传输技术、存储处理架构、数据分析与智能化算法的选用等。

3、数据管治与标准化

建立并推广统一的数据管治框架与数据标准体系，确保数据的一致性、精确度与相互可比性。

4、组织结构与人力资源配置

设计合理的组织架构与人员配置方案，为智慧水务项目的顺利推进和运维提供组织保障。

5、风险管理与监管体制

构建风险管理与监督机制，识别并管控项目实施途中的潜在风险与挑战，制定风险应对策略与纠正行动计划，确保项目按既定路线推进，达成既定目标。

       智慧水务系统的数据管理系统核心构成涉及数据抽取、存储、挖掘、管理和可视化等多个环节。数据抽取作为基础步骤，旨在从多元来源收集并提纯数据，经历清洗、转换与整合后，供上层应用使用。数据存储则利用关系型数据库、数据仓库、云存储等技术，推荐采用分布式文件系统以提升效率与灵活性。数据管理关注于数据的分类、索引、备份恢复与安全性等维护工作。数据可视化则利用图表、图形及地图等手段，直观展现数据动态、关联与模式。此外，融入智能算法与机器学习技术进行数据分析与挖掘，深挖数据背后的隐含关系与趋势。

       中交路桥科技是大型智慧水务公司，发力智慧市政赛道，自主研发了智慧市政系列系统平台 - 基安云·物联网科技系列平台，该平台包括IOT平台，大数据平台、AI平台和数字孪生平台、分别提供可赋能智慧城市治理所需的感能、数能、算能和图能的四大能力，实现智慧市政全场景、全周期数据融合应用，为实现城市精细治理、体验美好生活提供数字底座。基安云智慧水务系统其使用对象不仅仅局限于水厂管理者，对于水务工作决策者、水管维护员、营收业务员与用户均适用，该系统集数据采集与监控、管网巡线、管线布控、供水综合运营调度、供水漏损控制、营收收费等于一体，助力水利发展。