近年來，數字經濟作為一種新興勢力，依托數字科技與海量數據資源，正逐步重繪世界各國的經濟競爭力版圖及全球戰略格局。智慧水務系統的核心，在于對龐大復雜的水務感知數據進行高效傳輸、安全存儲及深度處理。當前，該領域的焦點已從單純的數據生成與搜集，轉向了對數據資源的精細管理和資產化利用，而這一轉型過程中的數據治理挑戰主要包括：

一、應對數據類型的多樣性

智慧水務系統所涉及的數據不僅來源廣泛、形態各異，還涵蓋了豐富的結構化、半結構化及非結構化信息，且數據量呈持續膨脹態勢。針對此情況，必要的策略有：

1、實施數據歸類與梳理

通過對數據進行細致分類與整合，區分水質監測數據、水量統計信息、設施運行記錄等，構建合理的數據管理體系與存儲架構。

2、推動數據整合與標準化進程

確保跨來源、跨格式數據的有效整合，采用統一的數據標準和交換協議，促進各系統間數據的無障礙共享與融合。

3、增強數據存儲與處理效能

構建高性能的數據存儲與處理基礎設施，涵蓋先進數據庫、數據倉庫技術及云端存儲方案，以適應大規模、多類型數據的處理需求。

4、運用高級數據分析與可視化工具

借助數據分析與可視化技術，深度剖析復雜數據集，揭示數據內在規律、相關性及發展趨勢，為智慧水務策略規劃提供科學依據與洞察。

5、構建嚴密的數據治理體系與安全保障

確立全面的數據治理框架及安全防護體系，確保數據的準確性、隱私保護與整體安全。這包括數據質量審計、數據保護措施、災難恢復計劃等，旨在維護數據的完整性和高度信任度。

二、數據質量低下

許多水務企業在歷經長期的信息化構建后，積累了龐大的歷史數據，尤其是某些老舊系統中的資料，給數據集成工作帶來了嚴峻挑戰。針對這類問題，可采取以下措施：

1、強化數據采集與監控

定期校驗與調整設備，以保證數據的精確度和可靠性，同時升級數據監控力度，迅速識別并修正數據采集環節的漏洞。

2、深化數據凈化與加工

對收集的數據進行全面凈化，剔除異常值、噪音、重復記錄，并填補缺失值，實施數據糾錯作業。

3、實施數據質量監管與驗證

構建數據質量管控體系，確立數據驗證準則，通過驗證過程來檢驗數據是否滿足預設范圍、邏輯關聯等要求。

4、開展定期數據質量復審

安排定期的數據質量評估，聚焦其準確性、完整性及一致性。運用數據可視化與統計分析方法，探測異常模式并迅速啟動修正流程。

5、構建數據質量管理框架

確立數據質量管理流程與標準，清晰界定質量目標與指標，確保質量管理的連續性和穩定性。組建專業數據質量團隊，負責監督、提升數據質量及開展相關培訓工作。

三、數據標準混亂

信息化建設初期，因缺乏統一的數據規范與協調，不同數據源間標準不一，數據關聯性差，加大了數據清洗難度和風險。

1、推行數據標準化

確立并普及統一的數據標準及規程，確保跨數據源與系統的數據格式、命名規范、計量單位等的一致性。構建數據字典與模型，明確定義數據元素及其關聯，保障數據集成和流通的一致性。

2、數據轉換與匹配

對異構數據源實施數據轉換與映射，使其遵循統一標準。利用ETL技術或自定義轉換腳本，將數據從原始格式轉為標準格式，確保映射精準無誤。

3、深化數據清理與核驗

繼續深化數據清洗工作，消除冗余、缺失或錯誤信息，并驗證數據的合法性和邏輯性。

4、加強數據協同合作

與數據供應商、用戶及管理部門緊密協作，建立數據共享協作機制。共同推進數據標準的制定、確認數據格式與接口，推動數據的統一和標準化。

5、加強數據治理體系

完善數據治理體系，覆蓋數據質量管理、文檔化、審查與審計等方面。通過有效數據治理，確保數據標準的有效制定與執行，提升數據標準的統一性和持久性。

四、決策輔助效能欠佳

根本原因在于水務企業的信息化構建缺乏全局性規劃，各級管理層面對數據管理時，未能形成一個全面且統一的認識框架。因此，強化頂層設計勢在必行，其應覆蓋以下幾個關鍵維度：

1、戰略導向明確化

確立智慧水務系統項目的核心戰略目標，旨在增進水資源管理的效率、優化供水品質、增強水務運營的長期可持續性等。

2、技術與平臺優選

甄選適宜的技術解決方案與平臺，支撐智慧水務項目的落地實踐，涵蓋數據采集傳輸技術、存儲處理架構、數據分析與智能化算法的選用等。

3、數據管治與標準化

建立并推廣統一的數據管治框架與數據標準體系，確保數據的一致性、精確度與相互可比性。

4、組織結構與人力資源配置

設計合理的組織架構與人員配置方案，為智慧水務項目的順利推進和運維提供組織保障。

5、風險管理與監管體制

構建風險管理與監督機制，識別并管控項目實施途中的潛在風險與挑戰，制定風險應對策略與糾正行動計劃，確保項目按既定路線推進，達成既定目標。

       智慧水務系統的數據管理系統核心構成涉及數據抽取、存儲、挖掘、管理和可視化等多個環節。數據抽取作為基礎步驟，旨在從多元來源收集并提純數據，經歷清洗、轉換與整合后，供上層應用使用。數據存儲則利用關系型數據庫、數據倉庫、云存儲等技術，推薦采用分布式文件系統以提升效率與靈活性。數據管理關注于數據的分類、索引、備份恢復與安全性等維護工作。數據可視化則利用圖表、圖形及地圖等手段，直觀展現數據動態、關聯與模式。此外，融入智能算法與機器學習技術進行數據分析與挖掘，深挖數據背后的隱含關系與趨勢。

       中交路橋科技是大型智慧水務公司，發力智慧市政賽道，自主研發了智慧市政系列系統平臺 - 基安云·物聯網科技系列平臺，該平臺包括IOT平臺，大數據平臺、AI平臺和數字孿生平臺、分別提供可賦能智慧城市治理所需的感能、數能、算能和圖能的四大能力，實現智慧市政全場景、全周期數據融合應用，為實現城市精細治理、體驗美好生活提供數字底座。基安云智慧水務系統其使用對象不僅僅局限于水廠管理者，對于水務工作決策者、水管維護員、營收業務員與用戶均適用，該系統集數據采集與監控、管網巡線、管線布控、供水綜合運營調度、供水漏損控制、營收收費等于一體，助力水利發展。