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水务数据治理的探索与实践探索报告

2024-03-23 投稿人 : 佚名 围观 :次 0 评论
水务数据治理的探索与实践探索报告

　　当前水务工作进入高质量发展新阶段，数字孪生流域建设成为推动实现水务治理体系和能力现代化的重要抓手。数字孪生流域的本质是对物理流域全要素和水务治理管理活动全过程进行数字化映射及智能化模拟，关键是打造一个坚实可靠的数据底板，体系化开展数据治理工作是形成高质量数据底板的前提和基础。

　　水务数据是支撑水务业务管理和决策的核心，由于来源广泛、体量巨大、类型复杂、存储多样等原因，各类水务数据往往存在一数多源、权责不清、质量不高、标准不统一、无法有效关联等问题，如同一水库特征水位值、河流信息在不同系统中数据不一致，水务对象空间坐标系统、高程系统不统一，“排放口”在水利、住房和城乡建设、生态环境等部门定义不一致等。如果缺少数据治理，数据价值将无从谈起。低质量数据导致低效率工作，数据孤岛制约业务协同。

　　随着水务数据影响数字孪生建设效益的问题愈发凸显，数据治理工作关注度日益提高，已有一定的研究探索和试点。雍熙等以水库为对象开展数据治理研究，基于数据仓库和中台技术，构建以基础层、明细层、专题层为框架的数据资源体系，在统一的数据资源体系基础上开展数据应用。*提出水利数据治理*个流程步骤，包括数据资源调查与梳理、资源目录建设、水利数据库建设、数据资源汇集、数据资源治理、数据管理平台和运行环境建设。*探讨了水资源静态、动态多源数据汇聚的方式，并按照数据规整、逻辑判断、数据清洗、数据建模的流程完成从数据接入到治理的过程，最后通过建立数据关联关系，实现对水资源多元数据的融合与检索。*面向防洪“四预”领域，围绕数据采集整编、多源异构数据汇聚、多维多尺度数据融合、业务信息资源库构建、数据可视化、数据服务、数据共享等方面提出数据底板建设框架和主要技术路线。目前关于水务数据治理的研究主要集中在技术实现领域，且仅涉及部分数据类型，缺乏全面性、系统性数据治理体系的梳理和实践应用。为此，本研究以*市水务治理为例，从问题发现、目标提出、框架设计、实践路径等方面进行水务数据治理的探索与实践。

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　　数据治理是数字孪生流域(水务)建设的核心，是实现水务业务数字化转型的基础，数据治理体系包括数据生产层、资产层、治理层和应用服务层。数据治理可分为制定数据标准规范、搭建一体化数据治理平台、融合城市数字底座及建立数据与业务双轮驱动机制等步骤。*市智慧水务通过体系化数据治理，建立了统一的基础、监测和业务专题等数据集，形成了水务数据资产，可为水务业务工作提供数据基础和依据。

　　现阶段数据治理主要以数据清洗、确保数据的正确性和唯一性为主，随着水务数据资产库的不断富集、累积，下一步可探索数据关联关系的挖掘和分析，逐步提升数据赋能业务决策的能力。

标签 水务数据治理
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