水务数据治理的探索与实践探索报告.docxVIP免费优质

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。一、数据治理目标*“”市智慧水务开展一体化、集约化顶层设计以前，信息化建设呈现烟囱式、孤岛式特点，主要是基于业务条线垂直运作、单部门内循环的模式，以解决单一业务问题为目标建设应用系统，涉及的数据归集、治理、应用较为片面局部，难以发挥组织数字化转型的效益。传统的信息化建设模式面临转型突破的挑战与契机，须树立系统工程思维，系统性开展数据治理，从底层打破数据孤岛，以统一标准提升数据质量，形成可靠的数据底板，方可统“一支撑各类业务场景，进而形成用数据说话、用数据管理、”用数据决策、用数据创新的管理新模式，推动业务协同。基于以往信息化建设的问题与形势，*市智慧水务建设明确以数据治理为核心，基于一数一源的原则，以打造数字孪生水务为目标，业务需求为导向，数据资产为核心和纽带，构建水务数据生产、归集、清洗、融合、服务、应用的一体化治理链条，构建管理体制健全、标准规范统一、质量安全可靠、协“同平台高效的综合保障机制，形成全要素归集、全过程管”理、全方位共享、全场景应用的高质量数据治理体系，建立统一的基础、监测和业务专题等数据集，形成语义精准、定义规范的水务资产数字化表达，以及逻辑清晰、要素精准的水务数据脉络图，融入城市级、流域级数字底座，为业务转型创新及跨部门协同联动奠定坚实的数据基础。二、数据治理框架水务数据治理框架一般包括数据源、平台工具、数据服务、融合应用、数据资源和标准体系等方面。通过大数据平台工具完成数据源采集、集成、加工等流程，构建水务数据资源体系，基于数据中台提供的数据资源，搭建各类水务业务场景。根据*市水务数据治理目标，结合业务实际，借鉴国内外ICT（信息与通信技术）数据治理方法论，*市水务局搭建“了*+*+N”的水务数据治理总体框架。*市水务局的数据治理框架总体上由汇聚多源数据的数据生产层、存储数据的数据资产层、治理和管控数据的数据治理层及最上方的数据应用服务层组成，具体分析如下：（一）数据生产层。数据生产层按数据来源主体、...