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图1 智慧水务大数据标准体系
智慧水务大数据标准体系由7个类别的标准组成,分别为基础标准、数据标准、技术标准、平台标准、应用标准、安全标准和管理标准。
基础标准:为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构和通用要求等基础性标准。
数据标准:为数据资源相关要素进行规范,包括数据资源规范和编码分类标准。
技术标准:为大数据相关技术应用进行规范,包括描述评估、处理分析和互操作等技术应用标准。
平台标准:为大数据平台应用、工具产品进行规范,指导建设数据仓库、数据集市、数据湖等涉及技术、功能和接口要求,包括数据平台和工具平台等标准。
应用标准:为大数据在水务行业所能提供的应用和服务制定的标准,包括数据交换共享、数据访问和数据应用等要求。
安全标准:为保障大数据安全进行规范,包括通用安全和行业安全等要求。
管理标准:为大数据管理制定的支撑体系,贯穿于大数据整个生命周期,包括数据运维、数据治理和数据评估等要求。
1.3 构建水务大数据分析平台和体系
利用大数据技术,构建水务大数据分析平台并对水务运行管理状态进行梳理,建立一套可量化、标准化的分析指标体系,对城市水务情况进行全面统计与深度分析,为数据消费者提供大数据服务。利用知识图谱和深度学习技术,建立各个业务条线的分析算法模型,挖掘水务行业海量数据中的潜在价值,提升水务企业科学决策能力。
2 智慧水务大数据构建标准
智慧水务大数据构建首先是明确业务场景和应用需求,从而决定数据源和数据采集的范围,并按照数据资源的标准和规范进行数据整合;其次是确定大数据平台要具备的基本的功能,以此选择大数据处理工具和技术框架,并设计大数据中心的数据处理流程;最后是构建顶层的数据决策平台,选择数据挖掘工具并建立大数据分析模型,提供各类大数据分析应用。
因此,智慧水务大数据构建可分为数据整合、数据治理和数据应用三大步骤,对应的技术架构自下而上分为三个部分(见图2),分别是数据层、大数据中心和数据决策层。
图2 智慧水务大数据三层架构
(1)数据层。针对不同业务和应用系统进行分析,制定数据采集范围与目标,收集各系统产生的全要素信息,将各种结构化、半结构化和非结构化数据进行整合,为智慧水务大数据的分析提供支撑。水务系统的数据通过数据层汇至大数据中心需经历数据抽取、过滤、清洗、转换和装载等数据准备过程。
数据抽取:通过系统接口和ETL工具进行数据集成,从智慧水务体系各应用系统中抽取大数据中心需要的数据。
数据过滤:按照相应规范和需求进行数据筛选,快速高效地过滤出有价值的信息。
数据清洗:为保持数据一致性,需对数据无效值、缺失值、重复数据进行处理和加工。
数据转换:将数据按照业务需求,转换成大数据中心要求的形式。
数据装载:将经过清洗和转换之后的数据加载到大数据中心。
(2)大数据中心。智慧水务大数据中心汇聚了水务系统全要素信息数据,按照数据资源集合形式可分为两类:一类是数据仓库和数据集市,主要存储大数据技术治理后结构化的数据,数据仓库主要包括主数据、元数据、参考数据和一般数据,数据集市是针对特定业务和场景需求进一步构造的数据仓库子集,大数据中心中会有多个智慧水务业务条线的数据集市;另一类是数据湖,能够存储结构化和半结构化的数据,相较于数据仓库存储了更多的原始数据,数据不需要进行清理和转换,能够随时取用信息进行大数据分析,具有广泛数据发现和多维交叉分析优势。广义上数据湖可以包含数据仓库,但在大数据中心架构中,两者是互补互促的大数据应用格局。
(3)数据决策层。智慧水务大数据分析常用方法有可视化分析、预测性分析、数据挖掘算法和语义引擎等,通过可视化数据分析平台来直观展示海量数据关联,通过建立水务专业知识模型来预测未来状态和风险,通过信息集成来提供决策参考信息,通过为已有数据添加语义来获取非结构化数据的信息价值,最终为水务企业提供预警预测、风险识别、主动决策和综合治理等分析应用和数据服务。
3 智慧水务大数据分析标准
2020年 1月,中国城镇供水排水协会发布的《中国城镇水务 2035年行业发展规划》中指出“要明确智慧水务的概念、内涵及指标体系”,本文以供水行业为例,结合国内供水行业的特点和大数据应用场景因素,将供水行业大数据分析指标分为生产、经营、管理和服务型四类,以构建供水大数据分析的标准体系(见图3)。
图3 供水大数据分析指标体系
(1)生产型指标。城市供水生产的可靠性、持续性和高效运行关乎城市供水安全,从水源、水厂、管网、管网中途泵站、小区二次供水再到用户,生产链条环节上的大数据分析指标,反映了供水企业生产效率的高低、管理计划执行等情况,有助于发现问题并采取改进措施(见表1)。
表1 生产型指标
(2)经营型指标。供水企业需要了解其经营管理、管理效率和经济效益情况,制定供水管理、水表管理、抄表管理、收费管理方面等经营维度的大数据分析指标,能够帮助管理部门找出存在不足的和重点提高的地方,从而提升供水企业的经营管理水平和经济效益(见表2)。
表2 经营型指标
(3)管理型指标。在剖析供水企业管理需求和综合提升的基础上,重点从综合调度、工程管理和安全管控三方面提炼大数据分析指标,打破各业务部门独立管理的数据流程壁垒,构建供水企业统一监管、全程管控的数据应用机制,进一步提升运营管理能力,降低运营管理成本(见表3)。
表3 管理型指标
(4)服务型指标。供水企业服务以供水用户为核心,提供客户服务和供水保障服务,其大数据分析指标一方面可以为业务决策提供精准数据支撑,提升日常工作效率,另一方面经过深加工的高价值数据能为社会提供更多服务,进而实现大量沉淀数据的增值应用(见表4)。
表4 服务型指标
4 展望
智慧水务大数据分析标准研究贯彻了国家大数据发展战略,能够帮助水务企业进一步推进数据资源整合共享,促进智慧水务大数据发展与创新应用。本文讨论了智慧水务大数据分析的初步构建标准和指标体系,兼顾了数据仓库和数据湖并存的情况,为智慧水务大数据融合创新建立了一定的基础。
未来智慧水务大数据分析应用需要紧密结合水务行业的研究热点,通过大数据技术解决实际问题,如生产运行节能降耗、产销差漏损管控、客户主动服务等,水务企业还需进一步推进数据整合和利用,创新大数据应用,提升大数据价值,持续提高基于大数据分析的管理能力和服务水平。
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