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基于大数据的水利信息服务建设规划初探

时间:2017-12-19 16:26:50  来源:市防汛物资储备中心  浏览量:

 

 
摘要:当今信息化社会发展中比较重要的其中一种发展趋势就是大数据,对于这种技术应用来说,在现代生活的很多方面都能够发挥出比较强的积极作用,这一点在水利工程项目中显得更加突出,尤其是对与水利信息化建设来说。本文将会对大数据在水利信息服务建设方面进行重点分析和探讨。
关键词:大数据技术;信息化建设;水利工作
引言
当今社会发展的一个重要组成部分就是水利工程项目的信息化服务建设,对于这种水利工程项目的具体实施过程来说,随着当今社会的不断发展,以及当前要求的不断提升,与之相对应的施工建设难度也越来越大,进而也就对水利信息化服务建设要求更高。大数据技术方面的信息化服务建设是当今水利工程方面的一个重要方面,对于水利工程项目来说意义重大,值得分析和探讨。
一、水利大数据技术
1.1 大数据技术的简介
大数据技术,顾名思义,也就是大量资料的搜集和分析,对于大数据应用来讲,与以往的随机分析法最大的不同在于,大数据技术主要就是针对巨量的数据资源进行比较全面的整理和分析处理,进而为一些具体的任务能够提高很强的支持效果。大数据技术的应用价值比以往的随机分析更加强突出,特别是在决策方面,大数据的积极贡献值得人们高度重视。
      大数据技术的使用过程,在应用方面有以下几个特点:(1)数据类型多,特别是对于大数据技术的应用来讲,数据的分析和搜集不仅仅表现在数量上,在具体的类型上也存在着更加复杂多样的特点。多样化的数据类型,不仅包括传统的数字信息,更包括相应的地理位置信息,以及相对应的图片、视频。(2)数据量大,大数据技术应用方面一个显著的特点就是所搜集和整理的数据大量性的特点。恰恰是因为数据量巨大,才大大提高了大数据应用技术的使用效果。(3)处理信息高效、快速。大数据应用技术处理信息的效率是比较高的,虽然需要处理的数据量较大,但是其所用技术手段比较先进,因此所对应的效率还是比较快的。
1.2 水利大数据的整合设计
     水利数据的整合设计是通过对一些分散性的水利数据进行规范化的管理,从而形成属性语义与对象相互一致的水利数据资源体,并能够实现对水利数据资源的灵活应用和有效管理。水利大数据的整合设计基本包括三个方面:一内容上对其进行拓展。在现今已有的水利工程、湖泊河流、水土保持、经济社会用水、河水开发治理以及水利行业能力的基础上,增加节水增粮、实时雨水情况、地图基础知识特别是水利信息服务建设体系等重要内容;儿在现有数据的基础上进行扩展。扩展的内容包括,划界确权信息、增加工程审批信息、已建工程档案信息以及安全监督信息等一系列内容;三改造并且完善已有的数据库信息,并能够与相关业务应用实现对接。例如通过一些基本数据的规划计划统计报表从而实现统计的信息化。
二、水利信息化建设中存在的问题
       就我国目前现阶段的水利信息化建设的基本状况来看,虽然人们对于信息化建设的重视程度在不断加深,但是它的具体实施的效果却并不理想,依旧存在比较多的问题,这些问题主要表现在水利化信息建设的各个层面上,详细分析如下:
2.1 相关平台的协调性不够
特别是对于水利信息化建设工作来说,在具体的平台协调性方面依旧存在很大的问题,协调性的问题对于水利信息化建设方面的影响还是比较重要的。如果各个不同的部门、不同的区域之间的信息共享出现问题,必然会影响到最终的实际使用效果,进一步影响到相应的信息化价值。
2.2 顶层设计出现问题
        针对水利信息化建设工作来说,顶层设计方面的问题尤为突出。其中主要包括两个方面,自上而下的相关设计和管理工作。然而对于具体的水利信息化建设工作来讲,存在的问题主要表现在其相对应的信息化建设方面没有相对较好的对应上层设计的有效把关。由于这种信息化建设被称为“一把手工程”,所以应该重点加强对顶层设计的关注,在总体的方案设计以及规划中需要尽可能的提升最终的设计效果,以便能够更好地提升信息化建设水平。
       2.3 在可持续发展方面存在一定的缺陷
       对于当前水利信息化建设的需求来说,可持续方面的表现依旧更加突出,只有促使相应的水利信息服务系统具备比较理想的可持续发展效果,才能不断提升信息服务的最终使用效果和价值。因此,水利信息化服务建设方面还是存在比较多的问题,很难使其在以后长期的水利建设中体现出很好的价值,这也是水利信息服务方面需要完善的一个重要内容。
三、大数据在水利信息化服务建设中的探究
3.1构建综合的信息管理系统
大数据技术在水利信息化服务建设中的应用很大程度体现在综合的信息化管理系统构建上,特别是针对水利工程项目的实施以及使用全过程中涉及到的各种信息内容进行的全面而且详细的搜集,不仅能够在综合管理信息系统方面得到有效呈现,而且可以更加充分运用该系统进行数据信息的有效搜集、整理以及分析。这种大数据的信息整理有着很重要的代表性,甚至可以说大数据技术的应用过程就是整个综合管理信息系统的构建,必须要引起广大人民群众的高度重视。综合的信息管理系统在具体的应用过程中主要表现在两个方面:一方面要针对收集的相应大数据资源进行一个比较全面的分析,这种全面而详细的数据收集来源于运用各种信息化手段获取的针对水利工程项目建设过程中所涉及到的各个方面。由于信息量巨大,因此在详细的收集过程中不仅仅要关注那些比较重要的数据资源,更要关注一些看似不太重要的数据,虽然一些看似不重要的数据在当时可能不重要,但是经过长时间的收集和整理在很大程度上能够发挥出比较重要的价值和作用;另一方面,应该对收集的数据进行全面而又详细的处理,水利信息化建设的根本所在就在于对这些数据的分析过程能够满足相应的追求。
3.2 相应制度建设的完善和优化
对于大数据的水利信息服务建设来说,必须要重点针对相应的规范和制度进行进一步的优化和完善,提升最终大数据技术应用效果的关键点就在于相应制度方面的优化和完善。在这种大数据模式下具体到水利信息化制度的完善工作方面,尽一切可能提升大数据技术的应用效果是最大的目的。大数据技术应用的相应规范和制度都应该重点体现在针对具体保障制度进行有效的完善和整理,从一定程度上促使其能够更大限度地为大数据技术的应用提供比较有效的支持,特别是一些重要环节,必须要进行明确,突出体现,只有这样才能避免大数据技术的应用受到阻碍。
四、大数据技术在水利信息服务建设中的展望
4.1 基础设施和信息化管理制度
     信息化的建设离不开强有力的基础设施的支撑以及有效的制度约束,当今大数据时代的信息化设施建设是以先进的计算机设备和快速高效稳定的网络为基础的。水利信息服务方面,一方面要鼓励广大信息化工作人员努力拓展自己的知识面,增强专业知识,积累大数据应用技术方面的有效储备,并为以后水利大数据的应用打下坚实的基础,另一方面还要对数据应用的安全性进行全面而又详细的评估,并能够根据评估的结果建立容灾系统,切实保证大数据的安全。
4.2 建立三维数字化水利信息服务平台
根据三维数字化行业的发展以及目前我国的水利信息化建设状况,可建立三维数字化的水利信息服务平台,主要包括两个方面:协同设计平台建设以及标准数据库建设。
    标准数据库建设的内容主要包括文档资料(工程项目数据、勘察成果数据、设计成果数据),基础数据(地理信息数据、水文水资源信息、测绘成果数据、现代水网信息),业务数据(历史基础采集数据、水利行业知识型数据、水工建筑物信息),对这些数据进行的搜集、整理、汇总、统计、分析能够形成统一的库管理,从而构建简单适用的标准基础库。最终形成协同设计平台建设。
4.3 大数据的信息化工作重点侧重于水利信息服务价值化方向
 (1)积累技术知识、挖掘大数据的可用价值
   水利信息服务的大数据是以广大工作人员的工作成果为基础而凝聚的,有着不可磨灭的价值,和不可消耗性、资源再生性。这些劳动成果不仅对水利信息服务事业的改革创新、技术支持、施工管理等各个方面都能够提供帮助,而且能够促进水利事业的科学持续发展。
 (2)推广数据挖掘应用,获取信息价值
在现如今的信息化社会大背景下,水利行业的发展与大数据密切相关。在大数据的搜集过程中,一些最初的原始资料往往是肤浅而又直观的客观现实,然而对于工作人员来说,这些却是极其重要且有研究价值的。因此,大数据的挖掘技术在一定程度上为数据的价值提炼提供了有效而又坚实的支撑。在此强调,数据挖掘技术的应用并不能完全取代传统的统计分析方法,大数据的挖掘利用技术是通过人工智能技术以及统计学原理对大数据进行复杂的统计处理,是对数据的深化和拓展。
(3)完善设施建设,建立高级别的容灾环境
从一定程度上来说,水利大数据更加敏感、脆弱。由于环境各个方面造成的安全隐患进而导致数据的变化、失效,会使原本提供参考的一些数据转化为不利因素,对整个部门甚至整个行业和社会的发展造成不好的局面。因此要加强对数据安全的保护:一、保护数据本身的安全。比如,提高数据备份手段、提升磁盘阵列容错能力、差异化容灾。二、巩固数据的防护即防止大数据被盗。大数据产生后,可以通过分析测试、传输交互、审校整理等多个环节保证数据的安全。
总结
综上所述,大数据的水利信息服务建设,其应用价值还是尤其突出的,特别是在解决当前一些水利信息服务建设中存在的多种问题,它的积极作用和价值都是比较突出的,值得我们在今后的水利信息服务建设中引起高度重视。
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