大數據在水利工程方向的應用

【摘要】水利工程行業在當前越來越受到高度關注，相應水利工程項目的復雜性同樣也越來越高，為了較好實現對于水利工程項目的有序施工建設，確保整個水利行業能夠得到較好發展，必然需要重點把握好對于各項數據信息的充分分析和運用，這也就必然涉及到了大數據相關技術的應用，大數據背景下如何促進水利行業發展值得探究。本文就重點圍繞著大數據在水利工程方向的應用進行了簡要分析論述，希望具備參考借鑒作用。

【關鍵詞】大數據；水利工程；應用

引言

隨著當前我國水利行業的不斷發展，其不僅僅表現在具體水利工程項目的規模不斷增大，相應水利行業的復雜性同樣也越來越突出，整體規劃難度也正在不斷提高，如此也就必然容易導致相應水利行業的發展需要借助于較多的先進技術手段優化控制。從水利行業發展中涉及到的數據信息層面來看，因為其涉及到的數據信息量不斷增多，如此也就必然導致相應水利工程項目的建設以及整個水利行業的發展需要考慮更多內容，做好數據信息的詳細分析也就顯得極為必要。隨著數據量的不斷增大，相應大數據技術的應用也就顯得極為必要，該方面的研究具備較強實踐意義，水利工程方向做好大數據的應用效果突出。

1、大數據技術概述

大數據也就是海量數據，但是大數據的核心價值和意義并非是指數據量越大越好，而是需要針對相應海量數據進行有效分析處理，促使其能夠體現出較強的實際效益，尤其是在決策力、洞察力以及流程優化方面，更是需要借助于大數據技術進行研究，確保其能夠表現出更強的作用價值。結合大數據在當前各個行業中的具體應用，其表現出了多方面的特點，其中較為主要的特點和應用性能表現在以下幾個方面：

（1）大數據的突出特點就是海量數據信息，其數據量較為龐大是基本性能表現，也是大數據能夠表現出應有價值的重要條件。大數據在數量方面的龐大主要體現在范圍廣以及深度大兩個層面，大數據一般可以隨著時間進行實時收集，如此也就必然能夠表現出較多的數據信息集合，更好實現對于海量數據資源的獲取，相應數據信息的深度往往也比較高，能夠實現某一事件的全方位反應。

（2）大數據還表現出了較為明顯的類型多樣性特點，其涉及到的海量數據信息不僅僅在數量方面較大，同樣也表現出了多種類型，都可以作為當前較為重要的參考信息資料，為相關決策提供借鑒參考，并且相對于以往結構化數據占據主要地位的數據信息模式。

（3）大數據還表現出了較為明顯的不確定性，因為大數據的信息密度一般比較低，有用信息占比較低，如此也就必然對于相應大數據分析處理提出了更高的要求，需要確保其能夠具備較高的處理效率，可以實現對于數據信息的高速處理。

2、大數據在水利工程方向的應用適應性

隨著當前水利工程行業的不斷發展，其在大數據方面的應用需求越來越迫切，也需要切實圍繞著相應大數據技術進行適應性研究，確保大數據能夠在水利工程方向上表現出更強的實際效益。結合當前水利工程方向的發展，其在大數據上的應用需求表現如下：

（1）水利行業在當前涉及到了越來越多的內容，其范圍越來越廣，相應數據信息必然也就越來越多，尤其是隨著目前水利工程項目的增多，相應水利行業中涉及到的數據信息內容必然也越來越龐大。

（2）水利工程方向的發展在未來還表現出了較為明顯的復雜性，涉及到的數據信息類型同樣也越來越繁雜，如此也就必然需要重點把握好對于數據信息的重點關注，對于信息技術的要求同樣也越來越高。

（3）從水利工程方向發展的要求上來看，其對于準確度的要求越來越高，尤其是涉及到整個水利工程項目的規劃建設，更是需要做好詳細探究，確保相應大數據技術能夠應用較為適宜，更好實現各類數據的快速高效處理，尤其是能夠對于非結構化數據進行分析，保障非結構化數據的應用價值得到更進一步提升。

3、大數據在水利工程方向的應用構架

對于大數據技術在水利工程行業中的發展運用，其在當前確實表現出了較強的作用價值，也體現出了更強的實際效益，其在具體操作應用中離不開信息技術以及云存儲等技術的支持，并且更加需要圍繞著相應信息數據處理架構進行分析，確保所有數據信息都能夠得到詳細關注。當前水利工程方向中大數據技術的應用主要涉及到了應用服務層、應用支持平臺層、信息匯集和存儲層以及信息資源層四個構架組成部分。

（1）從應用服務層的設計應用來看，其主要就是為用戶提供相關服務的直接層次，其需要滿足于水利工程行業中各個方面不同用戶的基本需求，為其做出更大的參考借鑒作用。隨著當前水利行業復雜性程度的不斷提升，相應水利工程項目中的應用服務層也需要體現出較為明顯的差異性，能夠更好實現對于水利數據信息的綜合處理，從各個角度進行分析，促使其能夠具備更強的參考借鑒效果。

（2）從應用支持平臺層的構建中來看，其主要作用價值就是為大數據相關技術的應用提供較強的支持效果，有效實現各個服務功能的有序表達，避免在技術層面受到明顯限制影響。結合這種應用支持平臺層的處理，其在當前涉及到了多項先進技術手段的運用，不僅僅需要綜合借助于大數據分析技術以及相關系統服務功能、分析模型構建等進行處理，還需要綜合提升其整體運行的協調性，能夠確保最終大數據系統的運行較為適宜高效。

（3）對于信息匯集和存儲層的構建應用，其主要就是為大數據在水利工程方向的發展應用提供較強的存儲層次，促使其具備更強的數據加工處理基礎條件。因為目前水利工程行業中涉及到的數據信息量比較大，相應數據信息類型同樣也比較多，如此也就必然需要重點把握好對于存儲層功能性的優化，借助于云存儲中心進行處理是當前比較重要的手段，也能夠較好適應于海量數據信息的存儲分析。

（4）信息資源層的具體構建應用同樣也是比較關鍵的一環，其主要就是實現對于整個系統架構的支撐，對于多源異構數據進行詳細分析處理，確保其能夠體現出更強的實時性、動態性和精確度。

4、結束語

綜上所述，對于未來水利工程行業的發展優化，較好借助于大數據相關技術手段進行處理是比較重要的一環，其能夠更好實現對于海量數據信息的綜合應用，較好提升水利工程方向發展的準確性，應該借助于云存儲技術、云計算技術以及三維職能協調設計技術等進行綜合處理，確保大數據背景下的水利工程發展更為適宜高效。

參考文獻：

[1]李梅杰.大數據視角下水利工程質量風險管理[J].城市建設理論研究（電子版），2018（06）：181-182.

[2]龍美林.大數據處理方法在水利工程地質中的應用[J].江西水利科技，2017，43（06）：409-411.