引綽濟遼工程建設期數據治理方法研究及應用

徐曉東，張石磊，李韡，陶玉波，張榮

（1.內蒙古引綽濟遼供水有限責任公司，內蒙古自治區 興安盟 137400；2.水利部水利水電規劃設計總院，北京 100120 3.北京東華合創科技有限公司 北京 100089）

0 引言

水利工程是國民經濟基礎設施的重要組成部分，在水旱災害防御、水資源合理利用、生態環境保護、推動國民經濟發展等方面具有不可替代的重要作用。一直以來，水利工程建設管理程序復雜、信息量龐雜、容易產生一定的管理漏洞和死角。通過新一代信息技術與建設管理的融合應用，推進智慧水利工程建設，可以促進水利部門管理效率的提高，促進水利工程管理制度和管理模式完善，推進水利工程治理能力的現代化。

引綽濟遼工程是國務院確定的“十三五”期間實施的172 項節水供水重大水利工程之一。水利部發布《數字孿生水利工程建設技術導則（試行）》，要求水利工程建設單位建設數字孿生L3 級數據底板，把促進工程信息化引領工程建設與管理，作為高質量發展的重要驅動力，信息化建設中的數據治理工作更是重中之重。本文通過研究引綽濟遼工程建設期的數據治理工作，提煉治理方法，并在此基礎上進一步深挖數據價值，促進工程“四預”及工程數字孿生場景落地。

1 水利工程數據治理方法探究

水利工程數據生命周期需要歷經四個過程：采集與匯聚、治理與整合、分析與呈現、沉淀與銷毀，見圖1。

圖1 水利工程數據生命周期圖

1.1 采集與匯聚

全域采集各類數據，多種方式匯聚數據。數據采集是指數據從系統外部輸入到數據內部的過程，水利工程的數據采集對象點多面廣，主要包括：工程基礎數據（如工程名稱、組織機構、人員、受水范圍、工程標段分區、工程建（構）筑物等）、工程建設過程中的各類監測數據（如人、機、料、法、環等）、工程管理數據（如進度管理、質量管理、安全管理、資金管理等）、空間數據（如工程GIS、DEM、DOM、BIM、傾斜攝影等）。

1.2 治理與整合

去偽存真綜合治理，擴展掛接充分整合。在此階段，對匯聚的數據集進行治理，去掉空值數據、治理數據范圍異常、枚舉值異常、單位不一致等數據，檢查數據（庫）的時效性、正確性、一致性與完整性，并進行補充完善。

1.3 分析與呈現

數據倉庫價值分析，主題應用多維呈現。這一階段，對治理的數據集進行分析、呈現，現代數據的呈現主要旨在借助圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息，可以利用圖形、圖像處理、計算機視覺及用戶界面，通過表達、建模以及立體、表面、屬性及動畫的顯示，對數據加以多維呈現。

1.4 沉淀與銷毀

冷熱分類沉淀歸檔，價值缺失介質銷毀。該階段根據價值密度、訪問頻次、使用方式、時效性等級，將數據劃分為熱數據、溫數據、冷數據和冰數據，并對分類后的數據進行沉淀歸檔。隨著數據量急劇增長，從價值成本角度，存儲超出業務需求的數據未必是個好的選擇，因此數據的銷毀不可或缺。對于數據的銷毀，應該有嚴格的管理制度，建立數據銷毀的審批流程，并制作嚴格數據銷毀檢查表。只有通過檢查表檢查，并通過流程審批的數據才可被銷毀。

數據治理方法論可簡要總結為在組織和技術的共同保障下，實施“聚、治、存、管、用”五個核心步驟。

2 智慧水利工程數據治理的相關要求

2.1 建立數據技術標準

數據技術標準是數據治理的指導性文件，制定統一數據技術標準，可以有效消除業務數據雜、亂、差，打造高質量數據資產。數據技術標準的建立主要是對數據分類、數據編碼和數據質量進行整體規劃，可實現工程各類數據的完整性、有效性、一致性、規范性、開放性和共享性管理，并對模型建立、數據格式等進行規范化指導，從而為數據治理工作打下堅實的基礎，為數據資產管理活動提供規范有效依據。具體數據技術標準如下：

（1）分類標準：將工程對象劃分為基礎數據、監測數據、業務數據以及多媒體數據四大類。其中基礎數據劃分自然水體、水利工程、監測測站、設備設施、工程管理，包括流域、河流、水庫工程、水文監測站、安全監測儀器、建設單位等。

（2）編碼標準：工程對象的編碼標準包括流域水系型編碼標準、行政區劃型編碼標準和特殊類型編碼三大類。其中流域水系型編碼標準由2 個代碼段構成，包括8 位所屬流域（水系）分區代碼和4位順序碼；行政區劃型編碼標準由2 個代碼段構成，包括6 位所屬行政區劃代碼和6 位順序碼；特殊類型編碼主要適用于安全監測站、安全監測點、設備設施類對象、單位、管理組織、人員、行政區劃、水土保持區劃、項目、標段、合同等工程管理類對象。

（3）質量標準：質量標準分為數據庫表字段級標準、文件級標準和數據級標準三大類。

2.2 建立數據質量體系

數據質量對數據價值的意義至關重要。數據質量的好壞極大程度上影響著業務的發展情況。好的數據質量是驅動企業業務蛻變發展的基礎。在企業級的數據治理項目中，數據質量管理是其中重要的一環。數據質量體系是指對數據質量進行約束的技術和行為標準集合，技術標準包括諸如針對單屬性字段的格式、符號、取值上下限等規范，針對多屬性間的關聯驗證規范；行為標準包括根據業務場景進行人為的數據質量判斷的標準，及數據生成后數據質量的日常監測標準，如由專業人員維護并判斷其專業領域數據的質量。數據質量體系包括六個方面的內容，分別是唯一性、完整性、準確性、規范性、一致性和及時性。

2.3 建立數據安全體系

數據安全體系是指數據在全生命周期過程中的安全管控的標準集合，可以分為數據梳理與敏感數據識別、數據安全認責、數據分類分級、數據分權訪問、數據安全管理。

2.4 建立數據共享體系

數據共享體系的構建，可以通過各業務專題數據分析和挖掘模型，生產具有共性需求的水利分析和挖掘產品，為構建業務應用、輔助決策、綜合運維和公共服務提供產品數據服務。

2.5 建立數據集成體系

智慧水利工程數據來源廣泛，需要將來自不同設備和系統的數據整合起來。同時，還需要實現不同平臺間的互通和對接，數據集成是基于分散的信息系統的業務數據進行再集中、再統一管理的過程，是一個漸進的過程。步驟包括數據源識別和收集、數據清洗和轉換、模式匹配和映射、數據集成和加載以及數據驗證和測試。

3 引綽濟遼工程數據治理與應用

3.1 數據治理過程與成果

在數據匯聚過程中，引綽濟遼工程匯聚了工程智慧建管系統、工程智慧生態系統、綜合事務管理系統、工程綜合監測系統、工程智慧運維系統、工程智慧調度系統、工程智慧體驗系統、智慧決策以及單點登錄與統一用戶認證等多個業務系統數據資源，形成數據匯集庫，作為數據統一治理的基礎。

在數據治理過程中，在全域數據采集的基礎上，對數據的標準、質量、生命周期、安全隱私、元數據以及共享等進行全方位管理。建立統一水利對象體系，建立統一編碼規則、構建統一服務共享體系，完成包括自然水體、水利工程、監測測站、設備設施、工程管理等5 大類數據體系，提供各業務共享。

在數據存儲與管理過程中，通過數據采集與治理，最終建成數據資源池，資源池主要包括基礎數據、空間數據、BIM 數據、監測數據、業務共享數據、多媒體數據6 類核心數據。同時，在此基礎上，根據共享利用需要，又將實現元數據及資源目錄數據抽取生產。

在數據應用過程中，通過數據資源模型的構建，設計建立統一基礎、監測、業務、多媒體、GIS 及BIM 數據模型，以統一水利對象為基礎，抽取基礎核心、通用共享的主要對象屬性，建立統一數據模型，匯集、整合各個業務系統數據，打造基礎信息庫、監測信息庫、業務共享庫、多媒體庫、GIS 數據庫及BIG 數據庫，為各業務系統間提供數據共享。

3.2 數據應用

數據應用的主要創新有：通過對數據歸一處理和數據聚合計算形成主題庫，為工程應用提供數據服務，輔助工程建設與運行管理；通過聚、治、存形成工程數字資產，構建工程數字資產平臺，實現數據科學管理使用。

3.2.1 工程總覽看板

數據可視化是對大型數據庫以及數據倉庫里的各類數據用圖形圖像方式表示，如解析復雜結構的數據或者是生成最初的視圖，以及顯示分析結果，并作為數據分析過程中非常重要的階段[1]。本項目通過全生命周期BIM+GIS 系統平臺與BIM 模型、GIS 數據等進行關聯，實現工程建造動態的可視化查詢、展示、分析。利用“建設看板”可視化大屏，從宏觀業務管理指標，到細化的數據報表，再到具體的業務系統功能，形成數據+系統的聯動體系。

建設看板的核心數據來源于工程各個信息化子系統。由于工程建設項目具有參建方眾多、信息流動頻繁等特點[2]，數據源分散、數據庫異構、數據形式多樣、高質信息密度低，是工程管理和決策中面臨的難題。因此從整體出發，逐一分析工程各類信息，從繁雜的數據中提煉高質量數據及核心指標，融匯為投資、進度、安全及質量看板。在此基礎上，對這四個看板內容進行再精煉，最終得到工程總覽看板。

3.2.2 工程數據資產

工程數字資產數據治理是對工程項目各階段的數據、文檔、模型等工程數字資產數據，進行信息采集、整合、分類、映射等的過程[4]。項目依托BIM、GIS、大數據等先進技術[5-7]，實現項目全要素一體化管理，搭建形成工程數字資產平臺，對引綽濟遼工程建設過程中對象分類、進度管理、質量管理、投資管理、設計管理等以及工程運行期中的安全監測、環境監測、水雨情監測等實現數字化、信息化和智能化管理，并形成相應的工程電子檔案。通過“統一編碼、統一管理、統一服務”，實現全生命周期工程數字資產的管理和共享服務，提高了數據的利用效率，更好地發揮數據的價值，也為保障施工安全、科學控制建設進度、確保工程建設質量、提高工程建設管理水平提供支撐。隨著信息化建設的不斷深入，項目過程中會產生大量的數據，通過數據共享平臺，對現有數據服務細分，得到自有服務組、基礎對象查詢服務、建設期數據查詢服務、運行期數據查詢服務四大塊數據服務組，并標明了各種數據的服務路徑、請求方法以及服務類型，不僅可以實現數據共享和相互調用，還可以提高水利管理效率和精度。引綽濟遼工程建設期工程看板圖見圖2，數據資源服務平臺見圖3。

圖2 引綽濟遼工程建設期工程看板圖

圖3 引綽濟遼數據資源服務平臺圖

4 結語

綜上所述，為更好地完善水利工程管理制度和管理模式，推進水利工程治理能力現代化，數據治理已成為水利工程建設期的必要手段。同時，借助BIM、GIS、大數據等新一代信息技術，水利工程建設期數據治理的效率和精度得到更大程度地提升。今后仍需不斷地對數據治理工作進行深入地研究與探索，以滿足時代不斷前進與發展的需求■