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、产生方 式、数据类型等不同角度进一步细分。涉水数据来源主体主要 有市区水务部门、供排水企业、生态环境局、气象局、规划和 自然资源局等部门，产生方式主要有水位站、水质站、流量站 等自动监测及人工填报等方式，数据类型主要包括结构化表 格、文本、图片视频等。 （二）数据资产层。数据资产层是整个治理框架的核心。通 过深度分析*市水务的业务特征，数据资产层分为以下*类数据 资产：a.基础数据，分为江河湖泊、水务工程、监测 站（点）和其他管理对象*种类型，共*个大类*个水务对象小 类；b.监测数据，包括河道、水库湖泊、堰闸、泵站等水 文（流量）*类监测数据；c.业务数据，按不同业务类别分 为“六水共治”、工程管理、政务运行等N个数据集，实现对数 据资产的合理划分与分类管理。 （三）数据治理层。数据治理层也是治理框架的核心，主要 涵盖生产—归集—清洗—融合—服务—应用一体化治理链 条，以及体制机制、标准规范、质量安全、协同平台综合保障 机制，结合*市水务现有体制制