摘要：在当前的数字化社会中，大数据以其超强的分析与深度重构了水利水电工程的测量与管理模式。文章对大数据技术在提高水利水电工程管理效能方面所面临的问题进行了深入研究。针对我国水利水电工程信息化建设中存在的数据整合、数据质量管理、人员队伍建设等问题，从建立统一的数据平台、建立数据质量管理程序、加强专业技术人员的队伍建设等几个角度进行了探讨。

关键词：大数据；水利水电工程；计量效率提升

前言

在当前信息化快速发展的背景下，大数据已经成为驱动我国水利水电产业自主创新的一股强大动力。文章通过对我国水利工程建设过程中出现的各种问题进行详细的剖析，并提出相应的对策建议，从而为我国的水利建设工程建设实现高效率、可持续发展奠定坚实的理论基础。

1大数据提升计量效率的意义

1.1提升决策质量

大数据为决策者提供了大量的信息来源，帮助其做出正确的决策。这些丰富的信息将帮助我们挖掘出在小数据条件下无法挖掘出的规律与关联，并为相关政策制定提供可靠的数据支持。在水利工程建设过程中，及时有效地进行信息采集与处理，是及时、准确地进行应急响应的基础。大数据在企业管理中的运用，也为企业的经营管理提供了多维度分析的平台。通过对工程造价、建设进度和环境影响等多种要素的分析，使决策者对不同的选择方案进行比较全面的评价，使决策更为科学、合理。利用机器学习、人工智能等方法，对大数据进行分析与仿真。该能够辅助决策者对各种备选方案的可能后果进行预测，从而提高决策的深度[1]。

1.2实现资源配置优化

利用大数据对企业实际情况进行分析，在建设高峰时段，对历史数据进行分析，就能对需要的人员、材料、设备等进行预估，从而防止出现人力、物力和设备不足的情况。大数据具有强大的分析功能，能够有效地发现企业在资源分配过程中存在的“瓶颈”与“浪费”，通过对每一阶段的资源运用状况进行深度剖析，找出低效的部分，从而提出相应的改进方案，从而提升企业的整体效益。在大数据的支撑下，通过人工智能的方法，可以对各种资源进行仿真，为决策者提供更多的备选方案。通过仿真分析，可以对各种备选方法的潜力进行评价，并对其进行优化分配[2]。

1.3提升风险管理能力

大数据可以对海量的历史数据与即时大数据进行采集与分析，进而进行更为精确的辨识与预警。这样的分析功能有助于工程经理及早地察觉到工程中存在的问题，及早地进行防范，降低了工程中的危险。通过对复杂数据进行识别，能够发现各种危险因子间的本质关系，从而为进一步评价其危险性奠定基础。大数据还能对工程进行过程中的动态监测以及周围的环境状况进行动态监测，并对其进行预警。这样的即时监测功能，是迅速反应与处置紧急情况的关键，也是减少灾害造成的不利后果的关键。建立基于大数据的风险管理方法，实现对企业的动态风险评价与预警，可以针对实际运行中的实际情况，对其进行动态修正，为决策者提出相应的风险控制措施[3]。

2水利水电工程计量效率提升面临的挑战

2.1数据集成难度大

水利水电工程建设过程中包含了大量的地理信息、气象、工程进度等数据，数据之间存在着数据集成的兼容问题。融合多源异质信息存在着大量的转化与自适应问题，这既给系统带来了巨大的挑战，也极大地影响了系统的运行效率。水利水电建设是一项具有高度实时性的工程工程，其数据的即时整合与更新是工程动态管理与决策的关键。但是，数据融合所带来的数据采集、传输、处理等方面的困难，特别是在海量数据中，如何保障数据的实时性和精度是一个巨大的挑战。在进行信息整合时，因数据的不同及收集方式的不同，使得数据的完整与准确很难保障。由于数据的缺乏或不正确，从而对工程管理的品质与效率产生重要的影响。而数据清理与确认是一个非常繁琐、费时的工作，也给整合工作带来了更大的困难。

2.2数据质量控制困难

由于受外界条件及仪器准确性等原因的影响，数据获取会产生一定的偏差。若不能对其进行及时的辨识与修正，不仅会降低数据的可信度，也会对工程的决策与实施产生重大的影响。由于工程数据来自多个单位或小组，往往会出现标准不一、格式不一等情况。这些不一致造成了在集成过程中的混乱与误差，给数据质量管理带来困难。由于水利水电工程处于不断发展的阶段，因此，及时获取数据是保证工程及时监测、及时反应的关键。但是，由于数据采集、处理与更新滞后，使得决策者无法根据已有数据进行决策，从而加大了工程风险。

2.3专业人才缺口

随着大数据、人工智能等新兴科技的迅猛发展，企业对职业人员所具备的知识结构与能力提出了更高的要求。但是，我国现行的教学制度与培养机制却很难与科技进步同步，造成了职业人员的知识不断更新，不能适应产业发展的需要。我国的水利水电建设行业，技术人员主要向大企业、科研院所流动，这样的不平衡状况制约着整个产业的技术水平和市场竞争水平。虽然很多专家具有较强的理论基础，但是在实际工作中往往问题处理能力不足等问题。这样的“理论与实际相脱离”的状况严重制约着企业在工程执行过程中所能起到的作用。在经济一体化发展的今天，我国职业技术人员的流动日益频繁，但也存在着大量的人力资源流失问题。尤其是在水利水电行业，一旦出现了高层次人员流动，将直接关系到企业核心竞争能力以及工程的成功执行。

3基于大数据的水利水电工程计量效率提升策略

3.1构建统一数据平台

通过构建一个集中式数据存储框架，实现对多个源、多个格式的数据的规范化加工与储存。利用数据整合（ETL）等数据整合方法，对数据进行清洗、转化和装载。从而保证数据的真实与品质，并为以后的数据处理与管理，奠定了坚实的数据基础。引入一些新的数据处理方法，例如建立数据库或者数据湖，以实现对这些信息的高效查询与分析，可以有效地应对海量大数据，为复杂的查询与分析提供有力的技术支撑。同时，系统还实现了企业间的信息共享。这样一个合作环境，不但可以提升数据透明性，也可以提升小组革新能力。

3.2制定数据质量管理流程

通过制定统一的数据获取方案，保证在采集过程中的精度与连贯性。规范的主要内容是选择数据获取工具，数据记录格式和数据获取的频率。这样做可以帮助降低人为误差，改善数据原有的品质。建立一套系统的数据确认与清理机制，这种机制包括自动检测收集到的数据，以便发现并纠正错误，遗漏或离群。利用设定的阀值及准则，可以在不正常的情况下，对数据进行清理，以确保数据的纯净性与有效性。要不断完善数据监测与回馈机制。这就需要从数据获取、存储、分析到使用全过程的监测。通过对监测结果的质量指数进行实时监测，能够对出现的问题进行分析和修正。藉由对数据品质之周期性评价，使数据品质得以定量，并能与已建立之准则对照。若有需要，审计程序可保证数据品质管理的实施，并加以修正。

3.3培训复合型人才

通过“产学结合”的教学方式，为员工创造实践与实践的机会；通过与企业的密切联系，使员工可以在专家的带领下，亲身体验到水利水电的具体应用。这样的实习经历不仅可以帮助员工更好地了解所学到的理论知识，还可以锻炼他们的动手能力。我们还将鼓励员工参加网上课程和研讨会，使其能够持续地获得最新的知识技巧，不但可以帮助个体事业发展，而且可以帮助企业与科技领域的飞速发展相匹配。

结语

随着“大数据”的到来，我国的水利水电建设面临着空前的发展时机。虽然目前仍面临数据整合、质量管理、人员培训等方面的难题，但是，随着科技的发展和工业生产的不断完善，上述问题将会被很好地解决，随着大数据的应用，水利水电的未来将会更加智能化和自动化，从而带动全产业的高品质发展。

参考文献

[1]王春艳，李廷禄. 酒泉市农村饮水工程计量设施及智能化管理系统应用 [J]. 农业灾害研究， 2023， 13 （08）： 292-294.

[2]董泽浩. 新时期重大水利工程项目跟踪审计目标及运行机制研究[D]. 浙江财经大学， 2022.

[3]刘洋. 智慧水利“一张图”数据框架研究[D]. 四川师范大学， 2021.