摘要：非機構化數據指的是無法以傳統的表格或關系型數據庫中的結構進行組織和分類的數據。這類數據通常不遵循固定的模式和格式...

一、結構化數據

結構化數據，是指能夠被存儲在關系型數據庫或者類似數據表結構中的數據，能夠很容易的進行分類與組織的數據。

結構化數據具有固定的數據模式和格式，一般的特點是，數據通常用表格、字段、行的形式表示。

常見的結構化數據包含數值、日期、時間、電話、地址等，在水利水務行業中，還可能有水質監測數據，包含水源地、河流、水井的水質指標，包含如溶解氧、PH、濁度、COD等，這類水質監測數據一般可以按照地點、時間等條件進行分類與分析；

管網網絡數據，包含供水管網和排水管網，供水管道的長度、直徑、材料等信息。

生產數據，包含取水量、供水量、藥耗、損耗、水庫水位、壓力等

營收數據，包含本月水費、欠費、用戶數、售水量、用水類型、繳費方式等

熱線數據，包含來電量、生成工單數、派單數、回訪滿意數、通話時間等

報裝數據，包含工單數、完成及時率、耗材花費等

表務，包含水表數、行業類型、口徑分布、抄表量等

GIS，包含管網分布、故障報警

財務，包含收入、支出等

二、非機構化數據

非機構化數據指的是無法以傳統的表格或關系型數據庫中的結構進行組織和分類的數據。這類數據通常不遵循固定的模式和格式，可能以文本、圖像、音頻、視頻等多種形式存在。

其特點是信息量大、復雜性高，無法通過傳統數據分析方法進行利用

水務行業中，非結構化數據舉例可以包括如下：

文本數據，包含市民的投訴、建議與反饋，例如通過社交媒體、電子郵件或在線平臺提交的用戶意見。這些數據一般以自由文本形式存在，無固定的格式與結構。

圖像數據，包含監測站點的照片、水源地的衛星遙感圖像、水質檢測結果的圖像等。

視頻數據，包含監測攝像頭記錄的視頻、設備運行狀態的視頻等。

聲音數據，包含設備運行時的聲音記錄、用戶電話交流的錄音等。

地理空間數據，包含供水管網的地理位置、設備分布的地理信息等。這些數據以地理坐標或幾何對象形式存在，需借助地理信息系統（GIS）技術進行處理與分析。

三、水務行業數據現狀以及應對

數據產生豐富，涉及到生產、營收、管理等各個環節。因此應建立統一的數據集合與整合機制，確保各環節的數據可以被有效的匯總整合。

數據分散，因為水務行業的數據涉及到多個環節和各種設備，數據往往分散存儲在不同的數據庫中，包括監測數據庫、設備管理數據庫、用戶信息數據庫等。應建立標準的數據質量控制流程，采用數據清洗、數據整合、數據映射等技術，將各種的數據源轉化未統一的格式與機構，打破壁壘、互通共享，提升數據的準確度、一致性和完整性，并解決數據多源等問題。

例如，可以用基本的統計分析方法（例如相關性分析、回歸分析、空間分析、數據可視化等），對水務行業的數據進行探索性統計，進而對數據進行分類、匯總和歸納，并找出數據中的模式與規律。

數據原始質量比較低，因為數據來源眾多、數據多源或存在歧義，水務行業的數據原始質量比較低。這可能包括數據錄入錯誤、測量誤差、信息缺失等問題，導致數據的準確性和完整性受到影響。應建立完善的統一的數據治理框架，包括數據管理策略、數據規范和標準、數據安全和隱私保護等。明確數據所有權、權限和訪問控制等，確保數據的合規性與安全性。

數據缺乏治理，水務行業的數據缺乏有效的數據治理，包括數據的完整性、準確性和一致性等方面。這可能導致數據質量不穩定，增加了數據應用的風險性。應當按照統一的標準，進行數據分析與應用，深度挖掘分析數據，獲取有價值的信息和洞察，支持業務決策與業務優化。

數據應用較淺，盡管水務行業的數據產生豐富，但是在數據應用方面還存在較大的改進空間。許多水務企業對數據的應用還停留在基礎層面，無法充分發揮數據的潛力，對業務的支撐效果未達到預期。應提高組織內部對數據治理的重視與認知，建立數據驅動的文化，采用新技術更進一步數據挖掘。