【智慧水务】二供数仓功能架构

目录

一、数据采集层

（一）设备数据采集

（二）水质数据采集

（三）用户数据采集

二、数据传输层

（一）有线传输

（二）无线传输

三、数据存储层

（一）原始数据存储

（二）数据仓库存储

四、数据分析层

（一）实时数据分析

（二）历史数据分析

（三）预测性分析

五、数据展示层

（一）可视化界面

（二）移动端应用

六、系统管理层

（一）用户权限管理

（二）数据备份与恢复

（三）系统维护与升级

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一、数据采集层

（一）设备数据采集

        传感器数据：在二次供水设备如水泵、水箱、阀门等关键位置部署各类传感器，收集运行参数。例如，通过压力传感器获取管道内水压，实时监控供水压力是否稳定在正常范围；利用流量传感器记录水流量，为分析用水量变化提供数据基础；借助温度传感器监测水温，防止因水温异常影响水质或设备性能。

        设备状态数据：通过设备自带的智能模块或控制系统，采集设备的启停状态、运行时长、故障报警等信息。了解水泵的运行时间，可合理安排维护计划，避免设备过度运行；及时获取故障报警信息，能迅速响应维修，保障供水的连续性。

（二）水质数据采集

        在线监测数据：在二次供水的进水口、出水口及水箱内安装水质监测仪器，实时监测余氯、浊度、pH 值、微生物含量等指标。余氯含量反映消毒效果，确保水中细菌、病毒等微生物得到有效控制；浊度和 pH 值影响水的外观和化学性质，保障供水的感官和化学稳定性。

        人工检测数据：定期安排专业人员进行水质采样和实验室检测，将检测结果录入数仓。人工检测可补充在线监测的不足，对一些在线监测难以准确测量或需复杂分析的指标进行精确测定，如重金属含量等。

（三）用户数据采集

        用水量数据：通过智能水表或抄表系统，收集用户的用水量信息。分析不同用户群体（如居民、商业用户）的用水规律，为合理调配供水资源提供依据。

        用水投诉数据：记录用户对供水质量、水压等问题的投诉信息，及时发现供水过程中的问题区域和突出矛盾，以便针对性地解决。

二、数据传输层

（一）有线传输

        光纤网络：对于距离较近且数据传输量大的设备，如小区内的二次供水泵房与管理中心之间，采用光纤网络进行数据传输。光纤具有高带宽、低损耗、抗干扰能力强的特点，能够快速、稳定地传输大量的设备运行数据和高清视频监控数据，确保数据的实时性和完整性。

        以太网：在设备相对集中的区域，如泵房内部的设备之间，通过以太网连接，实现数据的快速交互。以太网技术成熟，成本较低，便于设备之间的组网和数据共享。

（二）无线传输

        4G/5G：对于分布较为分散的二次供水设备，如偏远地区的水箱或小型泵站，利用 4G/5G 网络进行数据传输。4G/5G 网络覆盖范围广、传输速度快，可满足设备随时随地与数仓进行数据通信的需求，确保数据的及时上传。

        NB - IoT：窄带物联网（NB - IoT）适用于低功耗、小数据量且对网络覆盖要求高的设备，如一些安装在老旧小区的简易水质监测设备。NB - IoT 网络具有功耗低、连接数多、覆盖深度强的优势，可降低设备的能耗和运营成本。

三、数据存储层

（一）原始数据存储

        关系型数据库：采用关系型数据库（如 MySQL、Oracle）存储结构化的原始数据，如设备的基本信息（型号、规格、安装时间等）、用户的档案资料（姓名、地址、联系方式等）以及定期采集的水质数据和用水量数据。关系型数据库具有数据结构严谨、数据一致性强的特点，便于进行数据的查询、统计和分析。

        分布式文件系统：对于非结构化的原始数据，如设备运行日志、水质检测报告文档、视频监控录像等，存储在分布式文件系统（如 Hadoop Distributed File System，HDFS）中。分布式文件系统能够处理大规模的数据存储，具有高可靠性和可扩展性，方便对海量的非结构化数据进行管理。

（二）数据仓库存储

        数据清洗与转换：对原始数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据记录；根据数据分析的需求，对数据进行转换，如数据格式的统一、数据标准化等操作。例如，将不同设备采集的压力数据统一转换为国际标准单位。

        维度建模：按照维度建模的方法，构建数据仓库的模型。通常包括事实表和维度表，事实表记录二次供水业务过程中的具体度量值，如用水量、漏水量、设备运行时长等；维度表描述与事实表相关的维度信息，如时间维度、设备维度、用户维度等。通过维度建模，方便进行多维数据分析。

        数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，采用增量加载或全量加载的方式，根据数据的变化情况定期更新数据仓库，确保数据的时效性。

四、数据分析层

（一）实时数据分析

        设备运行状态监测：实时分析设备的运行数据，如水泵的电流、电压、转速等，通过设定阈值，实时监测设备是否处于正常运行状态。当设备参数超出正常范围时，立即发出预警信号，通知运维人员及时处理，避免设备故障导致的供水中断。

        水质实时预警：对实时采集的水质数据进行分析，一旦水质指标出现异常，如余氯含量过低、微生物含量超标等，迅速发出预警信息，提示相关人员采取措施，保障供水安全。

（二）历史数据分析

        用水规律分析：通过对历史用水量数据的分析，结合时间维度（如季节、月份、工作日 / 休息日）、用户维度等，挖掘用户的用水规律。例如，发现夏季用水量高于冬季，工作日白天居民用水量相对较低等规律，为供水调度提供依据。

        设备性能评估：基于设备的历史运行数据，评估设备的性能变化趋势。分析设备的故障率、维修次数、能耗等指标随时间的变化情况，预测设备的使用寿命，为设备的更新换代提供决策支持。

（三）预测性分析

        水质预测：利用机器学习算法（如时间序列分析、神经网络等），结合历史水质数据和实时监测数据，预测未来一段时间内的水质变化趋势。提前采取措施预防水质恶化，如调整消毒策略、加强水质监测频率等。

        用水量预测：根据历史用水量数据、气象数据（温度、湿度等）、人口增长数据等，建立用水量预测模型。预测未来的用水量需求，帮助供水部门合理安排供水计划，优化水资源配置。

五、数据展示层

（一）可视化界面

        设备运行监控界面：以图形化的方式展示设备的实时运行状态，如通过动态图表展示水泵的运行参数、设备的启停状态等。运维人员可以直观地了解设备的运行情况，快速发现异常点。

        水质监测界面：展示水质的实时数据和历史变化趋势，通过仪表盘、折线图等形式展示各项水质指标。管理人员可以清晰地看到水质的变化情况，评估供水质量。

        数据分析报表界面：生成各类数据分析报表，如用水量统计报表、设备故障统计报表、水质分析报告等。报表以表格、图表相结合的方式呈现，方便用户进行数据分析和决策。

（二）移动端应用

        实时数据查询：运维人员和管理人员可以通过手机 APP 随时随地查询二次供水设备的实时运行数据、水质数据等。方便在外出时及时了解供水系统的运行情况。

        预警信息推送：将设备故障预警、水质异常预警等信息及时推送到相关人员的手机上，确保相关人员能够第一时间收到通知并采取行动。

六、系统管理层

（一）用户权限管理

        角色定义：根据用户的工作职责和需求，定义不同的角色，如系统管理员、运维人员、水质检测人员、管理人员等。每个角色具有不同的权限。

        权限分配：为不同角色分配相应的操作权限，如系统管理员具有最高权限，可以对系统进行配置、数据管理等操作；运维人员只能查看和处理设备相关的信息；水质检测人员主要负责水质数据的录入和查询等。通过权限管理，确保系统数据的安全性和操作的规范性。

（二）数据备份与恢复

        备份策略制定：制定数据备份计划，确定备份的时间间隔（如每天、每周、每月）、备份的数据范围（全部数据或部分关键数据）以及备份的存储介质（磁盘阵列、磁带等）。

        恢复演练：定期进行数据恢复演练，确保在数据丢失或系统故障时，能够快速、有效地恢复数据，保障系统的正常运行。

（三）系统维护与升级

        日常维护：定期对系统的硬件设备（服务器、网络设备等）进行检查和维护，确保设备的正常运行；对软件系统进行漏洞扫描和修复，保障系统的安全性。

        功能升级：根据业务需求和技术发展，不断对系统的功能进行升级和优化。例如，增加新的数据分析功能、改进可视化界面等，提高系统的实用性和用户体验。