一、结构化数据

结构化数据，指的是能够被存储在关系型数据库或者类似数据表结构中的数据，可以很容易的进行分类和组织的数据。

结构化数据具有固定的数据模式和格式，一般的特点是，数据通常用表格、字段、行的形式表示。

常见的结构化数据包括数值、日期、时间、电话、地址等，在水利水务行业中，还可能有

水质监测数据，包括水源地、河流、水井的水质指标，包括如溶解氧、PH、浊度、COD等，这类水质监测数据通常可按照地点、时间等条件进行分类和分析；

管网网络数据，包括供水管网和排水管网，供水管道的长度、直径、材料等信息。

生产数据，包括取水量、供水量、药耗、损耗、水库水位、压力等

营收数据，包括本月水费、欠费、用户数、售水量、用水类型、缴费方式等

热线数据，包括来电量、生成工单数、派单数、回访满意数、通话时间等

报装数据，包括工单数、完成及时率、耗材花费等

表务，包括水表数、行业类型、口径分布、抄表量等

GIS，包括管网分布、故障报警

财务，包括收入、支出等

二、非结构化数据

非结构化数据是指无法以传统的表格或关系型数据库中的结构进行组织和分类的数据。这类数据通常不遵循固定的模式和格式，可能以文本、图像、音频、视频等多种形式存在。

其特点是信息量大、复杂性高，难以通过传统数据分析方法进行利用

水务行业中，非结构化数据举例可以包括如下：

文本数据，包括市民的投诉、建议和反馈，例如通过社交媒体、电子邮件或在线平台提交的用户意见。这些数据通常以自由文本的形式存在，无固定的格式和结构。

图像数据，包括监测站点的照片、水源地的卫星遥感图像、水质检测结果的图像等。

视频数据，包括监测摄像头记录的视频、设备运行状态的视频等。 

声音数据，包括设备运行时的声音记录、用户电话交流的录音等。

地理空间数据，包括供水管网的地理位置、设备分布的地理信息等。这些数据以地理坐标或几何对象的形式存在，需要借助地理信息系统（GIS）技术进行处理和分析。 

三、水务行业数据现状及应对

数据产生丰富，涉及到生产、营收、管理等各个环节。所以应建立统一的数据集合和整合机制，确保各环节的数据可以被有效的汇总整合。

数据分散，由于水务行业的数据涉及多个环节和各种设备，数据往往分散存储在不同的数据库中，包括监测数据库、设备管理数据库、用户信息数据库等。应建立标准的数据质量控制流程，采用数据清洗、数据整合、数据映射等技术，将不同的数据源转化未统一的格式和机构，打破壁垒、互通共享，提高数据的准确度、一致性和完整性，并解决数据多源等问题。

例如，可以使用基本的统计分析方法（比如相关性分析、回归分析、空间分析、数据可视化等），对水务行业的数据进行探索性统计，从而对数据进行分类、汇总和归纳，并找出数据中的模式和规律。

数据原始质量较低，由于数据来源众多、数据多源或存在歧义，水务行业的数据原始质量较低。这可能包括数据录入错误、测量误差、信息缺失等问题，导致数据的准确性和完整性受到影响。应建立完善的统一的数据治理框架，包括数据管理策略、数据规范和标准、数据安全和隐私保护等。明确数据所有权、权限和访问控制等，确保数据的合规性和安全性。

数据缺乏治理，水务行业的数据缺乏有效的数据治理，包括数据的完整性、准确性和一致性等方面。这可能导致数据质量不稳定，增加了数据应用的风险。应按照统一的标准，进行数据分析和应用，深度挖掘分析数据，获取有价值的信息和洞察，支持业务决策和业务优化。

数据应用较浅，尽管水务行业的数据产生丰富，但在数据应用方面还存在较大的改进空间。许多水务企业对数据的应用还停留在基础层面，未能充分发挥数据的潜力，对业务的支撑效果未达到预期。应提高组织内部对数据治理的重视和认识，建立数据驱动的文化，采用新技术进一步数据挖掘。