数说智慧水务：大数据中的“大”、“数”、“据”（二）

数

上一讲，谈了大数据中的“大”无非想说明以下几点：

?   大，指的不仅仅是数意义上的大。这个“大”首先是思维模式上的大。因此，这个“大”不是形容词，是动词，即放大数据（价值）。

?   大，也指的是加工模式，加工后的数据，还是数据，原始数据与新生数据的迭代，产生了“大”的表现形式。

?  大，还指跨界之间的融合与加工。不能把智慧水务中的数据仅仅看作是水务行业的数据，它将在“智慧城市”“政务平台”中，显示出水务行业中的社会价值。

?  智慧水务平台中，就数量意义上的实时数据而言，感知层的原始数据，无论是在数量、类型上，其实远远没有达到“大”的概念，这也是智慧水务平台建设的一个痛点所在，因为这需要建设资金与建设周期。

因此，大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集与分析，实现价值最大化。因此，大数据中的“大”，核心是价值最大化。

一、  数据分哪些类型？

数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。

也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

在程序观点来看，数据类型包括原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数据类型、参考类型以及函数类型。

但这些说明过于专业化，无益于理解智慧水务中的“数据”理解。

简而言之，如果说智慧水务是一个加工厂的话，那么“数”就是这个加工厂中的原材料。因此，智慧水务这个舞台上，“数”就是演员。既然是演员，自然是男男女女，形形色色的，是智慧水务的生命力的体现所在，值得关注与分析。因此，从不同的角度可以分不同的类型。

按展现形式分：填报数据、与实（即）时数据。

按加工程度来分：原始数据，加工数据

按数据内容分：水质数据、流量数据、压力数据、工程数据、能耗数据等。

根据来源分：用户（外部）数据和内部数据。

 一般而言，整个智慧水务系统中，数据点上万级别的在线数据体量，已经不算小了。但根据大数据思维，更多的价值体现在数据的加工上，汇总、分析才是实时数据的真正价值体现。