摘要：水利工程建设是关系我国民生的大事件，因此建设适合我国实际情况的水利工程，可以促进我国社会主义的发展，改善我国的生态环境。在水利工程设计的过程中，完善对水利领域数据整合系统的完整性和加强创新研究，对我国水利工程的建设有很多的促进作用。因此在实际应用中需要进行原有设计部门结构的优化，确保其水利设计单位数据整合体系的健全，实现其项目的整体运作模式的协调，确保水利设计整体效率的提升。基于此本文分析了水利工程设计中数据整合技术模式的应用。
关键词：水利工程设计；数据整合技术模式；应用
1、数据整合技术
数据整合技术在水利设计中的应用具有非常重要的意义，其不仅能够满足设计需求，同时也能够有效的进行水利资源的相关整合和集成。不仅如此，大量的数据能够为设计者提供更多的考虑方向，能够全面的进行水利工程设计的科学性和实用性，能够更好的加快工程设计的精度，进一步保障水利工程的建设发展，同时也能够在很大程度上控制成本，进一步加强对其的研究非常有必要。
2、水利建设中数据整合技术的缺陷
因为我国地域辽阔，因此水利工程项目一般都浩大，工程时间长，在建设的过程中也会受到很多因素的影响，所以设计工作也复杂很多。因此尽管我国在水利设计中已经了数据整合，但是由于数据系统并不够完善，因此对设计员工作的开展并没有多大帮助。主要体现在一下几点：
2.1、数据质量低
对于整个水利工程的的设计来说，数据是非常关键的部分，收集的数据的质量，直接决定着整个水利工程设计的是否能适用于水利工程的建设。但是受到技术等各种因素的限制，所收集的数据无法达到数据整合系统的要求，因此对设计员来说就没有参考价值，造成了整体数据的缺失。
而且，目前有很多和水利工程建设相关的数据软件，但是受现有技术水平的限制，不同的软件之间无法实现数据的共享，因此很多资料也无法成为设计人员的参考依据。
而且对于水利工程建设的设计来说，对相关数据的采集需要极高的精确度和详细度。但是对于目前来说，这种精确度和详细度很难达到，这就让数据库在简历的时候就失去了可以作为准确参考的价值。对后期的设计产生了不利的影响，降低了设计的水平，最终对整个工程的质量产生了不利的影响。
2.2、对数据的利用率低
在数据采集整理和录入的工作中，如果数据系统本身存在局限性，或者因为数据采集人员的能力有限，同样都会影响到数据采集的质量，导致数据的浪费，增加数据收集工作的成本，降低设计员对数据的使用率。
2.3、数据缺乏同意的标准
虽然我国现在已经建立了比较完善的水利数据标准，然而由于数据系统的不同，标准也不同。因此在设计的时候，设计员要在不同的软件中进行重复性的工作，降低了设计的效率。
3、数据整合技术在水利设计中的应用
3.1、数据分析
为了提高数据集成技术在水利工程设计中的应用，首先要对数据进行有效的分析。因为原始数据来源不同，在结果准确性上存在差异，数据分析过程中，数据集成系统应符合数据标准，删除原始数据错误、无效信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆完成对原始数据的分析后，可以保证数据的有效性，然后让水利设计人员更好地了解数据的具体情况，为设计决策提供参考。
3.2、设计实施
在数据集成的过程中，设计实施是最重要的过程。在这个过程中设计师需要大量的时间。在设计实现过程中，需要确定数据集成规则和相应的实现策略。在编制数据集成系统之前，应确定数据字段、函数算法、映射关系。确定相关协议和数据结构后，确保数据在处理过程中具有统一的标准，并为设计工作数据提供必要的处理。最后，在设计和实施过程中，还应进一步确定战略和设计方案的完整性。
3.3、数据校验
为了保证水利工程建设能够满足实际需要，在水利工程设计过程中需要加强对数据集成系统的应用分析，必须保证数据的准确性，不仅如此还需要对数据进行全面的测试。由于存在着一系列的数据标准和水利设计领域的规则，所以在标定数据中，需要按照相关标准和规则进行数据整理。就目前的情况来看，数据验证主要包括两种类型：数据量和数据量。其中，数据指的是收集表中数据的定量收集。在标定数据中进行数据的采集和转换，以保证数据的准确性。此外，数据转换成统计数据，每个表记录的数字。完成数据转换后，还应再次统计数据表中的数字，以确保它不存在差异。
3.4、系统应用
在进行数据整合的时候系统应用是最后环节，通过以前的数据分析、设计实现和数据验证过程，数据集成系统可以正式应用到水利设计工作中。在数据集成系统的应用阶段，管理人员可以使用交互界面，实现对整个过程的有效跟踪，并根据水利设计的具体要求，做出相应的调整。
4、水利工程项目设计中数据整合体系的优化
优化其数据整合体系在水利工程建设中数据的整合来说非常重要，其也是水利工程设计的重要内容，通过综合信息数据库的建设来满足数据集成现阶段水利建设的需要，确保与SQLServer数据库建设中的应用，与相应的数据实现工程技术与理论的协调，以满足工程设计的要求，并保证整个数据库的性能优化和资源的有效性。另一方面，要加强应用触发功能、有效信息、安全信息资源查询链路性能。信息技术的数据集成，影响信息提取和集成的主要因素是编程人员自身的实际操作经验和理解，因此在水利工程过程设计与分析中需要对引起干扰的外界因素数据进行分析处理，确保水利工程数据分析和集成效率不受影响。
就目前的情况来看，一些数据库的开发和建设标准不是很强，无法适应当前日益复杂的数据整合和分析的发展现状，因此水利工程部门设计应加强专业数据库的建设和发展，提高数据整合效率。
目前ETL模式是数据信息整合中最为常见的运用模式。ETL模式能够对技术数据进行协调，并且能够确保数据的转换环节和数据抽取环节的优化协调。从ETL的优化和协调功能来看，其可以较大程度地满足水利工程数据库建设和设计的需要。ETL能够对特定的目标水利数据库进行科学合理的优化，从而实现不同数据库之间的数据交换与整合，真正满足水利工程建设复杂数据库的使用和设计要求。ETL模式通过对数据质量的改善，以及数据传输与联系的整合，有效提升数据资源的利用率，实现水利工程设计与数据模式的应用与实施。对使用ETL模式在水利工程设计中建立数据库来说，要注意垃圾无用数据的优化和处理，以确保数据整体性能的优化和管理。对于各个不同的数据库和信息库来说，可以通过对数据平台系统的优化与处理，来实现不同数据库之间数据和资源的共享与连接应用。
总之，在现实生活中，影响水利工程数据整合环节的因素是非常多的，都影响了现实工作的开展，需要引起我们的重视，进一步加强对其的研究非常有必要。
参考文献
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论文作者:杨雪银
论文发表刊物:《防护工程》2018年第2期
论文发表时间:2018/5/24
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