传统水质监测工作模式是利用人工定期采集水资源样品带回实验室进行分析，从而得出水质相关数据和结论，在这个工作流程中具有油耗时久和效率低的问题水质情况的反应由于不具备时效性，因此影响了准确性与可靠性，也无法全面反映水质的真实情况。大数据技术的出现，使水质监测工作向智能化与自动化发展，实现了利用传感器对水质状况进行实时监测的目的，因此对水质监测工作的发展具有重要的意义。
1水质监测中存在的问题
目前水质监测工作中仍然具有明显的缺点与不足，主要有以下两个方面的问题。首先是水质监测工作具体开展时具有较多的监测指标，因此需要使用不同类型和不同功能的设，被实现整个监测工作的顺利开展设备，由于具有参数、原理、技术、性能、维护检修以及费用等因素的差异，因此会给工作人员带来较大的工作压力，由于设备使用过程中比较复杂，也无法在监测过程中实现统一化。如果要提高水质监测工作的效率，就要保证诸多设备运行的稳定性，因此需要定期对多台监测设备进行维护和检修。其次就是监测设备的频繁更换以及性能参数等不同将会影响水质监测数据的稳定性，因此不同时期监测到的水质数据具有一定的差异，导致无法进行统一，零散的监测数据降低了水质监测工作的效率，更无法直接反映出真实的水质情况，因此缺乏一定的真实性和可靠性。
2大数据技术在水质监测中的渗透
以往使用的水质监测系统，大多注重对水质数据的监测而忽略了数据的深层信息价值挖掘以及资源属性。水质监测系统是基于云计算技术传感器技术以及大数据技术等不同技术共同支撑下所集合起来的智能化系统，通过自动化分析仪器实现对目标区域水质的实时监测，并提高监测数据的准确性与真实性，从而促进水质监测工作的质量与效率得以提升。智能化监测技术还可以促使水质监测朝着自动化和信息化方向发展。系统中云计算技术可以引入大量的水质数据并进行有效存储通过云计算独特的优势和分布方法进行数据的分析与存储，将水质监测工作中所获得的所有数据进行集成管理，并进一步方便后期的分析与得出结论。大数据技术应用在水质监测系统中的优势是可以对水质数据进行有效分析与高效挖掘，通过进一步提高水质监测数据分析工作的准确性降低相关工作人员在监测过程中的强度，从而提高水质监测工作的整体质量。
3大数据技术在水质监测中的具体应用
3.1完善系统整体架构的优化设计
本文以太原市的某个化工企业作为具体例子进行说明，通过对该企业现状的了解得知，该企业水质监测设备具有较好的性能，并在监测工作中可以达到全面监测的效果，而且记录和反馈的数据比较真实。取水质监测信息管理系统主要由网络层感知层以及应用层三个部分组成，尽管看起来不存在缺点，但实际上并没有对数据进行整合与统计的关键环节，因此严重影响了监测数据的准确性。基于大数据技术的背景之下，优化的水质监测系统可以有效解决这个难题，大数据技术可以实现对数据处理层的优化，从而保证在监测过程中取得的大量数据进行有效的管理，统计分析并储存，不仅可以保障监测数据的真实性，完整性以及可靠性，更进一步提高了水质监测工作的效率与质量。
3.2完善系统功能模块的规划设计
大数据技术应用于水质监测工作中可以促使水质监测系统的功能模块更加规范与完善，具体表现在以下几个方面的优势上。
可以实现对水质进行动态监测和管理。动态监测与管理就是对不同水质监测点内的水体进行污染成分的分析与检测，然后针对系统甄别出的一些不符合要求的数据，通过直观的方式筛选并表达出来进行预警，从而打到警示的效果，这不仅可以提高工作人员对系统中问题数据的关注度，还可以帮助工作人员制定符合实际需求的解决方案，从而有效的解决污水超标等问题。
可以有效的管理工厂内部不同信息模块中的数据。由于许多化工企业需要进行大量的污水处理工作，而不同类型的污水在处理方法以及规模还有设备类型上都存在着较大的差异，因此需要借助系统功能模块对厂房中的污水信息进行处理，并对厂房内的水质监测点以及各个设备的运行状况等信息进行监测与管理，通过科学合理的应用水质监测系统，可以进一步实现管理层与决策层掌握厂房运行的实际状况，然后在维护现有基础设备正常运行的前提下，进行水质监测设备的定期维护与检查，保证污水符合相关标准后有效排放。
3.3高效分析水质数据
该企业使用的传统水质监测设备，缺乏对水质数据的分析结果读取功能，因此可以通过引入大数据技术实现水质监测系统具有分析数据的能力，从而完成后期水质监测数据分析，结果在整个系统内部的实时更新。
3.4建立大数据分析模块
水质监测设备的终端传感器需要在水质监测点全天候不间断检测，因此需要将检测到的水质数据实时传入监测系统中，这将导致系统内部每天接收的数据规模十分庞大。利用大数据分析技术可以有效的解决数据庞大的问题，大数据分析模块可以首先对监测到的所有数据进行初步的诊断与处理，通过排除错误冗余以及不符合常规的一些数据，按照设定的相关标准对数据进行自动分析，然后将水质检测结果通过直观的图表形式展现出来，从而实现水质监测质量与效率的提升。
结论：综上所述，大数据技术在水质监测过程中具有十分明显的应用优势，不仅可以促进监测系统和监测数据的准确性，完善性与可靠性得到提升，还可以促进水质监测的效率不断提高，这将促进我国水质监测行业可持续发展，进一步保障我国水环境的健康，为人们的生活与生产提供安全的水资源。
参考文献：
1.陈伟，王雪奇.水质在线监测中的大数据应用浅析[J].绿色环保建材，2020（5）:78，81.
2.丁越昌，李攀，林真友，等.基于物联网和大数据的水域天网监测系统[J].计算机系统应用，2020，29（1）:105-111.
3.张泽鹏，张云，张志.基于大数据的水质集散化监测系统的研究[J].科技资讯，2019，17（11）:11-12.