2022年上半年，我國水利項目投資規模達到4000多億元左右，其中，智慧水務市場投資預估在百億元，呈現全面提速增長態勢。

智慧水務是水務信息化的高級階段。其本質是一種具有綜合性、整體性的水務企業數字化發展過程，其核心理念是利用云計算、大數據、物聯網和移動互聯網等新一代信息技術為支撐，通過智能設備立體感知企業生產、環境、狀態等信息的全方位變化，對海量感知數據進行傳輸、存儲和處理，并基于統一融合和互聯互通的信息平臺，實現大數據時代下對數據的智能分析，實現控制自動化、管理協同化、決策科學化以及服務主動化，推動城市信息化、現代化和可持續發展提供水資源綜合管理。

01、智慧水務具體應用場景

1、動態監控，應急響應

基于云計算、大數據、物聯網等新技術，做到24小時動態監控、實時數據采集、無損信息傳輸等，使水務部門在線監測水務系統運行狀態，對異常情況做到實時預警、快速響應，終端調控。當異常情況發生時，能夠第一時間進行遠程干預和處置，提高水務企業的應急響應能力，降低事故風險與隱患。

2、智能調控，智慧決策

通過智慧水務平臺，實現水務全流程的智能調控，包括集中監控、移動巡檢、故障診斷、設備運維、供水調度等，實現以自控系統代替人工，以更精細和動態的方式管理整個生產、管理、服務流程，使之更加數字化、智能化、規范化。

以此同時，構建水務數據深度挖掘與分析模型，重塑水務智慧管理體系，做到緊跟市場、隨需速動，發揮數據的智慧決策能力，為企業經營提供快速、強大、有效的決策支撐，實現信息化和管理提升的充分結合。

3、協同管理，降本增效

對水務部門來說，企業數據可以進行全面集成、整合，打破各部門間的數據壁壘，實現信息交換、共享與高效利用。打通各環節業務流程，實現不同系統間的數據共享和業務聯動，構建一體化協同運營管理模式，降低整體工作協調成本，提升水務企業的綜合管理效率。

同時，通過智慧化在線監控與維護管理系統，進行終端管控，及時做到工藝優化和運維調整，有效降低企業整體運營成本支出。

在實現智慧水務的過程中，信息化的產物就是數據，其質量以及應用直接決定了水務信息化的達成情況，所以，必要的數據治理成為了信息化的重中之重。但出于各種原因，水務行業的數據治理建設面臨著諸多難點與挑戰。

02、水務數據治理建設難點

1、水務數據復雜

水務數據的來源及形式多樣，包括勘測、規劃、設計、施工、管理等多種來源，以及長系列的結構化、半結構化數據和大量非結構化數據，數據量級通常在數百TB或PB以上。并且，隨著水務行業各領域和環節的信息化應用不斷增加，監測密度及指標不斷提升，數據增加速度不斷加快，水務行業的數據量呈現持續增長態勢。

2、數據集成難

水務企業大多已歷經十年信息化建設，系統中已存儲了海量數據，如：客戶信息、水表信息、歷史水量、水質、水壓數據等。一些系統年代久遠，標準化程度不高，導致改造的成本較高，給數據的應用集成帶來較大困難。

3、數據標準不統一

企業內部各職能部門各自為政，難以在標準和規則層面達成一致，致使數據標準難統一，跨部門信息共享困難。且由于由于缺乏統一標準和數據關聯，大量的數據清洗依靠人為判斷，數據清洗難度和風險都很大；有些業務職能分散在不同的部門，造成信息系統的功能重疊，導致數據重復錄入，數據冗余致使數應用效率低下。

4、決策支持作用不足

由于缺乏在數據層面的頂層設計，無法在單位決策層、管理層和業務層等各層級統一思路。原有系統中缺少有效的數據挖掘與分析功能，導致數據過于死板僵化，并未發揮其對集團過去的追溯和對現在及未來的指導作用，對集團業務管控和決策分析的支撐效果不明顯。

03、水務行業如何做好數據治理？

1、全方案采集存儲水務數據

數據采集、存儲、整合是智慧水務大數據分析的前提和基礎。水務企業需利用大數據技術，實現從原水到水廠、從管網到用戶等環節全方位、全要素的信息采集，消除信息孤島實現系統的互聯互通，實現海量數據的傳輸與存儲。構建智慧水務數據倉庫和數據湖，實現數據資源標準化、數據來源唯一化和信息流程簡潔化，對數據進行集中管理，實現大數據整合應用。

2、進行水務數據標準管理

智慧水務大數據的分析應用，數據資源的標準化建設是重中之重。下圖是可供參考的智慧水務大數據標準體系。具體的標準規范需由水務企業按需梳理和建設。

智慧水務大數據標準體系

3、做好水務主數據管理

做好水務主數據管理，可以更好的發揮數據資源的作用。主數據的集中管理為在水務企業層面上整合及共享系統中的數據提供了關鍵的基礎支持,因此,構建主數據標準化體系、建立主數據交互和共享基礎標準、實現主數據全生命周期管理的業務運作,已經成為提高企業信息化建設效益、改善業務數據質量、在高端決策上為企業提供強有力支持的重要途徑。

在主數據管控過程中，需以數據標準化為目標、數據治理組織建設為保障、數據梳理為前提、數據過程管控為手段，實現全面、高效的數據管控過程，持續優化和績效改進的主數據管理愿景，達到“數據同源、規范共享、服務集中、提升價值”。

4、搭建智慧水務大數據平臺

智慧水務需具備多業務系統高度協同、全面物聯網感知、設備智能聯動、事件及時應對、服務靈活創新、管理決策科學等特性。要實現這些特性，我們需利用大數據技術，構建水務大數據分析平臺，通過平臺全面打通業務系統，根本解決數據孤島問題。并對水務運行管理狀態進行梳理，建立一套可量化、標準化的分析指標體系，對城市水務情況進行全面統計與深度分析，為數據消費者提供大數據服務。

?04、智能數據治理平臺睿治 全方位賦能水務行業數據治理

睿治智能數據治理平臺能夠基于水務行業數據共性，采用成熟模塊化設計理念，實現各模塊功能應用場景普遍適用；平臺功能全面，模塊組裝靈活，可高效便捷完成數據從創建到消亡的全過程的監控和治理；平臺提供豐富的服務接口，內置腳本支持，全面滿足集成、拓展需要。

△睿治數據治理平臺架構圖

睿治平臺從下至上主要分為以下幾層：

（1）數據源層：主要用來管理各類數據源，內部數據如：OA、ERP、CRM等業務系統數據，也支持文本文件上傳；外部數據如：社交媒體、互聯網等。
（2）數據存儲層：通過數據交換將數據輸送到ODS、數據倉庫、數據集市進行存儲。
（3）數據處理層：主要包括元數據、數據標準、數據質量。元數據可進行元數據采集、血緣分析、影響分析、全鏈分析，元數據變更管理、繪制數據地圖等；數據標準可定義數據標準、標準落地、標準評估監控，及標準版本管理等；數據質量可管理質量規則、數據模型，及數據質量方案。
（4）數據共享層：主要包括數據資產管理。數據資產管理包括數據資產視圖、數據資產檢索、資產采集更新等功能。
（5）數據應用層：該層主要通過平臺便捷的應用功能，從而改善決策支撐、縮短管理成本、降低數據風險、提升數據價值，并提供數據公開等。

睿治作為國內少有的覆蓋數據全生命周期的數據治理平臺，以創新的方式保證水務數據在采集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特征的數據治理體系。實現了數據問題一個平臺全解決，使客戶從此告別東拼西湊尷尬局面，從而進一步提升數據治理的全面性、連貫性、持續性，真正實現降本增效。