作為一家環境服務產業的上市公司，業務領域涵蓋固廢處理、能源、供水、排水等，是中國環境企業五十強、中國垃圾焚燒發電企業十強，連續7年評為全國固廢處理十大影響力企業。
該企業一直重視信息化建設，信息化建設和應用水平處于行業前列位置。但在公司發展的20多年間，信息化的建設大多是以分散建設為主，各板塊建設更是以滿足單個或局部的業務功能為主，欠缺對全域數據的統籌管理，再加上信息應用系統建設也分布在不同的歷史時間，這造成了信息孤島、信息煙囪問題突顯，系統不能互通、數據難以共享、數據缺乏標準、數據使用質量差等問題，數據的利用和價值挖掘更是難以進行。
參照先進行業的實踐經驗，建立企業級數據資源中心對信息數據進行長期可持續治理是破解信息孤島、數據利用難、數據質量與安全問題等數據處理難題的手段。

直擊痛點：數據價值空間大

某上市環境服務公司在發展的20多年間，已建設供水、排水、燃氣板塊等板塊及總部不少于 18個信息系統，包括營業MIS、工程報裝、集抄計量、管網設施、廠務管理、質量檢測、監控監測等。各業務板塊信息示例如下：

當下信息化仍有諸多短板在顯現：
1、信息孤島，數據共享難。各業務板塊在初期為快速支撐好部門內的業務工作開展，根據各自需求獨立建設了獨立的業務系統，煙囪式的建設形成了許多事實上的數據孤島，由于缺乏全局規劃，各業務系統間的數據難以整合和聯動。
2、數據質量待提升。現有的業務系統中，所使用的數據庫類型多樣，各種類型的庫表，在表命名、字段命名、存儲類型、長度、精度、枚舉值等方面，都缺乏標準化的統一定義，導致在數據理解和數據共享中困難重重。數據來源除了傳統關系型數據庫外，還包括非結構化數據，如各類終端的日志等信息，缺乏統一的數據采集和存儲管理。
3、缺乏數據治理機制。由于在系統建設和維護過程中對數據的管理缺失，同時缺乏專職團隊進行橫向管理，所以缺乏從頂層視角去對數據資產進行管控，有哪些數據、數據分布在哪里、代表什么業務意義、數據指標統計口徑等等，已成為發揮業務數據價值的一個大障礙。
4、難以利用數據深層價值。由于缺乏數據的統一管理，系統之間的數據互聯共享十分困難，開放一個數據接口通常需要歷時數天到數周的開發周期，并且形成蜘蛛網狀的復雜調用，接口管理混亂，數據利用困難。另外，由于數據量越來越大，傳統的統計分析技術處理效率低下，數據報表性能差，出現數據統計不準確、不及時的現象（數據質量低下），導致無法更好的利用數據分析結果進行輔助決策。

管控閉環：建設數據資源中心

當下信息化、數字化變革驅動業務發展的大背景下，該客戶依托億信華辰睿治數據治理產品建設數據資源中心，融合各業務系統數據，建立數據匯聚和基礎服務運作體系，實現資源數據中心與各業務系統無縫連通，建立公司統一的基礎數據公共服務平臺。

數據資源中心技術架構圖

整體項目利用億信華辰睿治數據治理平臺進行整體架構，從數據資產盤點起步，開展數倉建模、標準體系建設，讓數據資源中心匯集數據，治理數據并提供數據服務，為企業數據應用提供數據的支撐，挖掘企業數據價值得以利用，實現不同系統間的數據共享和互通。
1、數據梳理
整合接入集團總部、供水、燃氣、排水四大板塊，EAS系統、智慧水廠、MIS系統、智慧水表管理系統等18個業務系統數據，梳理出1077張資產表，基于前期業務調研，劃分成四大資產分類：集團管控、生產管理、服務運營和專題分析，并對四大資產分類進行細項劃分。

2、數據建模
依據梳理的資產，劃分客服、人力、財務、物資、設備、安全六大業務領域，每個領域根據數據應用需求，依據數倉建設理論，劃分操作層、DW整合層、DM集市層。整個開發過程涉及2576個ETL作業，日常啟用調度17個。
3、制定規范
結合“數據管理+管理方法論”的雙重管理規范，從數據接入到數據共享各節點管理數據，制定統一的數據規范，包括元數據、數據標準、數據質量、數據資產四個層面的統一數據管理及管理方法論。
4、資產管理
當前資產管理已收錄1128個資源目錄，根據類目分為“集團管控”、“生產管理”、“服務運營”和“專題分析”，搭建用戶專屬資產門戶，集“搜索”、“瀏覽”、“申請”于一體的可視化工具，業務人員或其他用戶可通過其專屬門戶查閱和申請相關資產內容，通過“在線查詢”、“文件下載”、“共享交換”和“敏捷分析”等多種方式實現數據共享交換。

業務賦能：重點深挖供水數據應用

該企業通過數據資源中心數據共享、匯聚融合等信息化技術手段，實現跨部門、跨系統的業務協同，構建多種方式、形態的數據服務，面向11個業務場景提供數據支撐，以下為部分示例。
1、對外數據報送
上線前：企業需定期向監管部門提供用水、用氣、垃圾處理、污水處理相關數據，報送數據存在數據來源分散、部分數據收集格式不統一、需要手工合并數據、數據匯總后專人導入入庫等痛點問題。
解決過程：此項目通過建立數據倉庫，將分散的供排能固數據重新整合，規范好數據格式后，并按業務口徑進行匯總。并按需求統計分析報表，包括《企業用水信息(季度報)》、《企業用水信息(每年報)》、《居民用水信息》、《水質項目檢測》、《非居民用水》等。
上線后：該企業利用數據資源中心進行數據采集整合，并形成各種主題服務，將數據采集、處理、報送等環節自動化、規范化，減少人工干預、降低數據出錯的概率、提高數據報送質量。
2、供水經營分析月報表
上線前：經營分析報表主要是為了幫助經營決策層了解經營現狀，發現運營過程中的優勢和劣勢，輔助領導決策并對執行情況和結果進行評估。經營分析報表由多個子報表組成，存在著以下問題：數據來源分散雜亂，缺少統一的數據觀；收集數據流程周期較長，收集的數據格式不一，部分數據還需要進行反復校對手工維護；數據不規范，數據質量較差。
解決過程：通過業務口徑，將各子報表匯合，統一數據粒度，通過交換任務調度，批量獲取實時數據，統一數據單位，形成有分析價值的月報表。
上線后：通過數據資源中心可以實現部分報表的自動匯總統計，降低人工操作出錯幾率，提高工作效率。解決數據人工干預程度高，數據單位不一致等一系列問題，減少人工對數據的影響程度，通過系統審核加人員審批兩種方式，提升數據質量。
3、智慧水廠獲取LIMS水質數據
上線前：供水事業部第二水廠長期委托某公司檢測水源水、出廠水、藥劑等樣品，周期有每日、每月、每半年、每年，檢測后出具紙質報告及提供電子報告的下載方式提供給第二水廠，二水廠根據檢測結果、水廠每日抽檢結果、在線儀表記錄結果對進線下比對，形成對比分析，指導水廠設備開停、投加藥等生產。但線下對比存在效率低、人員要求高、及時性低等問題。
解決過程：水廠提出在線及時獲取檢測的數據，因此智慧水廠系統的水質管理模塊需要在線獲取LIMS系統的關于水源水、出廠水、藥劑的檢測數據，與水廠化驗室的檢測數據、水廠在線儀表監控數據進行對比分析，以便指導生產。通過業務調研，獲取LIMS檢測的相關口徑，利用各信息表，經過數據的處理和加工，輸出一張《水質檢測結果表》，并根據檢測標準和檢測項目分化不同粒度。
上線后：最終實現實時獲取水質數據功能，保證數據的時效性、準確性，并且根據分類進行統一管理，為后續與水廠實時監測數據、水廠化驗數據的對比分析和使用建立基礎。

多元價值：專屬可持續的數據運營

該上市環境公司通過億信華辰睿治數據治理平臺推動了數據資源中心的順利落地，讓業務人員、技術人員、數據運營人員和決策人員，在數據資源中心平臺發揮出數據價值的最大化，將運營的思想貫穿到數據管理的各個環節及流程中，以敏捷的方式讓數據消費者快速獲取到價值數據。
1、融合共享——實現邏輯融合各板塊各孤立系統的數據
構建全司統一的數據資源中心平臺，依托企業基礎IT設施資源，逐步匯集聚攏各板塊各部門各系統原始性、可機器讀取、可供板塊內、板塊間、集團層面數字化建設再利用的全域數據，逐步打破和清理數據孤島。
2、體系機制——建立數據匯聚和基礎服務運作的體系機制
初步建立起企業數據資源資產管理體系，建立數據匯聚到提供數據基礎服務的運作機制，奠定數據應用建設的科學基礎。
3、對接互通——實現資源數據中心與各業務系統對接連通
建設可迭代發展的的平臺數據治理和數據服務機制，規范管理企業數據資源，為開展數據共享、數據互通應用及數據價值挖掘提供統一的、逐步完善的數據服務支撐。
4、基礎服務——建立公司統一的提供數據服務的基本能力
通過數據融合和加工分析，并結合IT基礎資源完善，企業專網網絡優化，建立D2V（數據到價值）應用基礎，形成數據服務的基本能力。