A3：科技智慧
2024年10月18-19日，深圳中洲万豪酒店成功举办了2024 DAMA中国数据管理峰会。此次峰会以“数据要素赋能新质生产力”为主题，紧扣时代脉搏，汇聚各界智慧，深入探讨数据要素的价值路径与新质生产力的发展方向，并聚焦行业数据管理的最新进展和最佳实践。DAMA大中华区主席及“数据仓库之父”等国际顶尖专家参会，为与会者提供了独特的视角和深刻的见解。
同期，水务数据管理创新论坛专注于水务数据治理、价值挖掘和应用场景等热点议题，邀请了多位水务数据领域的专家分享他们的创新应用成果。论坛汇聚了来自上百家水务企业的专业人士，共同探讨数据管理的创新路径，推动行业的发展与进步。
01 企业信息化建设发展背景
企业信息化建设历经多个阶段。早期为基础建设阶段，涉及基础设施、财务、OA、门户等方面。随后进入分散建设阶段，涵盖 HR、ERP、SRM、CRM、PLM、MES、WMS、LIMS、PM 等多个系统。
过去，企业信息化建设多由各部门分散进行，存在信息孤岛问题，导致管控和经营缺乏有效支撑，信息化发展方向不明确。随着企业发展，信息化建设进入数据管理和成熟阶段。诺兰（Richard L. Nolan）的信息系统进化六阶段模型指出，企业需整合应用系统，实现端到端全流程贯穿，提升管控与业务效率，融合管理和 IT 以提升信息化价值，进而适应大数据时代需求。
02 大数据时代水务企业发展需求
在 “大数据” 时代，水务企业面临着特定的发展需求：1、整合数据，协同技术驱动。企业需要整合来自不同渠道的数据，以应对海量的数据。通过消除信息孤岛，提高数据的可用性和价值。2、资产化数据，决策更合规。需要更好地了解数据的来源、质量、价值和使用情况，以便制定更有效的数据管理和利用策略。3、智能升级，促可持续发展。利用人工智能、机器学习等技术实现数据的自动化处理和分析，提高决策的智能化水平。
03 水务企业数据资产建设路径
基于上述发展需求，水务企业数据资产建设路径分为三个阶段，以更好地推动数据融合与创新。
第一阶段：夯实数字基础，其核心在于构建一个稳固且高效的大数据平台，并确立相应的标准规范。
首先，进行搭框架工作，采用 “1 + 1 + 4 + N” 技术架构。这一架构为大数据平台提供了坚实的结构基础，保障了系统的稳定性和扩展性。其次，开展定标准工作，重点建设主数据和相关管理制度。通过确立主数据标准，确保数据的一致性和准确性，同时完善的数据管理制度能够保障数据在整个生命周期中的合规性和安全性。最后，进行建平台工作，构建一体化智能化数据平台。
第二阶段：深化数据治理，旨在提升数据价值并促进数据文化的普及。
通过统一数据标准提升数据质量。数据从现有和其他数据接入大数据中心后，经过采集、治理开发、融合分析和资产服务等环节，在此过程中，数据将经历清洗、转换、稽核和标准化开发等操作，确保数据准确、一致。其次，利用目录驱动共享促进数据共享，实现协同发展共赢。数据从大数据中心流转至基础库、专题库和服务库，各环节通过有序的数据流转和共享协同工作，充分发挥数据价值。开展数据大赛打造数字化员工，激发创新。提升员工在数据应用和创新方面的积极性，促进数据文化的普及。
第三阶段：业务与数据全面融合，实现业务与数据的深度融合与创新。
首先是基础大模型接入，提供稳定的部署环境和高可用保障。接着进行大模型预训练，精心准备语料和知识库。大模型数据集建设更加智能化，依托于大模型能力及已有插件工具实现微调和语料库智能、自动生成。同时，大模型应用开发实现全覆盖，从大模型到应用开发、运维全生命周期覆盖，极大降低企业开发门槛。这一阶段带来的核心效果显著，包括大模型应用开发的全面覆盖，大模型数据集建设的智能化提升，以及大模型能力运营有了可靠的抓手，将企业大模型能力建设纳入到 IT 体系中一体化治理运营。
04 水务数据资产实践案例分享
在实践案例分享中，我们可以看到水务企业如何通过夯实基础、深化治理和全面融合三个阶段，实现数据资产的有效管理和价值最大化。
一、夯实基础：筑牢数字化基石
1、精心构建框架。采用 “1 + 4 + 4 + N” 技术架构搭建大数据平台框架。此架构犹如坚实骨架，“1 个数据资源平台” 实现数据互联互通，打破信息孤岛；“4 套制度保障体系” 提供有效的保障，确保数据的高效流通使用、安全治理；“4 个数据智能中心” 各司其职，其中大数据中心作为核心枢纽，整合多元数据，驱动业务智慧运转；“N 个应用板块” 精准对接不同业务场景。
2、精准制定标准。从数据源、主数据至治理流程全方位规范。数据源标准确保各类数据接入规范统一、质量可靠；主数据标准精心筛选 34 个关键实体，统一 50 项代码定义，覆盖客服、生产、管网和管控四大业务域，为数据一致性与准确性筑牢根基，恰似为数据世界立下精准度量衡，确保数据交流无缝精准。
3、倾力打造平台。全力构建一体化智能化数据平台，横向打通各业务系统，消除数据壁垒，实现业务流程数字化无缝对接；纵向深挖数据价值，从底层数据采集到上层决策应用层层递进、深度赋能。
二、深化治理：提升数据价值核心
1、全方位提升质量。聚焦数据质量提升核心任务，以 GIS 系统为例，制定严谨管理制度，涵盖系统运维、数据质量考核多方面。在数据标准制定上，从数据结构精确定义到属性值域严格规范，再到普查、导入标准细致把控，确保管网及附属设施数据精准完备。
2、高效促进共享。全面梳理资产编制目录，以此为基构建管理体系。此目录化繁为简，清晰阐释业务含义，降低数据使用门槛，成为数据共享 “导航仪”。用户依目录便捷申请资源，触发智能数链实现高效交换或授权，确保资源按需精准流动、合规高效利用。
3、积极推动创新。为激活全员数据创新潜能，集团匠心独运举办数据大赛。在大赛激励下，业务人员深度参与数据挖掘剖析，精准定位数据质量症结，反向驱动数据中心持续优化完善。
三、全面融合：开启智能变革新篇
1、深度融合业务与数据。深度整合水厂、管网、生产、工程及工单数据，依业务战略与运营需求精准设计开发指标体系，借 Echarts、Tableau 等可视化利器精心打造经营驾驶舱、环水一日动态监测等核心应用。
通过业数融合，构建客户画像特征标签系统，以提升营销客服的质量和效率。该系统以客户为中心，整合了UCIS（客户信息管理系统）、PMIS（生产管理系统）、LIMS（实验室信息管理系统）、外业服务、线上服务平台以及综合调度平台等业务系统的相关数据。
2、强力算法赋能。如违规用水识别、城市排水应急和风险管理等场景的应用。针对违规用水乱象构建智能识别模型，深度剖析海量用水数据特征规律，精准筛异常数据点并线下严格核验，高效锁定违规用水户严厉整治，有效遏制水资源浪费与非法盗用，维护供用水秩序公正稳定。
于城市排水应急风险管理体系构建中，融合多源数据构建精准机理模型与智能算法模型，实现单点水位精准预测、多点水文态势综合研判、管网水质风险智能排查及地表水压实时监控，为防洪排涝、水质改善、应急调度等提供智能决策支持，大幅提升城市水务灾害防御与应急响应能力，守护城市水安全防线坚如磐石。
3、进阶高阶智能。集团水务 AI 大模型集成自然语言处理、深度学习前沿技术，经海量数据深度训练与多场景实践打磨优化，具备强大语义理解、智能推理决策能力。用户可借自然语言交互精准查询数据、智能生成深度分析报告、高效预约会议资源等，全方位提升数据交互体验与工作效率。
05 结语
在企业数字化转型浪潮中，水务企业借由数据资产体系建设探寻发展新径。从信息化历程的回溯反思，至大数据时代需求的精准锚定，再到夯实数字根基、深化数据治理、实现业数融合的路径探索，水务企业正重塑数据价值，驱动智慧变革。
（来源：水务加）