水务企业数字化资产管理解决方案

随着互联网、大数据、人工智能等技术的发展和深度融合，水务企业数字化程度不断加深。据《中国城镇水务行业2035年技术进步规划》，2021年智慧水务信息化投资超百亿元。要想把大数据发展对企业运营带来的挑战转化为机遇，就需要对数据资产进行管理。数据资产管理的核心是将数据作为与人才资产、知识资产、实物资产等一样能创造价值的核心资产，企业需要为其构建完备一致的管控架构以进行管理

水务企业数据资产存在的问题

究其根本，有以下四方面的原因：

①数据丰富但分散，需汇聚总览水务企业业务形态丰富，持续的运营生产在每时每刻源源不断地产生数据，但企业层面缺少获取一手生产数据的渠道，无法实时掌握各单位生产、管理实际情况，由此导致缺乏实时化、数字化的管理决策支撑系统。

②数据存在多源或歧义，需统一定义与管理目前多数水务企业数据依赖手工填报，针对不同部门、不同需求、不同口径下的数据统计往往由不同人员多次执行，一方面重复填报浪费精力，另一方面数据来源渠道不统一，使数据统计的及时性、准确性难以得到保障，且由于人员理解不同而导致数据指标计算方式不同，往往使统计结果存在一定偏差。

③数据离散孤立，需互通共享目前在国内水务企业生产经营活动中，各业务板块普遍相对独立，各方数据仅供自身使用，各系统间未能成为有机数据互联的整体，未能实现合理的透明与共享，不利于一体化调度等先进的生产管理措施的推进，这在一定程度上抑制了集团创新活力。

④数据使用方式较传统，需进一步挖掘价值目前多数水务企业对数据的使用还依靠传统手段，直接指挥一线生产运营，或简单地统计汇报。对数据价值的挖掘和深入探讨才刚刚起步，暂时未能借助一些更先进的大数据相关技术或工具。

打造水务企业数据资产管理体系

目前水务企业的数据资产管理体系要从四个维度来打造：制定标准、搭建平台、治理数据、智能应用。

1.制定标准

制定数据标准，确保数据标准化是实现系统联通、数据驱动，建设好大数据中心的基础保障。制定标准规范，可以统一企业的基础数据规范和各业务系统的基础数据标准，打破信息孤岛，解决各层级数据基础数据不一致、难以共享对接等问题。

2.平台搭建

搭建大数据汇聚与共享平台，通过云计算、大数据、物联网、移动应用、人工智能、区块链等新技术，深度融合水务行业，把“数字化”应用于公司治理与为民服务中，创造新型的管理与服务模式。平台搭建需要采集并整合公司各个部门及所属企业的相关数据，建立水务综合数据库和共享交换数据库，并建立对数据库的管理、维护、更新和使用的长效管理机制，实现公司各部门之间的互联互通、资源共享，各个部门可以及时、方便地获取与当前业务密切相关的其他部门共享的业务信息资源。

3.数据治理

数据治理是将数据转换为数据资产。具体包含主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据资源目录、数据地图、数据安全等。由于数据治理工作难度大，建议公司前期统一进行数据治理，以技术信息部为牵头，建立工作站，培养人才队伍，后续再将责任落实到各下属单位。

4.智能应用

水务企业可根据自身需求，建设展示大屏、报表中心、管理驾驶舱、自助式分析应用、AI应用等数据应用，赋能业务，充分发挥数据价值。

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