智慧水务数据中台建设方案

  水务行业目前迎来数字化转型的快速发展期，国家不断出台新政策，促进水务行业信息化技术应用整体水平稳步提高，随着城乡一体化以及城镇化的高速发展，用水、排水压力与日俱增，水资源短缺、污水处理问题等严峻严峻形势迫使治水手段和技术亟需创新与升级。与此同时，数字经济的强势崛起已成为今后经济发展的强劲推力。如何突破技术与思维的桎梏，将“水务”和“数字”二者有机结合起来去解决水务行业中的发展问题，已成为当下亟需需解决的问题，也是水务行业的重大研究课题。

  水务行业正处在数字化转型的加速期，城乡一体化、城镇化提速带来供排水压力攀升，水资源短缺与污水处理约束日益突出；同时，数字经济成为效率提升与模式创新的关键动能。要破解“信息孤岛、业务割裂、治理粗放、运维低效”等结构性问题，核心在于把“数据作为核心生产要素”嵌入规划、建设、生产、经营、服务与监管的全链路，形成可复用、可扩展、可运营的数据能力底座。同时，“水务数据中台”以行业业务模型与组织架构为锚点，面向“厂-站-网-户-政-企-民”要素与流程，构建从数据获取→资产化→服务化→运营化的机制闭环，既打通跨部门、跨层级协同，又以一体化、便捷化、智能化的服务提升企业与群众获得感。

  水务数据中台构建出的一套持续不断把水务数据变成资产并服务于水务行业的机制。通过构建数据中台技术支撑体系，打造一体化高效运行的服务能力，一方面打破各部门内部业务壁垒，以全局、整体的思路整合资源、优化流程，提高跨部门协同能力；另一方面以一体化、便捷化、智能化的管理和服务，进一步提升企业和群众获得感。

方案特色

  水务数据中台的建设需要水务产业链的上、中、下游企业的共同参与和高度配合。水务数据中台不仅要适应水务行业多模式的管理体制与机制，而且能够使水务行业与其它行业共同且无缝地融入到智慧城市建设中，发挥更大的价值，实现水务数据中台是水务公司市场博弈能力提升的关键，并成为核心竞争力的有效载体。

  1、水务数据中台不仅要对接水务相关的厂、站、网等所有业务或实体，如：水源、水厂、泵站、加压站、管网、阀门、二供、污水/再生水厂、雨污合流系统、客服计费、资产与工单等。同时还必须适应水务行业集团化、供排水一体化、城乡供水一体化等管理模式的变化，支持集团化/区公司/项目公司/运营片区统一指标口径。这种模式的变化不仅满足了水务行业共性化或普遍性需求，同时也满足了水务公司的个性化或定制化需求，兼具适用性与灵活性。

  2、水务数据治理需要更多的跨界思想和规整创新。 比如，行业内“水电热气”水表集抄融合业务，对水务数据中台建设有很强的技术挑战，同时也拓展和延伸了水务产业链，重构新的战略发展和战略机遇。水务数据中台的构建是更加宏观、全面、科学地规划。支持“水电热气”一体化抄表/账单/客服数据联动，形成统一用户与用能画像，驱动精细化阶梯价核算、异常用量预警、欠费风控。以数据标准、血缘、质量规则、数据契约前置到建设阶段，减少后期返工与割裂。

  3、平台技术开发需与水务行业高度适配，高频时序、批量业务的复杂性。水务与其他行业不同，具有经营的垄断性、服务的社会性、管理的区域性等主要特点，兼具商业与民生属性，对数据的安全性、信息或系统的稳定性、敏捷性以及准确性要求较高，这就要求水务数据中台的建设有别于其他行业的数据中台建设，更具有独特性或专有性。

整体架构

  从整体架构上看，水务数据中台核心能力包含数据管理能力（数据可用的目标）和数据支撑业务应用能力（数据易用的目标）这两个方面。水务数据中台便是在整体架构基础上选定大数据相关技术及友好型工具来实现数据资产的设计、开发、管理运营。

  一般来说，业务场景确定数据资产构建的方法，通过场景调研确定端到端的业务闭环中对数据资产的需求，从而设计数据资产模型，包括确定资产对象，如：水源、水厂、网管、设备、水站、泵房等，以及资产对象之间的交互关系，如：供水、维修养护、排水等主题域。基于资产的设计形成开发需求，借助开发工具进行数据库设计、开发任务编排、生产调度编排等，管控数据资产的生产过程，最终实现数据资产化。基于形成的数据资产，对数据进行运营与管理，例如：站在业务视角组织并定义数据目录和数据 API，以便在数据市场中展示（数据可见）并被业务部门所使用。 通过水务行业数据资产搭建、使用、价值沉淀，形成可复用、可扩展的数据中台能力，包含可复用的基础组件、数据模型、数据服务，驱动业务快速创新。

业务价值

  当前，我国水务信息化正进入一个矛盾多发期，业务部门与信息化部门之间因为信息孤岛问题需要协调的情况不断。整体建设面临信息化投入大、见效差，建设成本高， 资源利用率低，整体性不够、关联性差和实用性不强等问题。解决现有业务建设模式问题，改善现有技术基础薄弱问题，实现以下三个目标：

1、水务要素全面集成

  首先从一体化采集与治理入手，通过对SCADA、ERP等系统的统一接入与标准化建设，打通从生产到服务的全链条数据流。形成三类关键成果：其一，构建覆盖全域的资产与拓扑台账，将设备、管网与水力连接以数字化方式统一编目，支持停水影响的快速评估与最优关阀路径计算；其二，搭建统一指标驾驶舱，把产销差、漏损、能耗、水质合格率、账单准确率、工单效率等核心经营与运维指标集中呈现，实现“一屏统览、联动分析”；其三，建立事件与预警总线，对阈值越界、趋势异常、阀门状态变化以及雨洪告警等进行统一接入、分发与闭环处置，让运行风险在同一机制内被感知、响应与追溯。

2、数据信息全面融合

  以标准规范与中心建设为牵引，先行固化行业数据标准、编码体系、指标口径、数据共享规范，并在此基础上统筹数据的建设与政务、行业平台的对接，确保数据在跨部门、跨层级、跨系统间可理解、可交换、可治理。在融合能力之上，面向关键场景开展深度应用：在DMA漏损治理方面，依托分区拓扑与高频时序数据，对夜间最小流量进行对比，结合压差异常实现漏点定位与优先级排程；在能耗优化方面，将泵组工况曲线与电价策略联动，生成可执行的调度建议并对节能成效进行归因评估；在水质合规方面，在线水质监测与实验室数据融合贯通，打通源—厂—网—户的异常链路追踪；在雨洪与内涝联动方面，气象数据与排水模型耦合，形成前置预警与可操作的应急预案建议，使城市防涝能力与响应效率在数据驱动下同步提升。

3、管理行为全面智能

  通过把计量、账单、客服、工单、巡检等共性能力沉淀为标准化的数据产品与API，支撑业务系统的轻量化建设与快速装配；同时将指标/KPI与工单系统打通，固化从“问题发现—任务派发—现场处置—成效复盘—标准更新”的治理闭环，使管理改进形成可复用的制度化机制。在度量体系上，供水侧重点评估产销差、综合漏损率、计划外停水时长、二供稳压达标率、单方能耗与泵站效率，以刻画生产与输配链路的健康度；排水与污水侧聚焦达标排放率、CSO事件次数、溢流量估算与应急响应时间，以确保环保与应急管理的合规与及时；服务侧围绕抄表成功率、账单准确率、欠费率、投诉量、一次性解决率以及工单闭环时长，衡量用户体验与服务效率；治理侧则通过数据质量得分（完整、及时、准确、一致）、数据产品SLA达成率，以及算法命中率与误报率等指标，持续校准数据资产与智能模型的有效性与可用性。

  在经济与社会效益方面，统一的数据平台显著减少重复建设与分散投入，实现算力与存储的规模化复用，提升资源的集约化水平；在成本与风险控 制上，以漏损、能耗与抢修时长等关键指标为抓手，按照“基线—改造—对比”的方法学量化节约空间与风险下降幅度，使投资效益可以被客观度量并持续优化；而在公共服务与治理层面，数字化能力带来更流畅的用水服务体验，从查询、缴费到报修与停水通知形成一体化服务链条，同时满足监管对数据透明报送与应急指挥的要求，构建起企业运营与社会治理的双重支撑。通过上述路径，数据由分散资源转化为可运营的生产要素，驱动水务行业在稳态运行、安全合规与价值创造上同步进阶。