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。
鉴于许多同行朋友对于演讲内容的总结和行业资讯了解的需求，水务加®特此整理了专家演讲内容，推出系列文章，分享给大家。
本期为大家带来的是：
报告题目
数据要素驱动水务运营价值提升
深圳市环水投资集团有限公司
信息中心副主任 郭颂明
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以下为本期演讲内容分享：
01
水务运营价值提升
数字化转型的三个阶段已明确界定。尽管转型与高质量发展的议题已广泛探讨，企业应始终以价值驱动为核心。在数字化进程中，我们见证了从信息化到数字化，再到智能化和产业化的演变。这些阶段并非线性递进，而是相互交织并行发展的。
因此，深圳环境水务集团制定了“深水云脑”战略，该战略是基于集团发展需求而精心设计的。随着集团发展至新阶段，我们对原有的“1+4+N”架构进行了升级，形成了“深水云脑”这一综合性平台。该平台使我们能够实现全时空监测、全要素管理和全业务运营，从而大幅提升运营效率和决策质量。
接下来，我将详细介绍如何利用“深水云脑”架构来推进工作。在我们的架构图中，虽然基础结构与业界其他架构有相似之处，但我们特别强调了四个关键的能力中心：物联能力中心、开发能力中心、数据能力中心和人工智能（AI）能力中心。整个架构图以数据为核心，所有组成部分均围绕数据服务展开。
具体来说，物联能力中心负责收集和生成数据，为整个系统提供原始信息流。开发能力中心则利用这些数据进行应用开发和系统集成，以支持业务流程的数字化。数据能力中心负责数据的存储、管理和分析，确保数据的质量和可用性。而AI能力中心则利用先进的数据分析和机器学习技术，从数据中提取洞察，支持智能决策和自动化操作。
这样的架构设计确保了数据在整个组织中的流动性和价值最大化，从而推动了我们工作的高效执行和创新发展。
这些能力中心的建立，为我们构建更高级别的功能提供了基础。我们的“深水云脑”平台具有三个显著特点：云计算、智能分析和协同工作。通过这种方式，我们能够确保系统的每个组成部分都能够协同工作，从而提高整体的运营效率和创新能力。这种以价值创造为导向的系统构建方法，使我们能够更好地适应快速变化的市场环境，同时保持业务的连续性和稳定性。
02
数据要素驱动
在云脑系统的强大支撑下，协同工作成为了我们新的工作模式，而这又引出了另一个关键议题——数据驱动的工作方式。
接下来，让我们深入探讨如何围绕数据进行高效工作。或许有人会认为，只需简单地将数据汇总，便能随心所欲地加以利用，通过建模分析，再将分析结果直接应用于实践。然而，现实远比想象复杂。数据的汇聚之路并非坦途，因为部分数据被特定人员或部门所垄断，且存在大量未标准化的数据。此外，数据治理也是一道难关，若数据质量不佳，领导层往往会拒绝采纳，迫使我们回归人工填报的老路，这无疑大大增加了工作的繁琐程度。
在数据质量方面，也面临一些典型问题。具体来说，在外勤作业过程中，会注意到人工录入的数据存在准确性问题，这对我们的数据分析工作产生了不利影响。在实施水质智能分析时，也发现数据的全面性不足，这限制了分析结果的深度和可靠性。此外，尽管在远传水表上投入了大量资金，但由于运维管理的复杂性以及水表本身的特性，导致水质数据出现波动，使得我们无法直接依赖这些数据进行决策。
深圳环境水务集团的数字化转型经历了三个明确的阶段，每个阶段都以数据为核心。在初期阶段，我们专注于数据的整合与融合，确保信息流的统一和标准化。随后，我们进入了协同阶段，这一阶段强调不同业务单元和流程之间的数据共享与协作，以提升整体运营效率。最终，我们迈向了智能化阶段，利用先进的数据分析和人工智能技术，实现数据的深度挖掘和智能决策支持。
这三个阶段并非孤立进行，而是相互交织，有时甚至同步推进，共同构建了一个以数据为中心的数字化生态系统。通过这一过程，我们不仅解决了初期遇到的数据质量问题，还成功找到了适合我们业务发展的应用场景，从而确保了数字化转型的顺利进行和价值最大化。
为了有效管理和利用数据，我们采取了系统化的工作方法，并提出了“汇通管用品”的工作方针，以指导我们的数据管理实践。汇：数据汇聚是基础，它包括整合内部业务系统数据、外部政府各级部门数据，以及通过低代码平台收集的数据，确保数据的全面性和多样性。通：打通标准化流程，确保数据流通无障碍。这涉及到识别和实施降本增效、价值创造和创新的关键领域，以及确保数据在组织内部的顺畅流动。管：数据管理是确保数据质量和安全性的关键。它包括制定数据治理政策、实施数据保护措施，以及确保数据的合规性和可靠性。用：数据应用是实现价值的核心。我们通过数据降本增效、创造价值和推动创新。这要求我们围绕数据的应用进行工作，包括数据服务、共享交换、数据驱动的决策、数据可视化、人工智能应用和数据资产化。
工作的重心是围绕数据的应用展开，通过这些工作，我们能够实现降本增效、价值创造和创新等目标。只有通过系统化和战略性的数据管理，我们才能确保数据在推动企业发展的过程中发挥最大效用。
实际上，数据管理的工作内容繁多，但我们的工作重心应当聚焦于“用”字诀，即数据的应用。这包括数据服务、共享交换、数据驱动的决策、数据可视化、人工智能应用以及数据资产化等方面。例如，我们最近利用数据进行OMIB指标预警和用户画像分析，这些应用展示了数据的实际效用。
一个具体的例子是，水务局领导接到一个电话，提醒他家中可能存在漏水问题。经过核实，确实发现了漏水情况，这一及时的提醒让他非常满意。这个案例证明了我们有能力利用数据来提升市民服务，更有效地管理和保护我们的水资源。通过这样的数据应用，我们不仅提高了服务效率，还增强了市民对我们工作的信任和满意度。
深圳环境水务集团将数据资产化视为战略重点，致力于将数据转化为可交易的资产，以促进其流通和市场化。这一战略不仅加速了数据资产的商业利用，还强化了集团内部的数据治理结构。数据资产化的核心价值在于最大化数据的潜在价值，并为集团开拓新的增长机遇。
在数据流通领域，集团不断探索和实施创新实践，特别是在水务、征信、城市人口预测和区域经济运行等关键领域。这些应用场景的深入开发使集团能够更有效地挖掘数据的洞察力，并为决策提供精确、高效的支撑。这些举措共同塑造了集团在数据资产化和数据流通方面的综合战略，旨在通过数据的力量推动集团的整体发展和行业领先。
03
总结和展望
在水务行业的发展中，数据要素驱动水务运营具有重要意义。它为决策管理提供有力支持，使得水务企业和管理部门能够依据全面准确的数据做出科学决策，实现精细化管理，确保供水安全稳定。同时，通过对数据的分析，优化资源配置，避免水资源的浪费和过度供应，降低运营成本，提高水资源利用效率。此外，数据要素还推动业务模式创新和技术升级，为水务行业带来新的发展机遇和盈利渠道，提升行业整体智能化水平。最后，数字化转型是一个全面而复杂的过程，它不仅涉及到技术的应用，还包括管理、文化、战略等多个层面的变革。成功实施数字化转型将有助于水务行业提高效率、降低成本、增强服务能力，并最终实现可持续发展。
