2024年10月18-19日，深圳中洲萬豪酒店成功舉辦了2024 DAMA中國數據管理峰會此次峰會以“數據要素賦能新質生產力”為主題，緊扣時代脈搏，匯聚各界智慧，深入探討數據要素的價值路徑與新質生產力的發展方向，并聚焦行業數據管理的最新進展和最佳實踐。DAMA大中華區主席及“數據倉庫之父”等國際頂尖專家參會，為與會者提供了獨特的視角和深刻的見解。

同期，水務數據管理創新論壇專注于水務數據治理、價值挖掘和應用場景等熱點議題，邀請了多位水務數據領域的專家分享他們的創新應用成果。論壇匯聚了來自上百家水務企業的專業人士，共同探討數據管理的創新路徑，推動行業的發展與進步。

鑒于許多同行朋友對于演講內容的總結和行業資訊了解的需求，水務加®特此整理了專家演講內容，推出系列文章，分享給大家。

本期為大家帶來的是：

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以下為本期演講內容分享：

數字化轉型的三個階段已明確界定。盡管轉型與高質量發展的議題已廣泛探討，企業應始終以價值驅動為核心。在數字化進程中，我們見證了從信息化到數字化，再到智能化和產業化的演變。這些階段并非線性遞進，而是相互交織并行發展的。

因此，深圳環境水務集團制定了“深水云腦”戰略，該戰略是基于集團發展需求而精心設計的。隨著集團發展至新階段，我們對原有的“1+4+N”架構進行了升級，形成了“深水云腦”這一綜合性平臺。該平臺使我們能夠實現全時空監測、全要素管理和全業務運營，從而大幅提升運營效率和決策質量。

接下來，我將詳細介紹如何利用“深水云腦”架構來推進工作。在我們的架構圖中，雖然基礎結構與業界其他架構有相似之處，但我們特別強調了四個關鍵的能力中心：物聯能力中心、開發能力中心、數據能力中心和人工智能（AI）能力中心。整個架構圖以數據為核心，所有組成部分均圍繞數據服務展開。

具體來說，物聯能力中心負責收集和生成數據，為整個系統提供原始信息流。開發能力中心則利用這些數據進行應用開發和系統集成，以支持業務流程的數字化。數據能力中心負責數據的存儲、管理和分析，確保數據的質量和可用性。而AI能力中心則利用先進的數據分析和機器學習技術，從數據中提取洞察，支持智能決策和自動化操作。

這樣的架構設計確保了數據在整個組織中的流動性和價值最大化，從而推動了我們工作的高效執行和創新發展。

這些能力中心的建立，為我們構建更高級別的功能提供了基礎。我們的“深水云腦”平臺具有三個顯著特點：云計算、智能分析和協同工作。通過這種方式，我們能夠確保系統的每個組成部分都能夠協同工作，從而提高整體的運營效率和創新能力。這種以價值創造為導向的系統構建方法，使我們能夠更好地適應快速變化的市場環境，同時保持業務的連續性和穩定性。

在云腦系統的強大支撐下，協同工作成為了我們新的工作模式，而這又引出了另一個關鍵議題——數據驅動的工作方式。

接下來，讓我們深入探討如何圍繞數據進行高效工作�；蛟S有人會認為，只需簡單地將數據匯總，便能隨心所欲地加以利用，通過建模分析，再將分析結果直接應用于實踐。然而，現實遠比想象復雜。數據的匯聚之路并非坦途，因為部分數據被特定人員或部門所壟斷，且存在大量未標準化的數據。此外，數據治理也是一道難關，若數據質量不佳，領導層往往會拒絕采納，迫使我們回歸人工填報的老路，這無疑大大增加了工作的繁瑣程度。

在數據質量方面，也面臨一些典型問題。具體來說，在外勤作業過程中，會注意到人工錄入的數據存在準確性問題，這對我們的數據分析工作產生了不利影響。在實施水質智能分析時，也發現數據的全面性不足，這限制了分析結果的深度和可靠性。此外，盡管在遠傳水表上投入了大量資金，但由于運維管理的復雜性以及水表本身的特性，導致水質數據出現波動，使得我們無法直接依賴這些數據進行決策。

深圳環境水務集團的數字化轉型經歷了三個明確的階段，每個階段都以數據為核心。在初期階段，我們專注于數據的整合與融合，確保信息流的統一和標準化。隨后，我們進入了協同階段，這一階段強調不同業務單元和流程之間的數據共享與協作，以提升整體運營效率。最終，我們邁向了智能化階段，利用先進的數據分析和人工智能技術，實現數據的深度挖掘和智能決策支持。

這三個階段并非孤立進行，而是相互交織，有時甚至同步推進，共同構建了一個以數據為中心的數字化生態系統。通過這一過程，我們不僅解決了初期遇到的數據質量問題，還成功找到了適合我們業務發展的應用場景，從而確保了數字化轉型的順利進行和價值最大化。

為了有效管理和利用數據，我們采取了系統化的工作方法，并提出了“匯通管用品”的工作方針，以指導我們的數據管理實踐。匯：數據匯聚是基礎，它包括整合內部業務系統數據、外部政府各級部門數據，以及通過低代碼平臺收集的數據，確保數據的全面性和多樣性。通：打通標準化流程，確保數據流通無障礙。這涉及到識別和實施降本增效、價值創造和創新的關鍵領域，以及確保數據在組織內部的順暢流動。管：數據管理是確保數據質量和安全性的關鍵。它包括制定數據治理政策、實施數據保護措施，以及確保數據的合規性和可靠性。用：數據應用是實現價值的核心。我們通過數據降本增效、創造價值和推動創新。這要求我們圍繞數據的應用進行工作，包括數據服務、共享交換、數據驅動的決策、數據可視化、人工智能應用和數據資產化。

工作的重心是圍繞數據的應用展開，通過這些工作，我們能夠實現降本增效、價值創造和創新等目標。只有通過系統化和戰略性的數據管理，我們才能確保數據在推動企業發展的過程中發揮最大效用。

實際上，數據管理的工作內容繁多，但我們的工作重心應當聚焦于“用”字訣，即數據的應用。這包括數據服務、共享交換、數據驅動的決策、數據可視化、人工智能應用以及數據資產化等方面。例如，我們最近利用數據進行OMIB指標預警和用戶畫像分析，這些應用展示了數據的實際效用。

一個具體的例子是，水務局領導接到一個電話，提醒他家中可能存在漏水問題。經過核實，確實發現了漏水情況，這一及時的提醒讓他非常滿意。這個案例證明了我們有能力利用數據來提升市民服務，更有效地管理和保護我們的水資源。通過這樣的數據應用，我們不僅提高了服務效率，還增強了市民對我們工作的信任和滿意度。

深圳環境水務集團將數據資產化視為戰略重點，致力于將數據轉化為可交易的資產，以促進其流通和市場化。這一戰略不僅加速了數據資產的商業利用，還強化了集團內部的數據治理結構。數據資產化的核心價值在于最大化數據的潛在價值，并為集團開拓新的增長機遇。

在數據流通領域，集團不斷探索和實施創新實踐，特別是在水務、征信、城市人口預測和區域經濟運行等關鍵領域。這些應用場景的深入開發使集團能夠更有效地挖掘數據的洞察力，并為決策提供精確、高效的支撐。這些舉措共同塑造了集團在數據資產化和數據流通方面的綜合戰略，旨在通過數據的力量推動集團的整體發展和行業領先。

在水務行業的發展中，數據要素驅動水務運營具有重要意義。它為決策管理提供有力支持，使得水務企業和管理部門能夠依據全面準確的數據做出科學決策，實現精細化管理，確保供水安全穩定。同時，通過對數據的分析，優化資源配置，避免水資源的浪費和過度供應，降低運營成本，提高水資源利用效率。此外，數據要素還推動業務模式創新和技術升級，為水務行業帶來新的發展機遇和盈利渠道，提升行業整體智能化水平。最后，數字化轉型是一個全面而復雜的過程，它不僅涉及到技術的應用，還包括管理、文化、戰略等多個層面的變革。成功實施數字化轉型將有助于水務行業提高效率、降低成本、增強服務能力，并最終實現可持續發展。