2022年上半年，大陸水利項目投資規模達到4000多億元左右，其中，智慧水務市場投資預估在百億元，呈現全面提速增長态勢。
智慧水務是水務資訊化的進階階段。其本質是一種具有綜合性、整體性的水務企業數字化發展過程，其核心理念是利用雲計算、大資料、物聯網和移動網際網路等新一代資訊技術為支撐，通過智能裝置立體感覺企業生産、環境、狀态等資訊的全方位變化，對海量感覺資料進行傳輸、存儲和處理，并基于統一融合和互聯互通的資訊平台，實作大資料時代下對資料的智能分析，實作控制自動化、管理協同化、決策科學化以及服務主動化，推動城市資訊化、現代化和可持續發展提供水資源綜合管理。
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智慧水務具體應用場景
1、動态監控，應急響應
基于雲計算、大資料、物聯網等新技術，做到24小時動态監控、實時資料采集、無損資訊傳輸等，使水務部門線上監測水務系統運作狀态，對異常情況做到實時預警、快速響應，終端調控。當異常情況發生時，能夠第一時間進行遠端幹預和處置，提高水務企業的應急響應能力，降低事故風險與隐患。
2、智能調控，智慧決策
通過智慧水務平台，實作水務全流程的智能調控，包括集中監控、移動巡檢、故障診斷、裝置運維、供水排程等，實作以自控系統代替人工，以更精細和動态的方式管理整個生産、管理、服務流程，使之更加數字化、智能化、規範化。
以此同時，建構水務資料深度挖掘與分析模型，重塑水務智慧管理體系，做到緊跟市場、随需速動，發揮資料的智慧決策能力，為企業經營提供快速、強大、有效的決策支撐，實作資訊化和管理提升的充分結合。
3、協同管理，降本增效
對水務部門來說，企業資料可以進行全面內建、整合，打破各部門間的資料壁壘，實作資訊交換、共享與高效利用。打通各環節業務流程，實作不同系統間的資料共享和業務關聯，建構一體化協同營運管理模式，降低整體工作協調成本，提升水務企業的綜合管理效率。
同時，通過智慧化線上監控與維護管理系統，進行終端管控，及時做到工藝優化和運維調整，有效降低企業整體營運成本支出。
在實作智慧水務的過程中，資訊化的産物就是資料，其品質以及應用直接決定了水務資訊化的達成情況，是以，必要的資料治理成為了資訊化的重中之重。但出于各種原因，水務行業的資料治理建設面臨着諸多難點與挑戰。
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水務資料治理建設難點
1、水務資料複雜
水務資料的來源及形式多樣，包括勘測、規劃、設計、施工、管理等多種來源，以及長系列的結構化、半結構化資料和大量非結構化資料，資料量級通常在數百TB或PB以上。并且，随着水務行業各領域和環節的資訊化應用不斷增加，監測密度及名額不斷提升，資料增加速度不斷加快，水務行業的資料量呈現持續增長态勢。
2、資料內建難
水務企業大多已曆經十年資訊化建設，系統中已存儲了海量資料，如：客戶資訊、水表資訊、曆史水量、水質、水壓資料等。一些系統年代久遠，标準化程度不高，導緻改造的成本較高，給資料的應用內建帶來較大困難。
3、資料标準不統一
企業内部各職能部門各自為政，難以在标準和規則層面達成一緻，緻使資料标準難統一，跨部門資訊共享困難。且由于由于缺乏統一标準和資料關聯，大量的資料清洗依靠人為判斷，資料清洗難度和風險都很大；有些業務職能分散在不同的部門，造成資訊系統的功能重疊，導緻資料重複錄入，資料備援緻使數應用效率低下。
4、決策支援作用不足
由于缺乏在資料層面的頂層設計，無法在機關決策層、管理層和業務層等各層級統一思路。原有系統中缺少有效的資料挖掘與分析功能，導緻資料過于死闆僵化，并未發揮其對集團過去的追溯和對現在及未來的指導作用，對集團業務管控和決策分析的支撐效果不明顯。
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水務行業如何做好資料治理？
1、全方案采集存儲水務資料
資料采集、存儲、整合是智慧水務大資料分析的前提和基礎。水務企業需利用大資料技術，實作從原水到水廠、從管網到使用者等環節全方位、全要素的資訊采集，消除資訊孤島實作系統的互聯互通，實作海量資料的傳輸與存儲。建構智慧水務資料倉庫和資料湖，實作資料資源标準化、資料來源唯一化和資訊流程簡潔化，對資料進行集中管理，實作大資料整合應用。
2、進行水務資料标準管理
智慧水務大資料的分析應用，資料資源的标準化建設是重中之重。下圖是可供參考的智慧水務大資料标準體系。具體的标準規範需由水務企業按需梳理和建設。
智慧水務大資料标準體系
3、做好水務主資料管理
做好水務主資料管理，可以更好的發揮資料資源的作用。主資料的集中管理為在水務企業層面上整合及共享系統中的資料提供了關鍵的基礎支援,是以,建構主資料标準化體系、建立主資料互動和共享基礎标準、實作主資料全生命周期管理的業務運作,已經成為提高企業資訊化建設效益、改善業務資料品質、在高端決策上為企業提供強有力支援的重要途徑。
在主資料管控過程中，需以資料标準化為目标、資料治理組織建設為保障、資料梳理為前提、資料過程管控為手段，實作全面、高效的資料管控過程，持續優化和績效改進的主資料管理願景，達到“資料同源、規範共享、服務集中、提升價值”。
4、搭建智慧水務大資料平台
智慧水務需具備多業務系統高度協同、全面物聯網感覺、裝置智能關聯、事件及時應對、服務靈活創新、管理決策科學等特性。要實作這些特性，我們需利用大資料技術，建構水務大資料分析平台，通過平台全面打通業務系統，根本解決資料孤島問題。并對水務運作管理狀态進行梳理，建立一套可量化、标準化的分析名額體系，對城市水務情況進行全面統計與深度分析，為資料消費者提供大資料服務。
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智能資料治理平台睿治
全方位賦能水務行業資料治理
睿治智能資料治理平台能夠基于水務行業資料共性，采用成熟子產品化設計理念，實作各子產品功能應用場景普遍适用；平台功能全面，子產品組裝靈活，可高效便捷完成資料從建立到消亡的全過程的監控和治理；平台提供豐富的服務接口，内置腳本支援，全面滿足內建、拓展需要。
△睿治資料治理平台架構圖
睿治平台從下至上主要分為以下幾層：
（1）資料源層：主要用來管理各類資料源，内部資料如：OA、ERP、CRM等業務系統資料，也支援文本檔案上傳；外部資料如：社交媒體、網際網路等。
（2）資料存儲層：通過資料交換将資料輸送到ODS、資料倉庫、資料集市進行存儲。
（3）資料處理層：主要包括中繼資料、資料标準、資料品質。中繼資料可進行中繼資料采集、血緣分析、影響分析、全鍊分析，中繼資料變更管理、繪制資料地圖等；資料标準可定義資料标準、标準落地、标準評估監控，及标準版本管理等；資料品質可管理品質規則、資料模型，及資料品質方案。
（4）資料共享層：主要包括資料資産管理。資料資産管理包括資料資産視圖、資料資産檢索、資産采集更新等功能。
（5）資料應用層：該層主要通過平台便捷的應用功能，進而改善決策支撐、縮短管理成本、降低資料風險、提升資料價值，并提供資料公開等。
睿治作為國内少有的覆寫資料全生命周期的資料治理平台，以創新的方式保證水務資料在采集、彙總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準确性、一緻性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特征的資料治理體系。實作了資料問題一個平台全解決，使客戶從此告别東拼西湊尴尬局面，進而進一步提升資料治理的全面性、連貫性、持續性，真正實作降本增效。