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水務企業在經營管理、管網運營、供排治水、營銷客服等領域積累了大量業務數據，既包括投資、采購、工程、財務、人力等經營管理域數據，還包括水廠、管網、水情、水質、用戶等生產運營域數據，數據類型存在結構化、半結構化和非結構化等多種形態。但數據應用不深入，很多應用停留在單領域的統計分析，缺乏跨部門、跨領域、跨環節的深度分析模型；挖掘預測等智能化應用場景匱乏，不能實現數據運營的智能化，難達到數據驅動業務的目標。

如何打破現有信息化系統所形成的信息孤島，拆掉信息化建設中的“煙囪”，盤活并應用已沉淀的數據資產，建設水務數智應用，走向科學、精細化運營，優化企業運營，成為水務企業在數字化轉型過程中所面臨的迫在眉睫的問題。

筆者通過與眾多水司調研交流發現，大多數水司還未形成完善的企業級數據管理體系，存在打不通、看不清、難管控、應用淺等問題，難以發揮數據指導作用。

水務集團型企業涉及業態和成員單位眾多，包括供水、排水、凈水等板塊。數據中臺構建橫向到邊、縱向到底、全面協同的穿透式運營決策體系。橫向到邊實現經營管理、管網運營、供排治水、營銷客服等全業務覆蓋；縱向到底實現集團、部門、水廠、班組等經營單元上下聯動貫通；全面協同實現由傳統的經營統計分析向全級次穿透、全流程環節貫穿、全要素透視洞察的全面性穿透式動態運營決策體系升級，構建水務生產+經營數據資產管理一張表、融合運營決策一張圖，全業務鏈條逐級穿透，追蹤溯源，由數據信息向知識智能持續運營演進，助力水企數智化轉型。

用友基于對水企的業務理解，貼合全業務鏈條發展脈絡，以盤活數據資產，實現數據要素化為目標，提出了“業務-數據-資產-服務”四步法，建立一套數據智能化的流程：整合數據、使用數據、編排數據、創建模型、形成數據資產、數智驅動洞察的能力，穿透各業務場景，形成業務與數據的無縫對接，賦能水企生產經營管理提升。

依托用友強大的可視化低代碼化數據中臺工具，實現多源異構數據快速融合、全生命周期數據治理、數據智能開箱即用、水務全鏈條運營決策等一系列數據采、存、管、用全價值鏈能力，不斷供給最懂水務行業的數智能力，實現對水務行業持續賦能注智，讓數據智能化。

用友以客戶需求為導向，在水務行業沉淀了大量的數智化應用場景，這些豐富的積累可以賦能給水司水企，讓企業不必從零開始，而是在借鑒行業經驗的基礎上延伸數據智能應用。涵蓋智慧管控、智慧生產、智慧運維和智慧服務等領域，通過數智化決策模型，綜合性展示各項指標和經營決策洞察建議，為優化配置或調整策略提供數據支撐，提升決策效率和準確性，降低運營成本，促進水務行業的可持續發展。