供水企业数据标准体系建设与应用
魏忠庆李丹周陈芬朱敏慧
福州水务集团有限公司
2025年5月?福州
01建设背景与行业对标分析
目录02数据标准体系构建
CONTENTS
03数据标准应用
04下阶段的推进计划
PART建设背景与行业对标分析
01※1.1现状问题※1.4研究范围界定
※1.2政策驱动与价值预期※1.5行业标准调研
※1.3数据标准赋能实例※1.6数据分类方法论
1.1建设背景—现状问题
供水企业数据管理的痛点：从底层数据孤岛—顶层应用受限
数据应用受限
大数据分析困难，依赖人工管理经验决策，分析不及时，结果不准确。无法支撑
04智慧化、精细化运营管理，阻碍企业长远发展。
标准规范缺失
0现行智慧水务相关标准方向多元化，但涉及数据的标准较少，无法全面指导
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我们的实际工作。
数据质量参差
0基础数据采集精度不一，关键数据缺失，统计口径差异大，存在重复
2录入、错误录入现象。影响数据分析与决策的准确性。
数据孤岛
0业务系统多且分散（如水厂中控系统、GIS系统、巡检系统、营收
1系统、大数据中心等），数据格式不统一。跨部门协同效率低。
1.2建设背景—政策驱动与价值预期
供水企业数字化转型必由之路
内部需求：供水企业战略升级
大数据开始受到国家的重视战略转型：从业务信息化到数据资产化
2014年3月，大数据被首次写入《政府工作报告》，标打破传统系统烟囱式架构，将数据从“业务附属品”转化为核心资产。
志着大数据作为新兴产业开始受到国家的重视。能力构建：数据治理体系化建设
首次将数据列为生产要素以首席数据官管理制度为抓手，贯彻数据治理思维，提升数据治理能
2019年，《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主力，加强标准建设。
义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大的技术底座：大数据中心联动建设
决议》。关于数据资源整合共享、开发利用、安全治理、推进大数据中心建设，实现企业数据的全面接入，结合数据标准，开
市场化配置等方面的数据要素体系化顶层设计正式启动。展数据质量校核分析相关工作。……
明确将数据列为土地、劳动力、资本、技术之后的第五
大生产要素