2019年以來，深水集團、杭州水務集團、重慶水務集團、蘇州水務集團、鄭州供水等眾多大、中型水務企業相繼啟動了資料治理和大資料中心建設專案，水務行業如此密集地開展資料治理和資料中心建設，智慧水務的建設重心逐步發展變化：由建設營收、GIS、SCADA等MIS系統為主的業務資料化，逐步轉變至以資料治理和大資料為主的資料業務化；由偏向於資料的生產轉為更注重資料資源的管理和資料資產化，水務行業數字化轉型迎來新的發展階段。

圖1 資料治理及大資料中心建設是熱點

在資料倉庫建設過程中，各水務企業資料倉庫建設流程也會有所區別，但主要流程和重點環節基本一致，主要流程和重點環節介紹如下：

圖3 資料入倉流程圖

一、元資料採集：制定出各資訊化系統的元資料清單

根據前期的需求調研，確定本次入倉的資訊化系統，並向系統維護人員收集系統操作手冊、資料字典等文件以及系統資料庫相關資訊。透過資料採集工具對各系統資料庫的表和欄位進行採集，結合各系統文件，確定資料庫中所有表和欄位的中文含義及欄位的資料型別，形成元資料清單。

以營銷管理系統資料入倉為例，需要明確哪張表是客戶表，哪張是收費表，以及表中每個欄位的中文含義。有些系統文件由於沒有及時更新，與現有系統資料有不一致情況，則需要資訊管理部門與系統開發廠家支援，獲取比較準確的元資料清單。

圖4 資料採集範圍

二、資料篩選：在元資料清單基礎上篩選出需要入倉的資料，制定入倉清單

針對元資料清單進行進一步的資料篩選，去除臨時表和空表等無用表，確定核心資料表和維度表，提供給資訊管理部門進行確認，形成最終入倉的資料表清單。

經過第一步元資料採集，形成元資料清單的過程，可以比較容易的識別出臨時表和空表，重點放在空表是否確實為無用表上即可。

三、資料入倉：根據各資料表實際情況，制定出入倉方案，透過專用ETL工具將資料抽取至映象資料倉庫

根據待入倉的資料表清單，以及每張表的實際情況，制定出源資料和映象資料倉庫表之間的欄位的對映關係，確定出每張表的入倉策略和抽取規則，是實時抽取還是定時抽取，是全量出抽取還是增量抽取，將規則配置入ETL工具，執行資料入倉。

將資料匯入映象資料倉庫時，因為資料通常來自多個系統多個數據庫最終進入同一倉庫中，映象資料倉庫對於資料表的命名有專門的原則和規範，與源資料庫的表名會有所不同，需要將表名之間的對映關係做好記錄，同時制定好每張表的同步規則，如考慮業務系統晚上使用較少，資料同步時間一般放在晚上，錯峰同步；

以營銷管理系統為例，系統中的組織機構表、客戶表等資料不多、變化較小的表可以全量同步，而像抄表資料、收費資料等資料量較大的表可以使用增量同步。

四、資料質量檢查：制定資料質量檢查規則，定時進行資料質量檢核，提升企業資料質量

根據元資料清單以及業務含義，定義出資料質量檢查規範、評分標準、及每個欄位檢查規則，如戶號是否唯一，手機號是否為11位數字，身份證號是否為國家規定的15位和18位規則，抄表讀數是否為合理的數字範圍等。

經過資料質量檢核清洗，形成資料質量報告，並將報告結果和未透過檢核的明細記錄反饋至源系統，形成閉環，PDCA持續提升源資料庫的資料質量。透過資料質量檢核的資料，進入標準化資料倉庫，供主資料管理和資料集市使用。

五、建立資料集市：從業務角度對入倉資料進行梳理，制定資料資產目錄以及主資料和業務模型等資料標準，最終形成資料集市

對資料入倉清單進行專題資料識別，劃分資料分類與主題，形成資料資產目錄，制定出主資料和業務模型等相關資料標準。

制定資料資產目錄主要是為了讓非技術人員瞭解企業有哪些資料，因此在制定過程中一般從業務角度進行分類制定，方便業務人員理解。制定資料標準時，一方面需要考慮與現有系統的相容性，另一方面應重點考慮未來的擴充套件性和統一性，方便企業對資料的應用，也為新系統建設提供指導。

六、資料應用：建設資料倉庫最終是為了更好的應用資料，充分發揮資料在生產運營、營銷客服、管理管控中的最大價值。

透過資料倉庫，水務企業可以拆掉“煙囪”，打破各系統中的資料壁壘，實現真正全面資料共享，同時也讓水務企業的分析統計維度獲得全面的提高，為企業管理帶來新的視角和手段。

資料共享不僅讓水務企業內部與外部、部門與部門間的資料獲取與共享更方便更快速，也讓每一位員工能夠獲取更全面的資訊，提高工作效率，如客服人員不再只能查詢營銷管理系統內的使用者資訊，還能知道使用者所屬的二次加壓泵房的工作狀態、最近一次水箱清洗的時間、最近一次水質檢查結果、附近管網情況、是否有搶修停水情況發生、當天附近是否還有其他使用者來電反應相同事件、用水由哪幾個水廠提供、附近是否有工作人員可以快速上門、用水由哪幾個水廠提供等，真正實現從水源到龍頭的管理。

同時透過基於AI演算法的客戶畫像功能，可以識別出更多客戶特徵，方便業務人員為客戶提供更為精細化有針對性的服務，如獨居老人關懷、重點使用者識別、異常用水分析、工作質量分析、客戶服務分析等，支撐精準服務、個性化和主動服務，持續提升客戶體驗和獲得感。

隨著《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》、《關於加快構建全國一體化大資料中心協同創新體系的指導意見》等眾多利好政策的推出，資料作為重要的生產要素將逐步成為水務企業的經營理念——憑資料工作、憑資料決策、憑資料指揮。