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    水務數據經濟探討
    發布時間:2020-09-28 16:39:07 | 瀏覽數:323

    來源:水務加服務號

    前言





    大數據時代,數據已成為企業的重要資產。水務行業作為擁有全面的上下游產業鏈的民生行業,積累了大量的數據資產。水務企業可充分利用資源平臺積累的數據,并同時與燃氣、電力、電信、等相關行業以及水務同行進行數據共享和融合,對數據進行分析挖掘,并研發和加工成為數據產品和服務,建立數據服務平臺,發展創新型數據經濟,實現數據價值變現。





    01


    面向企業內部


    近期國家出臺《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中就有明確提到數據價值已經融入經濟價值創造過程,對生產力發展具有廣泛影響。


    數據在整個行業的應用已經深入人心,隨著行業數據治理和數據資產化的工作推進,以及技術手段的持續加強,數據質量不斷提高。大數據中心、人工智能等技術的應用,推動數據價值能夠更好地發揮。其中主要應用點有:


    節能降耗:監測水廠生產工藝及泵站等重要耗能環節的能耗數據,分析優化。


    漏損控制:綜合利用管網數據、水壓、流量、聲波等數據,排查漏水點。








    調度優化:基于歷史數據,預判水的需求量,提前給出生產及調度方案。合理調節水池水位及管網壓力,確保安全節能生產調度。


    風險控制:全面收集和分析企業生產和經營管理中的數據,對可能出現的經營風險進行預警。


    安全管理:提前預測安全事故的發生,及時處理和應對。例如通過監測關鍵設備的聲音及震動等數據,提前感知可能發生的故障,提前檢修。


    應急指揮:發生緊急事件(如水質污染、重大爆管)時,綜合管網信息、用戶信息、應急預案、現場視頻等數據,應急指揮調度。








    企業決策:抓取互聯網信息,為企業發展提供線索,并基于數據分析結果為最終決策提供參考依據。


    管理增效:如通過對對象用水模式的分析,發現異常用水,打擊偷盜水,實現管理增效。預測設備可能出現故障以及需要維護的部位,達到維修管理的精確與高效。



    02


    面向公眾


    對用戶信息進行管理和完善,對用戶進行畫像,識別不同用戶特征,更精確了解用戶,對不同用戶進行標識,區分重點用戶(如大用水戶)、敏感用戶(如高投訴用戶等)、高價值客戶等,對用戶實現差異化管理,精細化客戶關系管理,有限的資源獲得更高用戶滿意度。


    利用數據支撐,可以實現個性化服務,主動服務,例如:通過數據分析,發現用水量幾個小時不發生變化,可能是未關水龍頭、漏水等情況,通知社區物業和用水戶;發現用水量突變為零,并且持續時間較長,結合用戶信息進行分析,如果是獨居老人,通知社區物業。








    面向公眾發布大數據白皮書,展示企業在利用數據在保障安全供水、優質服務、城市公共安全等領域的成果,增加政府和市民對于水務企業 的了解和認同,進一步提升企業形象。


    遵循政府信息公開的規定,及時公開水質、水量、環境監測等數據,保障市民的知情權。


    監測互聯網中涉及水務企業有關的客戶服務訴求、水質水壓反饋、投訴建議等信息,及時響應和處理。



    03


    面向政府及城市管理


    供排水系統作為城市最重要和關鍵的基礎設施之一,在運營過程中所積累的數據,對于政府以及城市管理有重要意義和價值。


    1)城市規劃:城市用水數據能夠客觀反映不同區域經濟結構、人口密度分布等,為城市規劃提供參考依據,合理布置公共設施。








    2)城市安全:消防安全、輔助公安刑偵、打擊傳銷、排查群居等。


    3)環境保護:污染物溯源、打擊非法排污等。


    4)智慧城市:水務數據融入,幫助智慧城市建設,提供更方便的民生服務。



    04


    面向企事業單位


    對用水戶的用水、繳費、欠費情況建立用水社會征信體系?;谟脩舻挠盟U費習慣等數據,同時也可結合第三方數據,建立用戶的信用風險模型,輸出每位用戶的的信用評分,將此數據服務化,與金融保險等行業展開合作。


    利用大數據技術,根據用戶用水量分析挖掘區域內用戶的居住量,可以為商業、交通等行業提供信息,支撐智慧決策。








    行業用水指數報告:按行業(如:機關事業、工業企業、工業大戶等等)統計一段時間內用水情況,包括年度數、月度數據、環比、同比、累計、增幅等等,形成行業用水指數報告。


    區域用水指數報告:按區、街道辦等行政區域統計一段時間內用水情況,包括年度數、月度數據、環比、同比、累計、增幅等等,形成區域用水指數報告。


    連鎖企業用水分析報告:針對轄區內的連鎖企業,統計分析一段時間的用水數據,包括年度數據、月度數據、環比、同比、累計、增幅等等,形成連鎖企業用水分析報告。



    05


    面向水務同行及產業鏈


    水務企業在通過數據分析和挖掘,對內和對外產生效益和價值的同時,可將這些經驗和分析模型進行總結提煉,向同行水司輸出大數據分析和服務能力,例如為同行水司建立分析模型、提供分析報告、提供培訓等服務。


    聯合整合行業,面向上下游產業鏈,公開數據能力,例如產品評價和反饋、供應商評價等。


    發布面向水務和環保行業的的大數據白皮書,繼續強化水務企業在行業的領軍地位。

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