水务数据分析体系探索与实践

步入数据经济时代，数据作为核心生产要素的角色日益凸显，其在企业生产经营活动中的地位愈发关键。历经数十年发展，水务公司见证了业务数字化转型的迅速推进，这一进程不仅积累了庞大的数据量，也标志着数据业务化进程的初步成型。然而，就水务行业而言，数据应用的探索仍处浅水位，大多局限于内部系统内的单一分析，未能触及跨部门、跨维度的深度挖掘，限制了数据潜能的全面释放。

当前，数据分析活动多由各业务模块独立执行，缺少一种全局视角，导致数据孤岛现象和分析的片段化。迫切需要一个跨越业务线，站在公司整体战略高度的综合性数据分析体系，以实现多维度、跨领域的深度融合分析，支撑决策的精准性与前瞻性。

水务企业数据分析痛点

构建一个全面的数据分析体系，旨在紧密贴合公司业务发展脉络，通过数据驱动的洞察，穿透各业务场景，形成业务与数据的无缝对接。这一愿景不仅追求数据的全面集成与深度应用，更在于打造一个数据生态，促进信息流动，使数据成为企业智慧决策、优化运营、创新服务的加速器。

通过数据链路关系梳理，掌握水务企业生产运行、管理管控和营销客服不同数据指标之间的内在联系、生成逻辑和依赖关系，从而构建可管、可用的多维分析场景和全面的数据分析体系。

水务数据分析体系

• 梳理构建业务体系和数据分析体系，从新的管理视角进行精细化管理；

• 通过分析体系，构建生产、成本、客服、管理等多维场景，为优化配置或调整策略提供数据支撑，为企业提质增效赋能；

• 建立指标间数据依赖关系，避免重复填报和人工汇总问题，促进指标“一数一源”；

• 通过分析体系，快速识别定位问题、追溯数据异常原因，为企业管理和科学决策提供可靠依据。

水务数据分析体系建设六部曲

其中前四步决定着水务数据分析体系的构建方向。

识别关键业务价值链和关键业务需求，让分析场景更加准确和全面。

覆盖水务企业全业务链条的指标分类体系。

规范构建水务企业数据分析场景，提高核心业务指标监控能力和企业精细化管理水平。

以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化。

160+多个通用水务场景模板

N个分析场景

• 示例——成本分析赋能业务