導語：在數字化轉型的大潮中，許多水務企業雖然投入了大量資源，但仍未能有效解決實際業務中的關鍵問題。究其原因，主要是因為系統融合不足、技術與業務結合不夠緊密，以及數據治理和使用門檻過高等障礙。本文將探討這些挑戰，并提出切實可行的建議，旨在幫助水務企業更好地利用數字化手段，實現業務創新與效率提升。

一、前言

數字化轉型為企業帶來了眼前一亮的美好前景。這是因為實際操作恰到好處。對于大多數中小企業而言，依靠向生產要素要利潤的時代已經過去，當前正面臨從依賴生產要素投入到生產率提升的轉變。

換句話說，中國產業經歷了從勞動密集型向資本密集型的轉型后，現在正處于新一輪的新舊動能轉換期。根據美國格羅寧根大學的研究，我國全要素生產率自2014年至2019年持續下滑，落后于美國和日本等主要經濟體。“工欲善其事，必先利其器”，生產設備和生產工具的更新換代是從低端供給轉變為高端供給的必要物質準備。數字化建設正是這一更新迭代的核心基礎。

在水務行業中，這一點尤為重要。水務企業承擔著城市供水、排水、污水處理等重要職責，數字化建設不僅關乎企業的經濟效益，更是保障城市基礎設施穩定運行的重要手段。然而，盡管許多水務企業投入了大量資源進行數字化改造，卻并未能有效地解決實際業務中的諸多問題。

二、數字化建設現狀

數字化的核心在于數據共享和數據服務，這是推動企業治理體系和競爭力提升的必然要求，也是促進數字經濟創新發展，加快培育新質生產力的關鍵。目前水務企業的數字化建設大致處于以下三個階段中：     

1、“點狀”信息化：建設各類獨立的信息系統，比如安裝水質監測設備和流量計等

2、“條塊”數字化應用：各部門依據管理或生產職能提供數字化應用和服務，例如供水調度系統、水質在線監控系統等

3、“面”的集成應用：推進跨部門、跨業務、跨系統的集成應用和服務，實現信息的全面互聯互通

遭遇的主要問題

從“點”到“條塊”再到“面”的過程，是水務企業數字化轉型成功的必經之路，其關鍵在于“融合”，即技術與業務的融合、系統與管理的融合。而融合恰恰是大部分水務企業在數字化轉型中所缺乏的。除了需要一把手的參與外，還需要廣泛的利益相關者（包括員工、管理者等）深度參與并體驗。

許多水務企業認為面臨的最大問題是缺乏足夠的技術人才。然而，這更多時候只是一個借口。實際上，問題出在系統過于復雜，使用門檻過高、數據孤島或數據安全體系不健全等方面，這些是追求完美和高大上的結果，導致收效甚微，未能帶來業務上的成功。具體問題包括：

1.數據分散在各個系統中，缺乏治理且治理難度高，數據可理解性差；

2.技術體系復雜，使用門檻高，往往離開廠商就無法有效使用；

3.重系統輕體驗，系統與業務發展需求對接不夠緊密，未能對業務帶來顯著幫助；

4.需要投入大量的人力、物力和財力，這對于中小型水務企業來說是一個較大的挑戰。

三、解決方案建議 

降低使用門檻，讓操作變得直觀易懂，如同樂高積木一般簡單，這樣可以讓非IT出身的大量業務技術人員成為數字化轉型中的體驗者和創新者。賦予他們數據分析能力，教會他們查看數據、分析數據、應用數據，利用數據產生新的生產力，這才是水務企業進行數字化轉型的真正價值所在。業務技術人員是在IT部門之外具有技術能力的員工，他們的優勢在于比專職IT人員擁有更多的業務知識，在良好工具的支持下，可以利用數據開發工具、流程、模型或解決方案，幫助完成工作。

技術是一種支撐手段，任何技術都應服務于業務。因此，無論數字化建設中的各個系統多么先進，首要考慮的是如何讓它們為水務企業帶來業務創新或“降本增效”。而且，投入不宜過大，需考慮持續性投入。

具體建議如下：

1.做好業務流程梳理：不要急于上馬新系統，而是首先明確企業的戰略方向和業務流程，并進行標準化。例如，梳理從水源采集到水質凈化再到輸送用戶的全流程，確保每個環節的高效運作。

2.做好底層數據管理：特別是主數據的管理。數據治理不論多么完善，最終的目標都是轉化為實際效益。因此，水務企業需要自主擁有數據應用工具、模型和算法，使用低成本“小而美”的工具對數據進行充分挖掘，以支持業務。

3.從小處著手：逐步獲取領導層和業務部門的支持。可以從單個環節開始，如水廠的智能化改造，逐步積累經驗并向其他環節推廣。

4.采用低技術門檻的數據智能產品：讓人工智能下的數據智能變得更加敏銳、更具洞察力，并增強業務技術人員的行動力。讓所有利益相關者共同參與進來，用更好的數據來驅動和創造更美好的商業世界，使水務企業的數據和業務做到自主可控，避免受制于供應商。

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