概述
水务行业作为典型的传统行业，在数字化转型上起步较晚，信息化程度也略微落后于其他行业。在实施数据运营的过程中，遇到了很多转型期的阻力，包括人员因素、管理因素、环境因素等等。但先进数据理念的提升，无疑是信息化改造的催化剂，有效梳理各层级需求的同时，也为日后的数据治理打下良好的先行基础。
面临的主要业务难点（需求分析）：
业务难点1
最基础的是我们的数据采集。公司除了有大量的自动化远传仪器仪表，还是需要人工值守来完成大量的生产过程。每个生产单位，我们都需要几名值守人员，实行三班倒的方式，24小时查看设备的运行情况，并把主要的数据定期填写到纸质报表或excel表格中，并汇总交于生产管理人员，层层统计审核。
早期我们有过一套纯asp写的表格展示，随着管理的要求不断提升，也难以满足现行业务。过去，报表的使用者更倾向盯着一大串的数字来寻找异常，其中不乏火眼金睛的同事，但始终人眼并不是那么擅长阵列式检索，同样遗漏率也很高，同样的工作还需要安排多一个人来校核。
业务难点2
供水管网管理平台核心是以管网GIS系统为基础，对其进行如SCADA、外勤、工程、水质、DMA、热线、水力模型、二次供水、生产调度、视频监控等相关系统集成。但在实际的建设中，这些功能分散在各业务系统中，管网工作的数据化管理一直缺乏有效的支撑。集团已有非常详细的GIS管理制度，但由于执行不到位，导致基础数据缺失。
业务难点3
在营销管理的过程中，存在许多跨部门的业务流程以及与之伴随的业务信息交互，营收与热线、报装均有接口，并且可以实时调用数据。然而，目前一些跨部门的业务流程在执行过程中，由于信息不共享，给流程的运转和业务的管理带来不便。
同时，伴随供水量的激增，产销差率也在不断上升，给企业造成了很大损失。为了优化服务质量，高度履行社会责任，树立良好的社会形象，同时降低产销差率，提高水费回收率，确保企业的经济效益和社会效益，营销管理工作要求逐步做到精细化，对用户用水的信息及时准确地掌握。
需求分析整理
根据数据运营官课程的理论，我们借助数知鸟平台对业务逻辑进行了如下的详细梳理：
就企业关心的重要指标，以产销差率为例，根据鱼骨图，对各层归因分析如下：
根据业务部门的描述，我们统一了指标的描述方式和统计口径，对每个层级的指标描述都使用平台进行记录，并能有效共享给相关人员，以确保大家对指标的理解能达成一致：
生产管理层面的指标参考如下：
应用需求分类整理如下：
详细需求文档展开如下图：
可视化落地阶段
传统填报改造
针对传统的填报收集数据需求，使用finereport用填报功能制作的模版，清晰地呈现出每一个需要录入的指标，方便工作人员录入。同时，每个单元格都附加了数据校验，单元格间可以通过类似excel的函数进行计算，极大降低了上报的错误率。
生产分析改造
我们给业务部门的第一份甜点，就是每个部门的生产日报替换成图形化的样式，这样直观地展现了这些重要指标如机组电量，压力，单位能耗的情况。横向比较每个部门的单位能耗，我们可以很快地了解到哪些单位在哪个环节出现了异常，明显的能耗提升和下降，业务部门都会以此为依据分析原因。
生产能耗分析
这张表专门用来显示抽水泵站的耗电情况，在我们的供水管网中，每个单位的抽水电耗成本是一个不小的数字，甚至专门有一个学科水经济学来分析这个方案，当然，分析制水成本是一套很复杂的数学模型，还需要考虑经济因素，我们只提供最直观的数据，交与业务人员。
生产水质分析
这里统计了某水厂处理浊度的分布情况。四种颜色代表四个工艺，分别是原水，滤前水，滤后水，净化水。正常的处理，浊度是会逐步降低的，最终在出厂水环节达到国家的标准。通过分布分析，能很快找到分布不合理的异常值，这些都可能是生产环节或仪器仪表发生了意外情况。
管网分析
通过读取GIS系统内的基础信息，把管网资产进行数字化展现。此外，对各所工单GIS管理的考核、巡检里程的考核也加入到了BI的看板中，各单位可以及时了解工作完成情况。
横轴是用户数，纵轴是管网长度，每一个点代表一个营业所，点的大小表示它接受热线诉求的数量。这样就划分了四个象限，用户多管网长的，这些应该是高密度住宅区，需要配备较多的工作人员。用户多管网少的，这是我们设计不合理，从图上看还不算太明显，有一个所可能需要进行扩建改造。用户少管网也少的，这些大概是低密度区，通常分布在珠海的边缘地带，可以适当少配备些人员。用户少管网多的，这些应该是工业区域。
营销管理分析
在分析营销数据时，首先通过行业分类来进行对比，查看每个区域、每个行业的趋势，很多时候，用水量也能判断一些企业或行业的兴衰情况。其次，每个区域的重点客户都会显示在下方的位置，这里使用了对比图来呈现同期的用水情况。变化较大的单位，营销人员会主动沟通，把相应结果录入并且显示在右边的表格中。营销人员通过对重点客户管理数据进行多维分析，省去了原本大量的老式文字分析汇报工作。
价值：
充分利用这些数据，分析历年的水价数据和用户发展情况，合理分析水价走势和结构特征，为研究水价制定机制提供支持。与此同时，对数据资源进行多维度的挖掘和综合利用，将支撑整个营销管理决策走向科学化、精细化，通过分析各类用的用水特征，制定不同周期的抄表计划；通过观察用水量的变化情况，帮助管理人员进一步分析造成水量突变的原因，以采取有针对性的解决措施，对控制产销差率，提高水费回收率有很大增益
综合大屏展示
建设智慧管控信息平台，将先进的信息技术与集团管理结合起来，紧密围绕集团战略与管控目标，实现管理协同化和决策科学化，打造智慧管控链，实施战略指导监督下的企业运营模式，提升集团“横向到边、纵向到底”管控能力。通过智慧管控信息平台的建设，掌握各单位核心业务的经营状况，有力控制集团整体经营风险，实现集团内资源有效配置，强化集团经营管理，提高经济效益，确保集团运营的可持续发展。
对课程的评价：
通过数据运营官的学习，我系统地了解到了企业级的数据理论，这份经历与我之前在IT部门埋头解决信息系统问题是完全不同的。工具与技术只是信息化的实现手段，而运营理论才能真正把数据的理念与企业管理理论有机结合到一起，形成适合自身并实用的数据工作方法论，进一步推进企业数字化转型工作。
学习过程的感受：
课程除了传统的在线授课、答疑的方式，还组织了案例讲解和群体讨论，这种多样性的方式丰富了大家的思维碰撞，让自己能感觉到，你不是一个人在战斗。同期的学员都来自不同的行业，互相交流一下，有时会发现很多很有意思的现象，很多我认为遥不可及的目标，在某些行业里看上去似乎唾手可得；相反，我们早就实现的一些管理理念，在一些看似发达的行业里，反而实践效果很差。
学完需求分析理论后，我更注重与业务部门的沟通与相处，关键的指标都需要靠他们的经验来提供，并且还有很多很多隐性的需求需要我们自己深入观察来发现。
学习完数据可视化的理论后，我重写了当年初学期做的“青涩”的可视化图表，转而实用更成熟的方式呈现，看着自己改造后的效果，心中莫名欣慰，这也是一种成长吧。
学习完统计分析理论后，我对统计学产生了浓厚的兴趣，希望日后可以将更多精力放在数据挖掘上，从数据中发现企业的潜在知识。
而最后学完了整体理论后，我才逐渐意识到，作为企业的IT管理人员，不应该只把眼光放在眼前的业务信息系统的兴衰，而要站在更宏观的角度考虑问题。
今后数据工作的展望：
系统虽然完成了阶段性任务，但前方依然任重道远。现有系统在设计初期，因对产品本身了解有限，同样也做了很多不太成熟的设计。未来还需要逐步接入营业收费、管网管理、工程管理、财务管理、人事管理等多项内容，形成真正意义的数据中心。同时，稳步搭建企业数据仓库，制作更多自助式可视化展现的业务模型，采取自下而上的推广方式，继续提升企业的数据化管理水平。 | 
