強化統計管理 讓水務行業數據質量真正“靠得住”

水務行業是城市基礎設施里的重要部分，它的統計數據包含原水開發、供水生產、管網運營等所有環節，是行業科學決策的“數字基石”。現在，行業數據質量存在分類標準模糊、采集流程粗放、分析應用不夠深入等問題，使得數據不能真實反映行業運行情況。所以，建立系統化的數據質量提升體系，對推動水務行業精細化管理有重要意義。

水務行業統計數據質量的核心價值

支撐行業精細化管理。完善用戶分類、聯系方式等基礎信息，能有效提高企業應收賬款回收率。民用水、其他行業及特種行業用戶分類等數據準確無誤，可幫助企業實時監控各行業的運行效率。統計管網漏損數據，能夠優化檢修資源的配置，讓管理決策從“經驗驅動”轉向“數據驅動”。

驅動用戶服務升級。高質量的數據能深入挖掘用戶需求，為服務創新提供支持。在優化營商環境和提升服務體驗的雙重目標下，水務行業要把統計數據質量當作核心工作，借助精準的數據管理，了解不同用戶的需求，改進服務流程，這樣就能提高用戶滿意度。

水務行業統計數據質量存在的問題

數據采集標準化缺失

當前，有些水務企業做統計工作時，常常只看重事后的數據審核和驗收，卻忽略了數據采集、處理、分析和應用等全過程的規范化質量管理。

數據采集環節存在幾個問題。一是沒有統一的分類標準和規范，各用戶類型容易弄混，比如把洗車行錯歸成商業用水，這會讓高耗水行業的監管數據不準。二是基礎信息有缺失，像房屋產權變更后沒及時過戶、行業轉型或用水性質改變時歷史數據沒修正等情況很常見，這讓催收工作變得被動。三是人工抄表有質量局限。現在多數還是人工抄表，抄表員只負責錄入水量，沒明確基礎信息核驗步驟，缺乏“采集—審核—修正”的閉環管理。

數據處理環節，因為缺少科學的方法和技術，處理時會出現數據錯誤、失真等問題。數據分析環節，由于分析方法不恰當、工具落后，無法充分挖掘出數據里的有用信息，也就不能給決策提供有效支持。

信息化機制不夠完善

隨著信息技術快速發展，信息化已成為提高統計數據質量和效率的重要手段。目前水務行業信息化水平在不斷提升，現有信息化系統能展示各項業務數據、監管流程，但因為缺乏統一規劃和管理，數據管理有明顯不足。比如信息系統功能不全，一些水務企業的統計信息系統功能單一，只能做簡單的數據錄入和報表生成，無法深度分析、挖掘數據，滿足不了企業管理和決策需求。還有的企業數據共享機制不健全，沒有統一的數據標準和接口，內部各部門之間、企業和政府部門之間很難共享數據，形成信息孤島，這嚴重影響了數據的完整性和準確性。

高素質統計人才較為缺乏

水務行業統計工作需要有專業知識和技能的人來做，但目前水務行業統計人員的整體素質難以達到工作要求。有些統計人員沒學過系統的統計理論，專業技能不足，對統計指標的理解和運用不準確，導致統計數據質量不高。部分統計人員對工作缺乏熱情和責任心，使得數據采集、整理、分析時出現錯誤，或者發現異常數據后沒有及時處理。

另外，有的統計人員知識體系更新稍緩，相關培訓也略顯不足。如今信息技術與統計方法持續發展，部分人員的知識儲備難免難以適配新的技術方法。企業往往更側重盈利部門的培訓，對統計數據的深度挖掘與分析不夠重視，使得統計人員缺乏足夠培訓機會，知識更新節奏未能完全跟上時代，可能難以滿足當前工作需求。

統計數據管理制度不夠完善

完善的統計數據管理制度是保障統計數據質量的重要基礎。但現在，水務行業的企業制度大多集中在業務方面，對統計人員的規范化要求不夠，統計數據管理制度還有很多不完善的地方。比如制度內容不完整，只包含數據采集、報表編制等基本環節，對于數據處理、分析、存儲、共享等環節，沒有明確的規定。責任分工不清晰，出了問題大家會互相推卸責任，影響統計工作的效率和質量。監督機制不健全，無法對統計工作的全過程進行實時監督和檢查。制度執行也不到位，有些水務企業雖然制定了完善的統計數據管理制度，但因為執行力度不夠，制度成了擺設，發揮不了應有的作用。

提升水務行業統計數據質量的策略

構建全流程標準化采集體系

統計數據的準確性是統計數據質量管理的核心目標。對水務行業來說，用戶的基礎數據很關鍵。為打牢統計數據質量的基礎，水務企業要搭建規范化的數據采集管理體系，借助“標準—流程—監控—人員”四維管理框架，讓數據采集環節實現系統性的質量控制。

指標體系要標準化。企業需建立統一的數據采集指標體系，編制《水務統計指標手冊》，對數據定義進行標準化處理，規范數據格式，統一命名規則。同時，明確民用水、工業用水、商業用水、特種行業用水等的分類定義、計算方法及校驗規則，還得確定數據獲取的渠道、審查的周期和頻率。

采集流程要規范。推行“現場核驗—數據錄入—邏輯校驗”三步法：初步采集用戶基礎信息時，要求同步提交用水性質證明材料，像營業執照、行業資質文件等；抄表時，必須通過移動支撐平臺拍攝用戶經營場景留存；系統會自動匹配行業分類知識庫，讓采集流程可追溯，形成證據鏈閉環管理；還要定期確認用戶聯系人和聯系方式。

要建立數據采集質量動態監控機制。借助定期監測與評估機制，實現采集環節的質量閉環管理。系統會設置用水量波動閾值、分類邏輯沖突等檢測指標，自動識別異常數據。同時，采用抽樣檢查與全數檢查相結合的方式，定期核驗數據，從完整性（如用戶分類字段缺失率）、準確性（如分類邏輯正確率）、一致性（如跨周期數據波動幅度）等維度評估，不斷優化采集流程。

要提升采集人員的專業能力。要建立培訓與考核體系。可以開展標準化技能培訓，再結合案例教學，比如特種行業分類時容易出錯的場景，來提高采集人員的實操能力。同時，把采集質量指標（如分類準確率 ? ）納入人員考核，用獎懲機制促使大家按規范完成采集工作。

針對歷史數據整改，要分階段按步驟推進：第一階段開展數據審計，建立“三級分類審計”機制。按數據影響程度，把用戶分成高耗水、中耗水、低耗水三個行業等級，先修正高耗水行業的數據，再依次處理其他等級。第二階段進行復核，要求抄表員每月對" 的歷史用戶分類進行復核，重點關注行業屬性有變更或用水特征異常的用戶。后臺設專職審核崗，按“532”規則復核，耗水行業抽查" ，中耗水行業抽查" ，低耗水行業抽查" ，并形成《歷史數據分類整改清單》。第三階段開展試點運行，選一個區進行“分類核驗”試點，優化流程后再全面推廣。同時組織培訓考核，等所有歷史數據分類修正完成，就建立《數據質量提升看板》，形成常態化審核機制，把用戶分類指標納入每月考核。另外，要做好數據歸檔和存儲，建立完善的相關制度，保證數據安全可追溯。還要建立數據備份機制，避免數據丟失或損壞。

推進統計信息化技術深度賦能

水務企業要積極推進統計信息化建設，搭建一個包含數據采集、整理、匯總、分析、發布等功能的綜合數據網絡平臺。建這個平臺，能實現數據自動采集和處理，讓統計工作的效率和質量都得到提高。

還要加強信息系統集成，把統計信息系統和水務企業的其他業務系統整合起來，實現數據共享和交換。這樣做能避免數據重復錄入和存儲，提高數據的準確性和完整性，還能為企業管理和決策提供更全面、準確的數據支持。

要加強對統計人員的信息化技能培訓，讓他們更熟練操作統計信息系統，提高系統應用水平，讓信息化技術在統計工作中充分發揮作用。

還要建立數據安全保障體系，加強統計數據的安全管理，這其中包括數據加密、訪問控制、備份恢復等措施。同時，要加強信息系統的安全防護，防止黑客攻擊和病毒感染，保障系統穩定運行。

打造專業化統計人才梯隊

要完善人才招聘機制。水務企業得制定科學合理的人才招聘計劃，招聘那些懂統計專業知識、水務行業知識和信息技術知識的復合型人才。

還要建立分層培訓體系。基礎層培訓內容包括指標解讀、統計理論知識、水務行業知識、信息技術知識、職業道德等，通過這些培訓，不斷提升統計人員的專業素養和業務能力。進階層培訓方面，企業每年會組織兩次大數據分析、數據可視化等前沿技術培訓，還會和高校合作開設“水務統計數字化轉型”研修班；培訓考核結果會和崗位晉升掛鉤，以此鼓勵員工學習、創新。另外，企業會設立創新獎勵基金，對在統計工作中提出創新思路和方法的員工給予獎勵。

完善制度保障與監督機制

要完善全流程制度建設。水務企業要根據自身實際情況，制定《數據全生命周期管理辦法》。這份辦法里要明確數據采集、處理、分析、存儲、共享等方面的制度內容，讓統計工作的每個環節都有規則可遵循。同時要明確責任分工，建立雙重復核制度。數據錄入完成后，需要經過業務部門和統計部門的雙重審核；要是分類錯誤率超過" ，相關責任人會被納入績效考核扣分項。

要建立動態監督考核機制。監督考核的內容包含數據質量、工作效率、制度執行情況等。通過這項監督考核，能及時找出并解決統計工作中存在的問題，提升統計數據質量和工作效率。另外，企業領導要高度重視統計工作，帶頭遵守制度，加強對制度執行情況的檢查和監督；對違反制度的行為，要嚴肅處理，保證制度的權威性和嚴肅性。同時引入第三方機構，每年開展數據質量審計，出具《改進建議書》，推動制度嚴格執行。

水務行業統計數據質量的提升是一項系統性工程，需要靠標準化采集、信息化助力、人才培養與制度保障共同發力，搭建“數據準確—管理科學—決策智能”的良性循環。未來，隨著大數據與人工智能技術的深入應用，行業數據價值會進一步釋放。這些數據不僅能為水資源可持續利用提供精準支持，還能為智慧城市建設里的水系統數字化治理打下核心基礎，推動水務行業朝著高質量發展方向前進。