对水务信息化的规划，从某种意义上来说即是对水司数据资源的一种规划，而信息系统则是对各部门的数据资源进行处理、再加工的程序，让数据从一个环节流向另一个环节，随着数据的流动也产生了价值。因此，马云说我们已经从过去的IT时代跨入的现在的DT时代，并强调数据资源已经成为与企业人、财、物同等重要的第4类资产。
我们所规划的信息系统，按照数据加工处理的需求和对计算资源的使用程度，可以分为数据密集型应用以及计算密集型应用，水务企业95%以上的应用都属于前者。
因而，当我们在规划、设计信息系统时，实际是对企业日常生产、业务、管理所涉及的数据资源进行规划、利用及再加工处理的过程。我认为所谓的智慧水务，其实就是水务数字化，做好智慧水务工作就是要让企业的数据像水一样成为一种公共资源！
水务公司数据资源按照不同性质可进行如下分类：
1.资产数据 包括水务企业各类设备、设施、表、计、泵、阀、管等各类资产类台账数据，属于静态类的数据，该类数据重点关注资产从构建到最终报废的全生命周期的管理活动。从其生命周期来看，可以分为非投运状态和投运中两个阶段，非投运中（投运前和投运后的报废处理）是一种物资管理，包括采购计划、采购、库存、配送等；投运中的管理，其行业特色比较浓，是结合企业的销售、报装业务，面向设备资产和设备安装位置的设备运行管理，包括设备的安装、更换、拆除、校验等。
2.监测数据 主要为资产类设备运行状态的时序数据，通过传感器和数据传输设备将监测数据发送到水务企业的服务器，监测状态数据主要有水质、水压、水量、水位、水温，电压、振动等，该类数据量小规模巨大，是智慧水务依赖的最原始数据；第二类为水厂生产、污水厂处理相关的工艺参数监控数据；第三类为视频监控数据，该类数据量和规模都非常大。第四类为系统运行所产生的日志类数据。
3.业务数据 包括抄表、巡检、抢修、工程设计、施工管理、仓储物流、作业工单及业务模型类数据，除最后一类外大多属于离散型的事务类数据，数据量很小非常容易处理，智慧水务之所以能够智慧主要是通过将上述第2点中提到的各类监测数据，通过抽取、清洗、统计和分析，再导入一定的业务模型，利用大数据处理、深度学习及人工智能，为日常的运营管理、经营决策提供辅助参考。
4.审批数据 以日常办公自动化为基础所形成的流程审批类数据，例如请假、请示、采购、报销类的数据。
5.经营数据 主要以水务企业经营目标、计划、全面预算、会计核算、投资损益及绩效考核所要求的数据，该类数据更少，却是水务企业信息化建设及智慧水务最终服务的目标，智慧为管理而嘛。
6.报表数据 针对每一类业务所形成的统计分析数据，例如营抄售水、水费回收、漏损管理、供水调度、生产管理、人力资源、工程建设类等方面的报表统计数据，该类数据以资产类、监测类、业务类数据为基础，根据业务管理的需要进行统计分析形成，并主要以报表、图表形式呈现。
7.文档数据 以知识库、制度、流程、文件、文献和新闻资讯为主，区别于上述几类数据的主要特点是该类数据为非结构化数据资料，存储的时候多以文件、图片、音视频格式保存。
8.沟通数据 沟通类数据包括1）企业内部使用即时通信类工具进行沟通协作而产生的数据，例如企业微信、钉钉等；2）企业公众号、微博服务类的数据；4）呼叫中心电话语音呼入呼出类的音频文件；5）水务企业对外通知类的数据，例如水费催缴短信、电话，管道抢修停水/应急事件通知等。
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