在《水务企业控制智能化水平现状分析》一文中，我们发现了，国内的水务企业对自动化的智能控制方面还是比较重视的，但是两极分化也是比较大的。
今天我们再就水务企业的数据分析和智能决策分析的现状进行做一分析。
1、数据分析方面的应用现状
国内水务企业对数据分析的理解往往是集中于单一的业务条线。他们十分讲究投入和回报的比例。数据分析必须一针见血，必须对经济效益有明显的帮助。比如水务企业最喜欢在水费的回收、产销差率、异常用水等等方面进行数据分析。
而这些方面的数据分析，也往往是对水务的经营状况具有最直接的帮助。
水费回收的数据分析
研究水费回收对水务企业的经济收入效果是最明显。很多水务企业的水费回收率并不高，但也有一些大型的企业可以做到95%以上。这些数据分析可以起到很大的作用。数据分析可以很直接的反映出哪些地方存在问题，影响了水务企业水费的回收率。
产销差率的数据分析
现在的水务企业已经对管网的漏损率的指标意义有了，很明显的认识。他们认为漏水率对水务企业的真实经营状况的反应并不直接，或者说是真实。因此他们更加关注于产销差距的分析。这个产销差率和上面提到的水费回收率的分析是紧密关联的。这两项指标直接影响到了水务企业的经营状况。
异常用水分析的数据分析
主要分为两个方面。一个是企业的异常用水行为。它可以反映出用水企业的经营状况是否正常，以及是否有其他通道自来水的情况。
另一方面是对用户的用水情况进行分析。用于异常用水行为可以直接反映出用户的生活状态是否正常。从另一个层面还可以帮助、可监测用户是生活状态是否安全，特别是一些独居的老人。
总之水电回收率，产销差率和异常用水分析这三个指标是供水企业最喜欢应用数据分析的方面。但是这样的应用今天也是停留在表面，也仅仅围绕在单一的业务领域。所以智慧水务本身是一个整体性的体系。而在更加深一步的数据分析，比如客户画像分析等等，这方面就运用的比较少。另外和其他系统相结合的综合性数据分析应用的几乎没有。
同样在以上三个指标的分析当中，以产销差率为例。它在数据分析中所应用的数据也仅仅是水费的回收数据。而智能水表的高频数据一般是不会纳入分析。所以说这样的分析水平和档次目前来说还是比较低级的。
有关数据方面的文章可以参考：智慧水厂数据仓库的5项设计原则 水务企业数据中心建设的3条底层逻辑 智慧水务应该重视数据建设
2、智能决策方面应用的比较少
虽然智慧水务的主要目标之一就是实现企业运行的智能决策。但是要达到智能决策这个目标的是十分稀少的。这样的企业可以说几乎没有。有些水务企业声称它实现了智能决策，但是实际上并不是。
在部分实现了智能决策的水务企业当中。他们最喜欢的智能决策应用的领域还集中在水厂的调度运行。其次是管网的调度运行。第三是设备的预测性维护。
智能决策在水厂中应用现状
智能决策在调度运行这一领域当中应用的相对而言是比较顺理成章的。
由于国内的水务企业大多是原来的自来水公司转型过来的，所以说水厂的运行调度往往是在水务企业的技术体系当中最受重视的。而且水厂的自动化在水务企业的各个领域当中应用的比较早。所以在基于自动化系统之上，水厂当中，利用软件进行智能决策运用的比较成熟。但是也仅仅是辅助决策。
在浙江省的现代化水厂的评价标准当中，有一项就是实现水厂调度的自动控制和智能决策。当然这个智能决策也是辅助决策。在实际的现代化水厂的评比当中，辅助决策这个内容相对而言是比较弱化的。在整个浙江省当中，能够实现水厂辅助决策的只有杭州主城区的几家大型水厂。
有关水厂自动化方面的文章可以参考：自来水厂加矾自动控制系统的自控原理分解 水厂加药4大自动控制系统
智能决策在管网调度中的应用现状
管网联合运营调度的情况更加不容乐观，整个城市的管网体系本身是一个很复杂的系统。但是由于各种设备厂商的推销行为。导致了现在的城市管网系统愈加复杂。而且城市的管网系统本身就没有系统性的设计规划。
这里的系统性设计规划指的是只有工程建设上的规划，而没有作为一个系统，一个信息系统或者说控制系统来进行规划。这一点是很致命的。有些大型城市已经出现了一些问题。比如说特别高峰时期出现间接性的停水。就是由于管网压力的不稳定造成的。压力的不稳定是由于众多的泵站压力不稳定，控制无法成体系，成系统所造成的。
智慧化的决策是基于模型的建立。很多企业对数据模型并不了解。在决策当中数学模型的建立是一个十分个性化的事情。这个很难用一种公共的模型来解决。市场上有很多通用型的水利、管网分析模型的软件。而使用的效果往往是很差的。这就是因为个性和共性之间的关系。
智能决策在设备维护中的应用现状
而在设备预测性维护方面，我们所遇到的困难更大。几乎没有一家水务企业可以利用数据来进行设备的预测检修。即使有预测检修也是拍脑袋的经验性预测而并非数学模型。
除了以上三个方面，其他领域应用智能决策的就更加少了。
无论是数据分析还是智能决策，在目前国内的服务企业当中运用的都是比较浅的。这些不足之处也就是智慧水务企业潜在市场和努力目标。