干货分享|走好这三步，环保大数据点石成金
距离2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》已经过去三年，各个行业大数据的应用层出不穷，相对于电信、金融、公安等数字化成熟度较高的行业，环保水务行业数字化起步较晚，2015年的《行动纲要》对环保行业的大数据发展起了重要的推动作用。桑德环境、雪迪龙等多家环保行业上市公司这一年专门成立了大数据技术公司，开展大数据采集和应用业务，埃睿迪公司也正是在这一年开始关注环保水务行业的大数据业务。
三年时间过去了，我们回顾环保行业大数据的应用现状发现，虽然环保行业大数据应用蓬勃发展，但真正的深层次应用仍然非常缺乏，环保大数据这座金矿仍然处于较为原始的状态，亟待业内企业开采。如何挖掘环保大数据这座金矿，成为摆在环保水务企业和大数据技术公司面前的一道难题。他山之石可以攻玉，致力于与行业深度融合的大数据公司埃睿迪，借鉴在金融、工业等行业积累的经验，深入分析环保行业业务特征，提出了环保水务企业大数据价值挖掘三步走战略，为环保水务企业勾勒出清晰的行动路线。埃睿迪提出的环保水务大数据三步走战略包括：构建环保水务企业大数据金矿;建立环保大数据金矿的挖掘秩序;利用人工智能挖掘大数据金矿的核心价值。
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首先要构建环保水务企业大数据金矿。很多业内人士会对这一步提出质疑，难道环保大数据金矿不是已经摆在那了吗，还需要去构建?这里需要做一定的解释。环保水务企业的数据早已存在这是不争的事实，不论是工控数据、监测数据，还是生产管理数据、企业经营数据，这些数据绝大部分在相应的信息系统建立的时候已经开始产生。但问题在于，环保水务企业的这些数据非常分散。这就好比黄金元素分散在茫茫沙漠里，尽管我们知道这里面有黄金，但也没有办法开采，因为开采成本太大了，得不偿失。环保水务企业这种分散的数据状态也是一样，看起来有价值的数据却没有办法挖掘出真正的价值。这是环保水务企业大数据应用一直发展不起来的一个关键原因。因此必须先解决数据分散的问题，让数据汇聚起来才有开采的价值。构建环保水务企业大数据金矿的核心是引入数据湖(DataLake)技术，将分散在各个工厂、各个系统、各种文件中的数据汇集到数据湖，为将来的数据价值挖掘打下坚实的基础。与以往的数据管理架构相比，数据湖在技术实现、存储成本等方面均有重大进步，存储成本只有传统IDC模式的十分之一，数据湖将会成为构建环保大数据金矿的首选技术平台。
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第二步是要建立环保大数据金矿的挖掘秩序。环保水务企业数据湖建立以后，原来分散的数据将会像流水一样源源不断的流入数据湖，数据就可以在数据湖中汇聚起来。这时候需要考虑的是如何合理的从数据湖的金矿中开采出黄金。大数据金矿开采的合理性主要考虑的是两个因素，开采成本与收益的平衡、短期效益与长期效益的平衡。为了解决这方面的问题，需要建立环保大数据金矿的挖掘秩序。首先要做的是大数据挖掘的基础性工作，包括元数据的梳理、主数据的清理和大数据的清洗，这就类似于在金矿上建立共同的沟通语言，避免将来开采过程中出现冲突。其次是理清企业的大数据应用需求，包括需求的紧迫度、需求对业务的影响度和改善度，要以显性化的方式评估这些需求的价值，也就是要体现在降本增效、降低风险的具体效果上。最后是形成环保大数据金矿挖掘的次序安排，让金矿的开采收益大于开采成本，形成大数据金矿挖掘的良性循环，让大数据与生产运营深度融合。
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第三步是利用人工智能挖掘大数据金矿的核心价值。环保行业的数据应用目前还停留在数据监测、数据统计、简单数据分析的层面上，给环保水务企业带来的价值提升有限，所以很多业内专家不太看好环保大数据的前景。这里面的问题出在开采工具的选择上，必须要选择更为高效、更有洞察力的工具开采这座金矿，人工智能在环保行业的应用恰逢其时。环保水务企业所关注的工艺优化、节能降耗、故障预测等核心需求，都需要引入人工智能手段，通过基于大数据的机器学习来实现。这将给环保水务行业带来极大的变革，传统粗放式的生产管理模式将被逐步淘汰出局，利用人工智能实现污水处理的精确曝气、实现固废处理的燃料与空气精确投放，将会成为环保水务企业常态性选择。
为了满足环保水务企业对大数据和人工智能应用的需求，埃睿迪推出了iReadyInsights环境大脑产品。该产品将大数据技术与行业专业知识深度结合，专门服务于固废处理、危废处理、污水处理、城市供水、热力供应等公用事业企业，快速高效挖掘环保大数据价值，帮助企业实现生产工艺优化、生产成本下降、设备故障预测、经营效益预测等目标。
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iReadyInsights环境大脑已经在环保水务行业的企业中得以落地推广，并广泛应用于生产运行实时监控、生产工艺优化、设备预防性维修、工厂经营分析等多个领域。在某大型环境服务集团，iReadyInsights环境大脑平台实现了每年两万亿条分散数据的集中管理，通过人工智能技术实现燃料与能源消耗降低10%，设备损坏造成的非计划性停产停炉降低30%，为该集团的集中化管理提供了良好的支撑，实现了对生产工艺的量化分析和智能优化，实现了企业大数据价值最大化挖掘。
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