大数据是推进智慧水务云平台建设的核心环节。智慧水务云平台建设涵盖了从源水到用户端的所有涉水数据，也包括生产运营与水务用户反馈的各种数据。大数据析采用非传统的数据过滤工具，对大量有序或无序数据集合进行挖掘。
智慧水务云平台涉及数据面广、量大且增长速度快，如果缺乏大数据分析处理，大量的数据就不能发挥数据本身的价值。
一、数据分类及来源
水务数据主要来源为水务普查和感知终端采集的各种数据，包括水务基础（电气设备、管网设施、空间数据）、水务系统运行（采集感知的所有数据）、公众反馈（用水服务监督，服务质量评估，故障、事故信息上报，安装、拆除、迁移等信息）、经营管理及环境（气象参数、城市规划等）等数据。
二、数据分析
智慧水务云平台系统现场存在着海量生产运行过程数据，对所属各生产单位实时和历史数据进行统计分析，
实现对各超限数据的自动会诊，提供初步的起因判别与处理措施决策，为领导决策提供依据，同时建立智能学习体系，构建水务知识库和专家库，实现数据智能分析，利用感知数据的时空相关性分析系统关键性数据，为企业科学管理提供依据。
智慧水务云平台可采用 Hadoop 结合实时、关系等数据库实现数据分析，Hadoop 是通过分布式方式处理大数据的开源的软件，功能强大，效率高。
通过数据分析可以及时发现管网压力、流量突变，提高管网维护的应急能力，保障供水的稳定性和可靠性。通过对各生产单位供水量、水位、井泵运行、电流、电压、电量、出厂水余氯、浊度等数据分析，异常情况预警，从而及时掌控系统运行情况，提高供水的安全性和可靠性。
对设备的能耗、运行时间、故障次数及恢复时间等综合分析，提高设备运行效率，降低维护成本，为设备更换提供数据参考依据。
以水务企业运行和表务管理及营业收费系统的数据为基础，结合环境数据，综合分析城市气温、降水、气压等与用水量的关系，制定中长期供水计划。
