总体而言，政策重点是促进数据开放共享利用，加快数据要素流通，建立数据标准体系，建立大数据交易平台，加快数据要素市场化建设，逐步完善行业基础体系。
在智能无人处理模式下，通过智能决策控制污水处理现场部署的传感器节点（液位计、氧浓度传感器、污水流量计、PAC加药计量泵等），确保污水处理的稳定性和高效性。此外，设备利用通信网络实现污水处理环境、外部环境信息和污水处理智能感知、视觉管理智能、智能决策、智能分析、智能预警，使管理者可以远程实时查看污水处理系统数据，结合自身经验和云决策控制污水处理系统模块，使其运行更高效。
管数的关键内容是建标、贯标、核标。“标准化”是明确数据标准化的方法，包括明确数据管理组织，建立数据管理机制，根据管理目标梳理业务主题和数据资源，制定实施策略和数据标准。“标准实施”是通过建立数据管理平台，在整个集团中实施数据标准管理流程，实施管理体系。“核标”是指根据数据质量监测结果对数据标准的执行情况进行评估和评估。数据的标准化绝对不是一劳永逸的事情，需要不断梳理、优化、循序渐进；除了标准化，还要做好规则化工作，通过数据沉淀完善规则，建立更多的数据管理规则，然后通过大数据算法和机器学习不断优化这些数据管理规则，使数据更加准确和可复制。
简单来说，低代码平台是开发者可视化功能、快速构建企业级应用的一种方式，PaaS平台为企业开发和部署应用程序提供了平台。
四、拓展行业场景应用。加快工业互联网创新发展，加快工业设备和业务系统云平台，推动更多制造企业云转型升级。围绕当地特色产业集群，推进重点产业园区建设区域级工业互联网平台，为相关企业提供公共服务。完善企业数据价值释放标准体系，优化智能转型和数字转型服务提供商资源池，推进数字制造推广、网络制造推广和制造示范，建设多个智能制造示范车间和智能工厂。