改革开放三十年,社会高速发展,现阶段社会发展路径已由高速增长向高质量转变。随着时间推移,传统供水服务效率低下的弊端和不足正逐渐凸显,水务企业的数据规模成指数增长,数据分类逐渐细化,呈现出多结构、海量、高维度的状态,阻碍着水务企业的变革和升级。如何处理并利用好这些累计的数据,已经成为水务企业发展的焦点。数据服务技术作为解决系统数据问题的方法,是对现阶段数据业务逻辑的补充,也是实现数据服务的主要方式。应用好数据服务技术服务于企业,挖掘出数据中存在的价值,即要提供更好的供水服务,也要解决企业与居民之间的矛盾,减少居民用户的投诉;同时作为市政工程,也要起到维护社会的稳定的作用。目前数据服务技术已成为企业思考自身发展和各学术领域研究的热点。论文以数据服务技术为支撑,将水务企业的水表抄表管理系统作为研究切入点,围绕水务企业现状和实际存在的问题,从水务问题业务服务的角度出发,基于可以实现,可操作和实用的基本理念进行应用研究。首先分析水表抄表管理系统的数据存储逻辑,指出数据存在的问题,采用基于R-DBSCAN的数据清洗算法,降低数据的重复记录;其次根据业务需求展开催费数据审核业务剖析,建立YOLOv3目标检测模型,以催费审核业务中的图片数据为样本,实现门牌号的识别与提取;最后将数据服务技术结合水表抄表管理系统进行实证研究和分析。通过以上对数据服务技术的研究以及实验验证。R-DBSCAN的数据清洗算法在实际应用中,数据清洗的准确率达到了90%,且随着数据量的增长并不会增加查询时间,达到高水平的数据质量管理效果;在数据审核方面,对门牌号的识别准确率达到了94.72%,很大程度上可以减少人工的审核量,实现了审核业务的自动化;最后设计研发出了一套基于数据服务技术的水表抄表管理系统,融合了数据质量管理,数据自动审核的功能,构建以数据服务技术为一体的水务业务化服务模式,进而为保障供水服务质量提供科学支撑。