在实际工作中， 大多数工作人员更愿意用自身的经验来指导生产调试。 这么做的优势很明显。 一方面，以经验作为指导，同样的问题出现后可以避免重复走弯路，尽快解决问题；另一方面，经验与实践碰撞，可以提高个人运维能力。 但负面影响却鲜有察觉 首先，污水厂作为系统的最终环节，前段水质水量会随着时间和发展产生不同程度的改变，
在实际工作中，
大多数工作人员更愿意用自身的经验来指导生产调试。
一方面，以经验作为指导，同样的问题出现后可以避免重复走弯路，尽快解决问题；另一方面，经验与实践碰撞，可以提高个人运维能力。
首先，污水厂作为系统的最终环节，前段水质水量会随着时间和发展产生不同程度的改变，
一味以经验处理问题，会丧失对于这种“改变”的敏感性；
其次，经验会使技术步入封闭循环的困境，不断的依赖经验重复操作，会使污水厂及个人缺失技术钻研的动力。
“经验的积累和应用在一定时期内还将是污水厂运行工作的主要支撑。但在未来，
数据必定会成为污水厂发展的重要支撑手段，大量产生的数据将长远的影响着污水厂的管理。
”
现阶段，随着工业自动化的不断发展，
污水厂每天都会从各个环节中不断产生大量的数据，而这些数据将会对每一时刻的污水厂生产形成客观反映。
数据化使生产管理更加透明和直接，不再受人员对模糊臆断来进行判断。
通过过程参数逐级变化，活性污泥对污水处理的指标的合格处理，了解处理环节问题。
运行状况最终形成数据表达，微生物群体情况可以通过多个参数来实现监控。
数据收集可以使运行人员及时发现程控制模式中所欠缺的数据情况。
其中，经验可以随着从业时间的积累而不断增加，但 生产数据的分析应用在实际工作中往往“无迹可循”
一般来说，污水厂生产数据主要通过以下5个方面获取：
资料来源：郝晓光《污水厂数据化运行管理精品课》
进水水质时、日、月、年变化情况，微生物的毒性检测DOUR、雨污合流造成的稀释程度、回流造成的水质变化等。粗细格栅的栅渣量、出砂量等。
采用化学工艺的深度处理需要对化学药剂进行掌控，主要有深度加药配比、加药泵调整系数、化学污泥回流量、剩余化学污泥排放量、以及出水的水质数据、出水量、水量平衡计算等。
污泥车间的污泥浓度、污泥含水率、污泥有机份、污泥比阻、污泥加药量、污泥外运量等。
当然， 除了生产环节中的数据，污水处理厂往往还需要统计、计算一部分数据。 比如，设备运行时间、耗电量、PAM、PAC、碳源、消泡剂等投加量…..
污水、污泥的产量数据，需要对每日运行的数据进行统计后，得出产量报表，这也是污水厂的生产的产品量的表述，证明污水厂运行处理能力的重要数据，同时也是污水厂费用结算的重要依据。
污水厂在处理过程中主要消耗的电力能源，药剂等，对生产消耗的统计，是污水厂进行成本管控的基础。如耗电量、pac、pam、碳源投加量等。
污水处理流程中有大量的设备参与运行，这些设备的运行状态，能源消耗、维护检修、顺滑注脂都需要使用数据来进行描述，这样使设备运行更加方便管理。
