智慧水务能够最终靠数采仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运作时的状态，采用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成的“城市水务物联网”，将海量水务信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果辅助决策建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程，进而达到“智慧”的状态。
（1）感知传输层：感知传输主要负责数据的采集和传输。挑战：硬件、网络和行业需求之间的融合。数据的采集：如流量、压力、智能水表、水质监测设备等；数据的传输：通过不同网络协议，传输汇总到数据平台。
此层主要为硬件、网络和行业需求之间的融合。行业专家确定需要感知的要素；硬件专家解决检测设备的精度；网络专家保障数据传输的速度和质量。
（2）数据平台层：数据平台层大多数都用在数据的汇聚。挑战：平台之间融合和多源异构数据的处理。
智慧水务涉及的信息平台众多，通常由各专业的权属单位及政府部门负责建设，未能实现统一规划管理。同时，这也往往使得此类系统的建设缺乏技术集成手段的支持，从而最后导致“信息孤岛”问题。信息相互连通欠佳，限制、阻碍了更高层次的智慧应用。国内大部分水务公司具备了几个模块数据源，例如：SCADA系统、地理信息系统GIS、管维系统、水力模型等，但是却没办法实现实时调度、事故预警等效果，其原因是因为数据并未实现有效的整合，即使有“数据中心”也只是将各类源的数据从一个模块“机械”地拷贝或导入到另一个模块数据库中，当历史数据过于庞大时，就会导致系统运行缓慢、数据丢失等各类问题。
因此，数据平台层最大的挑战，即为不同信息化平台之间融合和多源异构数据的处理。
（3）支撑应用层：以各类专业模型为支撑，集成各类业务系统应用。最大的挑战：行业专家、公司业务人员、大数据专家和软件研发人员之间的多重融合。
支撑应用层的功能：支撑部分包括专业的水力分析模型、水动态分析模型、水质分析模型、水锤分析模型及各类针对具体业务系统需求开发数据模型；应用部分则为各类业务部门、决策开放的应用模块，例如爆管预警、雨洪分析、调度控制、管网资产管理等等内容。
此层为智慧水务发展最大的挑战，即行业专家、水司业务人员、大数据专家和软件研发人员之间的多重融合。
智慧水系统平台之所以能轻松实现“智慧”的效果，并不仅仅因为它投入了传感器等监测硬件，或者建立了庞大的软件整合平台，它的智慧是在建立统一的数据中心前提下，通过对海量数据信息进行及时分析与处理，从而获得解决业务问题的应用算法，将这些算法集成到软件平台上应用，使数据分析结果发挥“大脑”的作用，起到预警、预测等效果，实现更精细和动态的管理方式以支持水系统的整个生产、管理和服务流程。
