近年来，国家整合各方力量，投入大量资源，实施水污染防治行动计划，加大了对各地河道的治理力度，一些水系生态环境明显改观。但在全国范围内，河网污染状况仍不容乐观，还在影响着人民群众的生活，如何治理污染依然是众人关注的热点问题。
大数据应用技术的出现，为发现问题、解决问题提供了新的工具。科学地发现污染源，分析产生污染的原因，观测治理效果，有针对性地提出精准治理方案，从而构建长效的管理机制，这些都需要建立长期、稳定、科学合理的水资源监控观测数据汇集渠道。水污染的来源除人为因素以外，还有受自然、环境和气候等多种原因产生的污染，这些污染的形成机制极为复杂，需要加大投入寻找科学的解决方法。同时，随着技术手段和治理能力的不断完善，精准分析治理方式也在不断发展。通过大数据研究可以将不同的学科组合起来，并作为媒介与枢纽联动多个交叉学科，如采用的方法得当，可望形成战略性、整体性的应用成果。
国际上，英国帝国理工学院已经率先开展数据观测站的研究和应用。其数据观测站的重点是可视化分析，目前使用的全球数据观测站显示屏由64块46寸高清屏幕和37台计算机组成，拼接在一起大致围成了一个315度、半径6米的环形，每一块屏幕可以独立显示不同的大数据处理结果图像，也可以组合显示一个大数据图像。数据观测站是汇集和展现观测数据的最重要的载体，也是数据挖掘、应用的一个“基础设施”。
数据观测站对于大数据的研究与运用有着很大的影响，它可以使数据拥有者直观看到数据的应用价值，让人们感受到数据的现实意义，从而愿意贡献和分享数据。建立河道数据观测站，不仅可以准确检测河道每分每秒的水质情况，实现河道可视化，同时也可以对产生的数据进行汇集，对分析水网环境变化原因、预测变化趋势、多区域联控联治等都具有很大的基础性作用；而且该观测站的建设本身对推动科学研究、大数据技术应用也具有特殊的科学意义。
有鉴于此，开展以大数据应用为手段的基于河网环境污染为对象的数据观测站的建设，是国家治理水污染、改善水环境的一项重要举措。为此建议：
首先，要选择主要河道进行试点，取得成效后在全国联网推广。数据观测站一般需要几个部分组成：数据获取侧，即感知部分；数据通讯侧，即数据的传输通讯；数据处理侧，即数据存储、挖掘和分析处理；数据观测侧，即数据的可视化。其中，涉及传感、数据分析软件和可视化等关键技术，可通过重大项目攻关或国际合作，建立地区（未来可以跨区域）的河道观测沉浸式大数据可视化分析平台，可以支持大数据分析过程的认知模型开发、大规模高维数据的信息可视化技术应用，提供河道污染分析、预测，以及精准治理的数据共享平台。
其次要建立合理运行的模式。数据观测站本身具有两种属性。一是作为科学观测站，它属于科研设施，如同各种野外观测站一样，提供环境治理各种技术需要的数据支撑，是一种公益性的平台。二是具备对河道进行监测和管理的作用，可为政府部门提供数据和决策的功能，又是一个公共管理的平台。为此，数据观测站应以政府通过购买服务的方式，选择第三方机构进行开发、运行；而政府资金的投入主要用于数据观测站的示范应用、部分运维经费；运维方通过服务以及衍生的技术转化，合理收取费用用于运行补贴。
