日前，环保部发布对28个城市的督查通报，点名企业在线监测设备和监测数据造假的违法违规行为，如河南某新型材料公司二氧化硫在线监测数据为负数，山东某建材公司在线监测设备烟气浓度长期维持在某一个数值，一些企业甚至用浓度达标的污染物替换监测样品。
针对污染企业各类监控数据造假欺诈现象层出不穷，环保环境监察有关负责人强调，数据造假是环保部门的重点打击对象，下一步将开展专项打假行动，但如何能发现企业异常行为，无疑给环保部门的监管带来了又一轮新的挑战，今年两会期间，梦兰集团董事长在“运用大数据技术绘制企业环保画像”的访谈中提出：“通过建立基于大数据技术的企业环境行为采集评价体系，提取企业的生产经营、污染排放、危废转移等企业环境行为并进行有效的管理和监督，绘制企业特征画像，将企业以“画像”的形式在环保综合评价系统中直观的进行展现，这一概念的提出，将数据从单一的采集层面提升到了应用层面，数据只有在应用中得以体现才能发挥其价值。
如何让数据开口说话？就一个发达省份而言，污染源在线监控的数据总量已达到了二十亿条，并且以每天上百万条数据产生量在持续增加，如果以单个数据达标为评价标准，企业伪造数据的难度低，效果明显，要解决数据造假问题，必须实现污染源对在线监控数据欺诈的智能识别。
第一步，面对每时每刻不断产生的海量数据，借助云计算、云存储建立数据真实性评分模型，结合环保部门常年现场检查经验，以及对违法数据样本分析，梳理企业脱离在线监管的方法，识别各类主流的造假手段。
第二步，建立大数据数据深层的逻辑关联性的分析甄别，对企业不同排口、不同污染物的在线监测数据进行超标检验、波动检验、零值检验、箱体检验以及工况检验的多项分析比对，综合计算出企业在线监控数据的真实性得分，根据得分筛选出问题企业，初步识别并预判企业违法行为。
第三步，通过大数据智能识别，迅速定位问题，指导相关执法人员精准执法，改变原来广撒网的低效工作模式，督促污染企业规范、守法生产，从而优化环境监管模式。
第四步，通过现场反馈的检查结果，结合多维度企业信息，包括企业工况监控数据、生产经营数据、环保信用数据、税务数据等来源，不断修正算法模型，提高算法精准度。
梦兰神彩技术中心认为：大数据的本质，并不在于使用了何种技术、多大的数据量，而在于如何运营数据创造应用的价值；云计算改变IT架构，大数据改变管理模式，这才是大数据的意义和价值所在。对于环保行业来说，使用大数据技术的最终目在于如何掌握环境管理中存在可能发生的环境问题或风险，梦兰神彩将在成功建立污染源反欺诈数据智能识别大数据应用系统的基础上，不断探索新的环保业务数据计算、模型分析方式，将大数据应用的扩展到业务中，最终真正实现大数据在环保领域的全面应用，为提升环境监管效能和智慧环境管理提供技术支撑。
