知行合一 通信行业数据治理实践指南 2024

4 2 3 4 6 8 8 5 6 7 8一、数据治理概述标志着数据治理的初步形成。1988年，全面数据质量管理计划（TDQM）的启动用汽车公司在20世纪80年代面临数据标准不一的问题，1990年成立了数据管进入21世纪，随着数据仓库的建设、主数据管理与商务智数据治理概念在全球范围内得到广泛接受和推广。在国内，基于DAMA数据管理9多模态数据相关的非结构化数据治理、面向AI的数据治理等创新研究方向。此临的挑战.架，为企业提供数据管理战略决策和行动实践指南。其框架用数据，并可以根据企业实际情况进行灵活调整DataOps：在数据驱动时代，业务需求变化迅速，数据处理流程复杂设帮助企业充分释放其数据价值，从而提升整体运面向AI的数据治理：随着人工智能技术的不断迭代，大模型应用场景不断forArtificialIntelligence）应在从数据收集、预处理，到推理训练的各个环节中，都对不同的数据集进行治理。该方法将DataOps理念融入至AI相关的行持续改进，从而对AI的应用效率及效果进行双重提升。及国内外标准组织从不同视角进行了研究，但l国际数据治理研究所（DGI）：将数据治理定义为“一个根据既定模型行使权力和管控活动，包括计划、监控和实施。”其中业务和IT协同工作，以确保企业共享的主数据资产的一致性、准ISO/IEC38500应用于数据治理。由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）共同制定的，提供了数据治理的原则和框架，以保证有效、高效和可接）：据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期，每个能力域进一步细分成为28GB/T34960.5-2018《信息技术服务—治理第5部年新增拓客近百万客户。在智能化时代，运营商纷纷探索战略转型,加快企业数智化转型步伐。数据—2026年）》的推出标志着我国将不断发挥海量数据资源的优势，以数据流引领技术流、资金流、人才流等资源。2023年，以大模型为代表的强人工智能技布不均、开放共享效率慢、数据质量不高、数AI模型的基础。因此，数据治理对于提升AI系统的性能和可靠性至关重要。l数据质量：数据治理通过设定数据标准和验证规则，确保输入AI系统l数据安全：随着AI的普及，数据隐私和安全问题日益凸显。数据治理这有助于AI开发者快速获取所需数据，加速模型开发和迭代过程。人工智能技术的发展也为数据治理带来了新的机遇和挑战。AI技术能够自动化处理大量数据，提高数据治理的效率和准确性。同时，AI也带来了新的数l模型解释性与透明度：随着AI应用的深入，用户对模型解释性和透明度的需求日益增强。数据治理需要关注如何确保AI模型的决策过程可以为AI系统提供高质量的数据支持；而AI技术的发展也为数据治理带来了新的关注数据与AI合规及伦理等举措开展实践。二、通信行业数据主要特点l数据体量大：运营商服务众多ToC、ToH及ToB客户，拥有各式网络技术的不断发展和应用拓展，通信行业数据也呈现爆发式增长，据型整合不足、重点应用支撑不全面等问题；通过数据+人工智能赋能重三、通信行业数据服务能力转型运营商灵活多变的业务运营需求和传统缓慢的数在业务运营、网络运营及客户服务过程中，运营商智能技术，很多企业也制定了相应的AI+战略靠性。例如：在运营商使用AI进行套餐潜客挖掘市场营销过程中，当采用未经治理的套餐订购、消费行为、业务使用等数据进行AI模型训练及推理时，营销的信息。人工智能还可以对数据进行优化和增强，提高的国家标准。该标准定义了数据管理的8个能力域，细分为28个能力项。DCMM四、通信行业数据治理实践案例全合规、敏捷开放的六大维度，实现业务贯通与数据标准完善，减少大量人工补录操作，提范》，采用“AI生成，人工辅助”的方式明确数据分类分级，数据安全从被动数据全生命周期各环节部署差异化的安全保障依据数据的敏感级别，建立快捷开放、可控开放和严控开放三类流程，遵据集市、数据应用、数据服务四种开放模式大数据平台日采集数据达670T，采集数据体量覆盖全网80%以上。在整合提升上，实现企业统一的数据管理规范，形成完整的企业级数据16个，有效支撑文旅景区、高等院校、交通枢纽、住宅小区、商务楼宇等驱动的全触点商机挖掘、营销调度AI决策，有效提升商机规模、营销成功率和），挥数据价值，对内实现数据提升能效，对外加速数企业数据治理是一项体系化工程，涉及企业组织、流程及IT的转型过程管数据文件等。智能化的判定机制能大大提高数据开放的灵活性和效率，画像、景点关联度分析等能力。2023-2024年在智慧文旅方面数据变现超6000例数据资产管理优秀案例奖项。靠的大数据基础设施，以数据“管得住、看得见、用得好”为抓手，以“123”析，手工分析报告减少26%；以结果为导向驱动流程完善，完成82个业务流程数据化建设，减少基层手工数据报送301项，数据流程满意度提升5%；明确各单位在数据运营中的权责，减少部门沟通壁垒，数据采集一次性通过率提升至对内业务支撑方面，数据治理驱动标签能力支撑精准营销，建设近5000+标亿收入；数据治理服务一线作战，IT能力前移至市公司及网格，开放数据产品五、通信行业数据治理框架数据已经成为重要的生产要素，数据治理是数据管理实践，特制定面向通信行业的企业级数立企业级数据治理委员会和专项工作组，建立加强数智人才梯队培养，打造懂业务、懂技术掌握企业数据资产，提升全员对数据的统一理一数据架构、汇聚重要数据资产，并针对数据集、数据标准、数据质量、数据生命周期等数演进而非革命的治理理念，在治理之初，优先参考国际数据管理协会（DAMA)的数据治理组撑日常沟通，及时解答各领域工作组及一线数据l建立沟通协调机制：针对资源盘点、数据汇聚、质量管理等专题工作，捷数据开发、高效数据开放、数据质量管理、数据标准管l数据盘点流程：基于数据发现、数据资源价值判断、元数据录入、数据资源审核发布企业数据资源盘点四步法，建立线上化数据盘点流程，实现数据资源自动扫描、元数据信息自动采集，缺失元数据快速补齐，新l数据汇聚流程：基于企业数据资源目录，建设数据汇聚需求申请、审核数据汇聚需求、数据资源完善、一键数据入湖流程等数据汇聚流程，高l数据需求开发流程：优化企业数据开发流程，实现开发过程规范化、统一化、线上化、可视化、减少数据开发交互活动和审批环节，增强开放l数据开放流程：依托数据开放平台，优化数据开放流程，提前做好数据敏感分级、开放等级及开放审批责任矩阵，前置数据安全管控事项，减l数据质量管理流程：建立数据质量管理流程，规范企业数据质量管理过程，实现数据质量问题分析、质量管理目标与计划、质量度量及改进、l数据标准管理流程：基于数据目录，建立数据标准维护流程，规范数据标准维护、数据标准审批、数据标准发布、数据标准更新流程，实现数运营商大数据平台经过长期的建设和演进，逐步从BI经分演进到企业级大数据平台，涵盖了BI、报表、精准营销和丰富的大数据应用。技术架构也从传数据治理是长期工程，需常态化持续开展。在组织、制度、流程及IT能力意义达成共识；对数据治理目标、治理方案数据治理成熟度评估可使用DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)模型进行治理整体愿景目标规划，以确保数据治理工l组织保障：建立数据治理委员会，由企业高层领导括各业务部门、技术部门和管理部门的负责人。设立数据治理办公室，作为日常办事机构，负责具体的数据治理工作的组织、协调和推进。配备专业的数据治理人员，包括数据管理员、数据分析师、数据质量工程师、元数据管理员等。明确各业务部门的数据治理职责，将数据治理工l政策和制度保障：制定数据管理总则和各项准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据资产管理等制度规范。同时，加强对数据治理制度的宣传和培训，确保企业汇聚流程、开发流程、开放流程、质量管理、标准管理流程，并对数据治理流程运转情况及效能进行持续监控和优化，消除流程中的瓶颈和风为数据治理提供技术支撑。规划企业统一数据湖，为多源、异构数据提供灵活高效的存储计算环境；规划数据资产管理平台，提供数据质量监测、安全管理、资产目录与元数据管理以及价值评估分析等资产管理功能；规划数据开放平台，落实企业的数据开放策略，通过丰富的数据接口和API调用服务，高效赋能业务发展与创业务属性、管理属性，掌握数据资源全貌，形对数据表中属性的业务信息、技术信息、管理及集实施，并对不同类型、不同来源的元数据进行分失的元数据相关业务、技术、管理及操作信息进行或人工补录的方式采集元数据，通过元数据辅助数数据模型、数据标准、数据分布等组件。通过定分类，明确数据资源与数据目录的关系，并进行l资产的元数据管理：依托元数据管理系统，汇总及完善数据资产的元数l建立数据资产目录：以数据资源盘点为基础，构建数据资产目录框架，包括数据资产的来源、类型、格式、存储等信息。根据业务需求和数据特点，设置多级数据资产目录结构，方便数据l数据分类与分级：按对数据资产目录规划对数据资产进行分类，同时依据相关规定，划分数据资产的信息安全敏感分级及数据开放等级，明确l数据血缘关系梳理：使用血缘管理或分析工具，分析数据资产的加工过程，明确数据资产之间的依赖，了解数据之l数据资产目录的维护与更新：定期对数据资产目录进行维护和更新，确保数据的准确性和时效性。根据业务需求和数据变化，及时调整数据资l核查数据分类与分级：要对数据资产管理平台上的数据资产进行明确的分类和分级，确定不同级别数据的安全要求和访问权限。数据分类分级l制定数据开放流程：制定一套完善的数据开放流程，包括数据采集、存储、传输、处理和共享等环节的流程控制及安全规范。业务部门需要按l采用安全加密技术：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据在共享过程中被泄露或篡改。确保业务部门在获取数据时，数据的安全性和完l部署访问控制机制：通过身份认证、授权管理等访问控制机制，确保只l建立数据开放平台：搭建数据开放平台，为业务部门提供便捷的数据访l定期审计与监测：定期对数据开放活动进行审计和监测，发现潜在的安l赋能业务洞察：根据业务使用行为、偏好和需求，将市场细分为不同的通过市场细分，提高产品和服务的针对性和满意度，从而增加用户粘性l赋能精准营销：通过对用户数据分析，了解用户的消费习惯、兴趣爱好和需求，从而制定个性化的营销方案。例如：针对喜欢观看视频的用户推荐高流量套餐，针对经常出差的用户推荐全国通用的套餐。利用大数l赋能智慧规建：利用数据分析用户的分布和流量需求，优化网络布局和基站建设。例如：在用户密集的地区增加基站数量，提高网络覆盖和容量；在流量需求大的地区升级网络设备，提高网络速度和质量；通过数据分析预测未来的流量增长趋势，提前规划网络扩容和升级，确保网络l赋能智能运维：利用数据分析监测网络设备的运行状态，及时发现故障和隐患。例如：通过分析设备的性能指标和日志数据，判断设备是否存在故障风险；通过监测网络流量和用户投诉，快速定位故障点。利用人工智能和机器学习算法，对故障进行自动诊断和修复，提高故障处理效l赋能智慧服务：利用数据分