知行合一 通信行業(yè)數(shù)據(jù)治理實踐指南 2024

4 2 3 4 6 8 8 5 6 7 8一、數(shù)據(jù)治理概述標志著數(shù)據(jù)治理的初步形成。1988年，全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理計劃（TDQM）的啟動用汽車公司在20世紀80年代面臨數(shù)據(jù)標準不一的問題，1990年成立了數(shù)據(jù)管進入21世紀，隨著數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)、主數(shù)據(jù)管理與商務(wù)智數(shù)據(jù)治理概念在全球范圍內(nèi)得到廣泛接受和推廣。在國內(nèi)，基于DAMA數(shù)據(jù)管理9多模態(tài)數(shù)據(jù)相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理、面向AI的數(shù)據(jù)治理等創(chuàng)新研究方向。此臨的挑戰(zhàn).架，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略決策和行動實踐指南。其框架用數(shù)據(jù)，并可以根據(jù)企業(yè)實際情況進行靈活調(diào)整DataOps：在數(shù)據(jù)驅(qū)動時代，業(yè)務(wù)需求變化迅速，數(shù)據(jù)處理流程復(fù)雜設(shè)幫助企業(yè)充分釋放其數(shù)據(jù)價值，從而提升整體運面向AI的數(shù)據(jù)治理：隨著人工智能技術(shù)的不斷迭代，大模型應(yīng)用場景不斷forArtificialIntelligence）應(yīng)在從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理，到推理訓練的各個環(huán)節(jié)中，都對不同的數(shù)據(jù)集進行治理。該方法將DataOps理念融入至AI相關(guān)的行持續(xù)改進，從而對AI的應(yīng)用效率及效果進行雙重提升。及國內(nèi)外標準組織從不同視角進行了研究，但l國際數(shù)據(jù)治理研究所（DGI）：將數(shù)據(jù)治理定義為“一個根據(jù)既定模型行使權(quán)力和管控活動，包括計劃、監(jiān)控和實施?！逼渲袠I(yè)務(wù)和IT協(xié)同工作，以確保企業(yè)共享的主數(shù)據(jù)資產(chǎn)的一致性、準ISO/IEC38500應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理。由國際標準化組織（ISO）和國際電工委員會（IEC）共同制定的，提供了數(shù)據(jù)治理的原則和框架，以保證有效、高效和可接）：據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)生存周期，每個能力域進一步細分成為28GB/T34960.5-2018《信息技術(shù)服務(wù)—治理第5部年新增拓客近百萬客戶。在智能化時代，運營商紛紛探索戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,加快企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型步伐。數(shù)據(jù)—2026年）》的推出標志著我國將不斷發(fā)揮海量數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢，以數(shù)據(jù)流引領(lǐng)技術(shù)流、資金流、人才流等資源。2023年，以大模型為代表的強人工智能技布不均、開放共享效率慢、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)AI模型的基礎(chǔ)。因此，數(shù)據(jù)治理對于提升AI系統(tǒng)的性能和可靠性至關(guān)重要。l數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)治理通過設(shè)定數(shù)據(jù)標準和驗證規(guī)則，確保輸入AI系統(tǒng)l數(shù)據(jù)安全：隨著AI的普及，數(shù)據(jù)隱私和安全問題日益凸顯。數(shù)據(jù)治理這有助于AI開發(fā)者快速獲取所需數(shù)據(jù)，加速模型開發(fā)和迭代過程。人工智能技術(shù)的發(fā)展也為數(shù)據(jù)治理帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。AI技術(shù)能夠自動化處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)治理的效率和準確性。同時，AI也帶來了新的數(shù)l模型解釋性與透明度：隨著AI應(yīng)用的深入，用戶對模型解釋性和透明度的需求日益增強。數(shù)據(jù)治理需要關(guān)注如何確保AI模型的決策過程可以為AI系統(tǒng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持；而AI技術(shù)的發(fā)展也為數(shù)據(jù)治理帶來了新的關(guān)注數(shù)據(jù)與AI合規(guī)及倫理等舉措開展實踐。二、通信行業(yè)數(shù)據(jù)主要特點l數(shù)據(jù)體量大：運營商服務(wù)眾多ToC、ToH及ToB客戶，擁有各式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用拓展，通信行業(yè)數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，據(jù)型整合不足、重點應(yīng)用支撐不全面等問題；通過數(shù)據(jù)+人工智能賦能重三、通信行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)能力轉(zhuǎn)型運營商靈活多變的業(yè)務(wù)運營需求和傳統(tǒng)緩慢的數(shù)在業(yè)務(wù)運營、網(wǎng)絡(luò)運營及客戶服務(wù)過程中，運營商智能技術(shù)，很多企業(yè)也制定了相應(yīng)的AI+戰(zhàn)略靠性。例如：在運營商使用AI進行套餐潛客挖掘市場營銷過程中，當采用未經(jīng)治理的套餐訂購、消費行為、業(yè)務(wù)使用等數(shù)據(jù)進行AI模型訓練及推理時，營銷的信息。人工智能還可以對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化和增強，提高的國家標準。該標準定義了數(shù)據(jù)管理的8個能力域，細分為28個能力項。DCMM四、通信行業(yè)數(shù)據(jù)治理實踐案例全合規(guī)、敏捷開放的六大維度，實現(xiàn)業(yè)務(wù)貫通與數(shù)據(jù)標準完善，減少大量人工補錄操作，提范》，采用“AI生成，人工輔助”的方式明確數(shù)據(jù)分類分級，數(shù)據(jù)安全從被動數(shù)據(jù)全生命周期各環(huán)節(jié)部署差異化的安全保障依據(jù)數(shù)據(jù)的敏感級別，建立快捷開放、可控開放和嚴控開放三類流程，遵據(jù)集市、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)服務(wù)四種開放模式大數(shù)據(jù)平臺日采集數(shù)據(jù)達670T，采集數(shù)據(jù)體量覆蓋全網(wǎng)80%以上。在整合提升上，實現(xiàn)企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，形成完整的企業(yè)級數(shù)據(jù)16個，有效支撐文旅景區(qū)、高等院校、交通樞紐、住宅小區(qū)、商務(wù)樓宇等驅(qū)動的全觸點商機挖掘、營銷調(diào)度AI決策，有效提升商機規(guī)模、營銷成功率和），揮數(shù)據(jù)價值，對內(nèi)實現(xiàn)數(shù)據(jù)提升能效，對外加速數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理是一項體系化工程，涉及企業(yè)組織、流程及IT的轉(zhuǎn)型過程管數(shù)據(jù)文件等。智能化的判定機制能大大提高數(shù)據(jù)開放的靈活性和效率，畫像、景點關(guān)聯(lián)度分析等能力。2023-2024年在智慧文旅方面數(shù)據(jù)變現(xiàn)超6000例數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理優(yōu)秀案例獎項?？康拇髷?shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，以數(shù)據(jù)“管得住、看得見、用得好”為抓手，以“123”析，手工分析報告減少26%；以結(jié)果為導(dǎo)向驅(qū)動流程完善，完成82個業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)化建設(shè)，減少基層手工數(shù)據(jù)報送301項，數(shù)據(jù)流程滿意度提升5%；明確各單位在數(shù)據(jù)運營中的權(quán)責，減少部門溝通壁壘，數(shù)據(jù)采集一次性通過率提升至對內(nèi)業(yè)務(wù)支撐方面，數(shù)據(jù)治理驅(qū)動標簽?zāi)芰χ尉珳薁I銷，建設(shè)近5000+標億收入；數(shù)據(jù)治理服務(wù)一線作戰(zhàn)，IT能力前移至市公司及網(wǎng)格，開放數(shù)據(jù)產(chǎn)品五、通信行業(yè)數(shù)據(jù)治理框架數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)管理實踐，特制定面向通信行業(yè)的企業(yè)級數(shù)立企業(yè)級數(shù)據(jù)治理委員會和專項工作組，建立加強數(shù)智人才梯隊培養(yǎng)，打造懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)掌握企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升全員對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一理一數(shù)據(jù)架構(gòu)、匯聚重要數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并針對數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)生命周期等數(shù)演進而非革命的治理理念，在治理之初，優(yōu)先參考國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會（DAMA)的數(shù)據(jù)治理組撐日常溝通，及時解答各領(lǐng)域工作組及一線數(shù)據(jù)l建立溝通協(xié)調(diào)機制：針對資源盤點、數(shù)據(jù)匯聚、質(zhì)量管理等專題工作，捷數(shù)據(jù)開發(fā)、高效數(shù)據(jù)開放、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)標準管l數(shù)據(jù)盤點流程：基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)資源價值判斷、元數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)資源審核發(fā)布企業(yè)數(shù)據(jù)資源盤點四步法，建立線上化數(shù)據(jù)盤點流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源自動掃描、元數(shù)據(jù)信息自動采集，缺失元數(shù)據(jù)快速補齊，新l數(shù)據(jù)匯聚流程：基于企業(yè)數(shù)據(jù)資源目錄，建設(shè)數(shù)據(jù)匯聚需求申請、審核數(shù)據(jù)匯聚需求、數(shù)據(jù)資源完善、一鍵數(shù)據(jù)入湖流程等數(shù)據(jù)匯聚流程，高l數(shù)據(jù)需求開發(fā)流程：優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)流程，實現(xiàn)開發(fā)過程規(guī)范化、統(tǒng)一化、線上化、可視化、減少數(shù)據(jù)開發(fā)交互活動和審批環(huán)節(jié)，增強開放l數(shù)據(jù)開放流程：依托數(shù)據(jù)開放平臺，優(yōu)化數(shù)據(jù)開放流程，提前做好數(shù)據(jù)敏感分級、開放等級及開放審批責任矩陣，前置數(shù)據(jù)安全管控事項，減l數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，規(guī)范企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分析、質(zhì)量管理目標與計劃、質(zhì)量度量及改進、l數(shù)據(jù)標準管理流程：基于數(shù)據(jù)目錄，建立數(shù)據(jù)標準維護流程，規(guī)范數(shù)據(jù)標準維護、數(shù)據(jù)標準審批、數(shù)據(jù)標準發(fā)布、數(shù)據(jù)標準更新流程，實現(xiàn)數(shù)運營商大數(shù)據(jù)平臺經(jīng)過長期的建設(shè)和演進，逐步從BI經(jīng)分演進到企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺，涵蓋了BI、報表、精準營銷和豐富的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。技術(shù)架構(gòu)也從傳數(shù)據(jù)治理是長期工程，需常態(tài)化持續(xù)開展。在組織、制度、流程及IT能力意義達成共識；對數(shù)據(jù)治理目標、治理方案數(shù)據(jù)治理成熟度評估可使用DCMM(數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型)模型進行治理整體愿景目標規(guī)劃，以確保數(shù)據(jù)治理工l組織保障：建立數(shù)據(jù)治理委員會，由企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)括各業(yè)務(wù)部門、技術(shù)部門和管理部門的負責人。設(shè)立數(shù)據(jù)治理辦公室，作為日常辦事機構(gòu)，負責具體的數(shù)據(jù)治理工作的組織、協(xié)調(diào)和推進。配備專業(yè)的數(shù)據(jù)治理人員，包括數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)質(zhì)量工程師、元數(shù)據(jù)管理員等。明確各業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)治理職責，將數(shù)據(jù)治理工l政策和制度保障：制定數(shù)據(jù)管理總則和各項準管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等制度規(guī)范。同時，加強對數(shù)據(jù)治理制度的宣傳和培訓，確保企業(yè)匯聚流程、開發(fā)流程、開放流程、質(zhì)量管理、標準管理流程，并對數(shù)據(jù)治理流程運轉(zhuǎn)情況及效能進行持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化，消除流程中的瓶頸和風為數(shù)據(jù)治理提供技術(shù)支撐。規(guī)劃企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，為多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)提供靈活高效的存儲計算環(huán)境；規(guī)劃數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺，提供數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測、安全管理、資產(chǎn)目錄與元數(shù)據(jù)管理以及價值評估分析等資產(chǎn)管理功能；規(guī)劃數(shù)據(jù)開放平臺，落實企業(yè)的數(shù)據(jù)開放策略，通過豐富的數(shù)據(jù)接口和API調(diào)用服務(wù)，高效賦能業(yè)務(wù)發(fā)展與創(chuàng)業(yè)務(wù)屬性、管理屬性，掌握數(shù)據(jù)資源全貌，形對數(shù)據(jù)表中屬性的業(yè)務(wù)信息、技術(shù)信息、管理及集實施，并對不同類型、不同來源的元數(shù)據(jù)進行分失的元數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)、技術(shù)、管理及操作信息進行或人工補錄的方式采集元數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)輔助數(shù)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)分布等組件。通過定分類，明確數(shù)據(jù)資源與數(shù)據(jù)目錄的關(guān)系，并進行l(wèi)資產(chǎn)的元數(shù)據(jù)管理：依托元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，匯總及完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)的元數(shù)l建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄：以數(shù)據(jù)資源盤點為基礎(chǔ)，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄框架，包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來源、類型、格式、存儲等信息。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，設(shè)置多級數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄結(jié)構(gòu)，方便數(shù)據(jù)l數(shù)據(jù)分類與分級：按對數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄規(guī)劃對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行分類，同時依據(jù)相關(guān)規(guī)定，劃分數(shù)據(jù)資產(chǎn)的信息安全敏感分級及數(shù)據(jù)開放等級，明確l數(shù)據(jù)血緣關(guān)系梳理：使用血緣管理或分析工具，分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工過程，明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)之間的依賴，了解數(shù)據(jù)之l數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的維護與更新：定期對數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄進行維護和更新，確保數(shù)據(jù)的準確性和時效性。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)變化，及時調(diào)整數(shù)據(jù)資l核查數(shù)據(jù)分類與分級：要對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行明確的分類和分級，確定不同級別數(shù)據(jù)的安全要求和訪問權(quán)限。數(shù)據(jù)分類分級l制定數(shù)據(jù)開放流程：制定一套完善的數(shù)據(jù)開放流程，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、處理和共享等環(huán)節(jié)的流程控制及安全規(guī)范。業(yè)務(wù)部門需要按l采用安全加密技術(shù)：對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，防止數(shù)據(jù)在共享過程中被泄露或篡改。確保業(yè)務(wù)部門在獲取數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)的安全性和完l部署訪問控制機制：通過身份認證、授權(quán)管理等訪問控制機制，確保只l建立數(shù)據(jù)開放平臺：搭建數(shù)據(jù)開放平臺，為業(yè)務(wù)部門提供便捷的數(shù)據(jù)訪l定期審計與監(jiān)測：定期對數(shù)據(jù)開放活動進行審計和監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)潛在的安l賦能業(yè)務(wù)洞察：根據(jù)業(yè)務(wù)使用行為、偏好和需求，將市場細分為不同的通過市場細分，提高產(chǎn)品和服務(wù)的針對性和滿意度，從而增加用戶粘性l賦能精準營銷：通過對用戶數(shù)據(jù)分析，了解用戶的消費習慣、興趣愛好和需求，從而制定個性化的營銷方案。例如：針對喜歡觀看視頻的用戶推薦高流量套餐，針對經(jīng)常出差的用戶推薦全國通用的套餐。利用大數(shù)l賦能智慧規(guī)建：利用數(shù)據(jù)分析用戶的分布和流量需求，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局和基站建設(shè)。例如：在用戶密集的地區(qū)增加基站數(shù)量，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋和容量；在流量需求大的地區(qū)升級網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，提高網(wǎng)絡(luò)速度和質(zhì)量；通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測未來的流量增長趨勢，提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴容和升級，確保網(wǎng)絡(luò)l賦能智能運維：利用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)故障和隱患。例如：通過分析設(shè)備的性能指標和日志數(shù)據(jù)，判斷設(shè)備是否存在故障風險；通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量和用戶投訴，快速定位故障點。利用人工智能和機器學習算法，對故障進行自動診斷和修復(fù)，提高故障處理效l賦能智慧服務(wù)：利用數(shù)據(jù)分