6G数据编织技术演进
6G系统数据诉求
6G时代，数据将成为系统的核心，推动数字化与智能化融合。数据类型包括通信数据、感知数据和计算数据，来源广泛且规模庞大。系统智能化需要高质量、准确、一致、安全、可访问和可扩展的数据支持。
数据编织概述
数据编织是一种新兴的数据管理和集成设计理念，通过充当数据端点之间的虚拟连接组织，实现统一多样化和分布式数据资产的功能。其核心价值在于打破数据孤岛，最大化释放数据价值，支持跨云环境下的便捷交付部署。
数据编织应用价值
数据编织通过自动化数据集成、整合和治理，降低数据管理成本，保障数据供给的一致性和质量，提高数据可用性，促进数据在组织内部和外部的安全共享，支持数据素养和自服务分析，推动数据驱动的决策和创新。
面向6G的数据编织技术演进方向
6G对数据编织提出的技术挑战包括：
- 多维度数据与数据融合：需要整合来自不同来源的数据，形成完整、准确的数据视图。
- 数据检索性能要求：需要提升数据查询性能，实现智能化和自动化的数据目录。
- 数据有效性要求：需要快速、有效地处理大规模数据，确保数据的一致性和完整性。
- 数据主权：需要兼顾隐私保护，尊重数据主权，遵守数据存储的国家/地区法律。
面向6G的数据编织框架与功能
面向6G的数据编织框架包括基础设施层、数据管理层、服务层和应用层，关键功能与组件包括智能元数据引擎、生成式AI工作台、实时数据分析平台、客户体验增强器、私有AI平台、语义知识图谱构建器、数据编排中心、数据准备与交付、数据虚拟化网关等。
数据编织演进使能技术
- 语义知识图谱：通过图形结构表示实体之间的语义关系，提供全面的数据地图。
- 主动元数据：实时监控数据环境的变化，并及时更新元数据信息。
- 数据编排：将多个存储位置中孤立的数据组合起来并呈现给数据分析工具。
- DATAOPS：提高数据质量并缩短数据分析的周期时间。
- 数据虚拟化访问：创建统一的、按需的数据访问，无需物理移动或复制数据。
挑战及风险
实现面向6G的数据编织框架时，会遇到技术、企业数据现状、落地执行以及企业文化方面的挑战与风险，需要系统地解决技术难题，同时对数据管理策略进行重新思考，克服落地困难，并促进组织文化的转型。
总结与展望
数据编织技术将在6G时代迎来新的发展机遇和挑战，未来将朝着智能化与自动化、多维度数据融合、实时数据处理、安全性与合规性、跨域数据协作、数据主权与治理、开放与标准化等方向发展。
