研报总结
引言
未来十年，电信行业将受数据潜能释放能力的塑造，涵盖规模、速度和智能。作为合作伙伴，我们观察到传统 Hadoop 架构的局限性，以及数据量扩张、跨域平台和模式碎片化带来的挑战。数据管理层的挑战在于整合高容量数据、安全传输和准备数据。因此，需要战略性地增强 CSP 数据管理架构，原生支持跨域碎片化、无缝安全集成。
背景
行业趋势
数据量持续增长，电信运营商现有数据管理架构成本高昂。数据需求增长带来两大问题：管理大量数据是工程问题，但数据利用能力更关键。
技术趋势
AI 的广泛应用（包括代理式 AI、机器人和自动化）对数据质量和数量提出更高要求，推动数据治理、集成和关系表达。AI 进一步强化了数据可用性和时效性的重要性。
商业趋势
企业加速自动化和自主网络投资，预计 2026 年 80% 的企业将强化自动化以优化运营和收入。这将强调数据、时效性、可用性和 AI 过程中的准备性。
数据管理
现代数据管理系统负责从各种来源处理数据，包括目录、去识别化和数据精炼。系统与数据湖无缝集成，采用联邦架构，遵循核心原则：数据一次收集、多消费者使用、洞察共享、透明合规使用。
目标业务
现代化数据架构以满足自主网络 Level 5 自主性的需求。挑战包括数据碎片化和联邦、实时低延迟处理、上下文管理、治理合规安全、可观察性和代理操作复杂性、模型集成和生命周期管理、数据手册和产品化。
北极星愿景
数据管理的北极星愿景是开发一个演进且 AI 优化的数据管理套件，包含安全组件，支持数据统一、联邦数据服务和 AI 原生智能。所有数据按统一方式消费，利用复合、受治理和高效的数据管道，为 AI 原生数据提供支持。
数据统一和联邦
联邦系统通过就近部署计算资源优化处理时间，支持创建和交互数据岛。数据联邦包括统一数据目录、跨岛管道编排、安全远程数据访问、智能数据移动和数据治理原则。
数据赋能和 AI 准备
AI 应用需要可靠、及时、值得信赖的数据支持近实时决策。数据赋能和 AI 准备成为战略能力，特征工程和特征存储需语义丰富，确保代理按上下文理解数据。
数据集成和管道效率
数据集成需智能、自适应，支持南北集成、AI 增强可组合管道、语义互操作性和自主集成服务。边缘到云集成允许边缘设备高效数据共享。战略北极星是抽象化、策略驱动的数据集成结构。
数据管道效率
高效数据管道需可观察性，收集指标、日志和跟踪数据。中央可观察性功能监控所有组件的遥测数据，并重新配置管道。自动化管道管理和效率监控与代理架构一致。
数据治理
有效数据治理包括数据摄取、存储、处理、共享和销毁的全面管理。需平衡数据民主化与安全合规。
数据安全
隐私感知数据去识别化和统一，数据安全需语义、动态、嵌入，与数据结构、策略和代理深度集成。分类和 AI 驱动的访问控制和去识别化是关键。
数据产品和价值
数据产品是数据管理系统提供的有价值的数据集，可聚合为数据集或生成洞察。通过数据市场提供，支持自主网络、网络规划和趋势报告等解决方案。
参考
未来状态参考架构包括数据源、数据摄取、数据存储、数据集成和 AI 服务。标准化活动旨在避免碎片化，促进行业对 3GPP、OpenRAN 和 Apache 数据湖屋等标准的采用。
结论
数据基础是 AI、分析和自动化的关键推动者，需多域适应不同消费者需求。建立数据基础对数字化转型至关重要，AI 将发挥重要作用。
