《中国联通数据治理：共享全域数据的架构与实践》
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一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，对于中国联通这样的大型通信运营商来说，其业务运营过程中产生海量的数据，涵盖用户通话、网络使用、增值业务等各个方面，如何有效地治理这些数据，实现全域数据的共享，成为中国联通提升竞争力、创新业务模式的关键所在。
二、中国联通大数据平台架构中的数据治理概述
（一）数据治理的目标
1、提升数据质量
- 中国联通的数据治理旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，在实际运营中，例如用户的通话记录数据，如果存在数据不准确的情况，可能会导致计费错误、用户体验下降等问题，通过数据治理的流程，对数据的录入、传输和存储等环节进行规范和监控，及时发现并纠正数据中的错误，从而提高数据质量。
2、实现数据标准化
- 为了便于全域数据的共享和整合，数据标准化是不可或缺的，中国联通在大数据平台架构下，制定统一的数据标准，包括数据格式、数据编码、数据语义等方面，以用户的身份信息为例，不同的业务系统可能对用户身份标识有不同的定义和格式，数据治理通过建立标准的用户身份数据模型，使得各个系统能够准确识别和共享用户身份数据，避免数据歧义。
3、保障数据安全与合规
- 随着数据隐私保护法规的日益严格，中国联通的数据治理需要确保数据在采集、存储、使用和共享过程中的安全性和合规性，在处理用户的位置信息等敏感数据时，必须遵循相关法律法规的要求，对数据进行加密、访问控制等安全措施，防止数据泄露。
（二）数据治理的架构组成
1、数据采集层的治理
- 在数据采集环节，中国联通面临着多种数据源的情况，包括网络设备产生的运行数据、业务系统中的用户业务办理数据等，数据治理在采集层主要关注数据的合法性和完整性，通过设置数据采集规则，只采集符合规定的数据，例如对于用户流量使用数据的采集，要确保采集的数据是在合法的网络服务范围内产生的，在采集过程中进行数据完整性校验，防止数据丢失或损坏。
2、数据存储层的治理
- 中国联通的大数据存储面临着海量数据的挑战，数据治理在存储层重点是数据的组织和管理，采用分层存储的策略，根据数据的使用频率和重要性，将数据分别存储在不同的存储介质中，热数据（经常被访问的数据，如当前活跃用户的基本信息）存储在高速存储设备中，而冷数据（历史的、不经常访问的数据，如多年前的用户通话详单）存储在相对廉价的大容量存储设备中，建立数据索引，提高数据的检索效率，确保数据在存储过程中的安全性，通过备份、冗余等技术防止数据丢失。
3、数据处理层的治理
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- 在数据处理层，涉及到数据的清洗、转换和分析等操作，数据治理确保数据处理流程的规范性和准确性，对于数据清洗，要去除数据中的噪声、重复数据等，例如在分析用户的消费行为数据时，要清洗掉由于系统故障等原因产生的异常消费记录，在数据转换方面，将不同格式的数据转换为统一的格式以便分析，如将不同地区的用户地址数据转换为标准的地理编码格式，数据处理层的治理还包括对数据分析算法的管理，确保算法的合理性和有效性。
三、中国联通数据治理实现全域数据共享的实践
（一）跨部门数据共享
1、打破部门壁垒
- 中国联通内部有多个部门，如市场部门、网络运营部门、客服部门等，每个部门都有自己的业务数据需求，以往这些部门的数据相对独立，数据治理通过建立统一的数据共享平台，打破部门之间的数据壁垒，市场部门可以获取网络运营部门的网络覆盖数据和用户网络使用行为数据，以便制定更精准的市场推广策略，客服部门可以共享市场部门的用户反馈数据和网络部门的网络故障数据，从而更好地为用户提供服务。
2、建立数据共享流程和权限管理
- 为了确保数据共享的安全和有序，中国联通建立了严格的数据共享流程和权限管理机制，部门之间的数据共享需要经过申请、审批等流程，并且根据部门的职能和需求设置不同的访问权限，市场部门在进行市场调研时，只能获取用户的基本行为数据和部分匿名化的人口统计学数据，而不能获取用户的隐私敏感数据，如身份认证密码等。
（二）基于全域数据共享的业务创新
1、精准营销
- 通过全域数据的共享，中国联通能够实现精准营销，整合用户的通话记录、网络使用习惯、业务订购历史等数据，构建用户画像，对于一个经常使用视频通话业务、对网络速度要求较高且有多次增值业务订购历史的年轻用户，可以向其精准推荐高速网络套餐和新的视频类增值业务，这种精准营销不仅提高了营销的成功率，也提升了用户的满意度。
2、网络优化
- 网络运营部门可以利用全域数据，包括用户的网络投诉数据、不同区域的网络流量数据等，进行网络优化，通过分析数据，确定网络拥堵的区域和时段，及时调整网络资源配置，在某个商业区域，发现工作日下午网络流量高峰时出现网络卡顿现象，就可以增加该区域的基站容量或者优化网络频段分配，提高网络服务质量。
四、数据治理面临的挑战与应对策略
（一）挑战
1、数据量的持续增长
- 随着5G技术的普及和新业务的不断推出，中国联通的数据量呈爆炸式增长，这给数据治理带来了巨大的挑战，包括数据存储、处理和管理等方面，如何在海量数据下保证数据治理的效率和质量是一个亟待解决的问题。
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2、技术更新换代快
- 大数据技术、人工智能技术等不断发展，数据治理的技术框架也需要不断更新，新的加密技术、数据挖掘算法的出现，要求中国联通及时调整数据治理的技术手段，以适应技术发展的需求。
3、组织协调困难
- 由于涉及多个部门的数据共享和治理，在组织协调方面存在一定的困难，不同部门有不同的利益诉求和工作重点，如何协调各部门积极参与数据治理并实现数据共享是一个挑战。
（二）应对策略
1、采用分布式存储和计算技术
- 针对数据量增长的问题，中国联通可以采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，这些技术能够有效地处理海量数据，提高数据存储和处理的效率，通过分布式架构，可以实现数据的并行处理，加快数据治理的速度。
2、建立技术创新机制
- 为了应对技术更新换代快的挑战，建立技术创新机制，鼓励内部技术团队和外部合作伙伴共同探索新的数据治理技术，定期对数据治理的技术框架进行评估和更新，确保采用最先进、最适合的技术手段。
3、加强组织文化建设和沟通协调
- 在组织协调方面，加强组织文化建设，培养各部门的数据共享意识，建立跨部门的沟通协调机制，定期召开数据治理工作会议，解决数据共享和治理过程中出现的问题，明确各部门在数据治理中的职责和任务。
五、结论
中国联通在大数据平台架构下的数据治理对于实现全域数据共享具有至关重要的意义，通过有效的数据治理，可以提升数据质量、保障数据安全、实现跨部门数据共享并推动业务创新，尽管面临着数据量增长、技术更新和组织协调等挑战，但通过采取相应的应对策略，中国联通能够不断优化数据治理体系，在数字化竞争中充分发挥数据资产的价值，为用户提供更好的服务，为企业的可持续发展奠定坚实的基础。
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