2026从数据困境到AI就绪型数据网格白皮书_22页_796kb

从数据混乱到AI准备的数据网格总结

核心内容

本文档探讨了电信行业在数字化转型过程中面临的数据管理挑战，并提出了一种未来-proof的数据管理参考架构，旨在支持AI原生智能、自主网络操作和行业对齐。该架构强调数据的统一、联邦化、安全治理、高效集成与管道管理，以及数据产品的创建和价值实现。

主要观点

• 数据碎片化是电信行业数据管理的核心问题，源于不同领域、平台和数据源的分离，导致数据孤岛和集成困难。
• AI的普及对数据提出了更高要求，包括高质量、实时性、语义化，并推动了数据治理、安全和可扩展性的变革。
• 数据网格作为一种新兴模式，通过去中心化、语义化、联邦化的方式，促进数据的高效利用和共享，支持多代理系统和AI应用。
• 数据统一与联合是实现数据网格的关键，通过统一目录、智能管道、安全访问等方式，实现跨系统数据的无缝流动。
• 数据产品成为数据价值实现的重要手段，其可追溯性、可信性、质量报告是确保其有效性的基础。

关键信息

数据管理的挑战

• 数据碎片化：多领域数据孤岛阻碍数据统一。
• 实时处理需求：需要高效、低延迟的数据管道，以支持AI的实时推理和决策。
• 上下文管理：AI代理需要精确的上下文信息，以避免错误推理和数据漂移。
• 治理与合规：数据必须在所有处理阶段符合安全、隐私和伦理要求。
• 可观察性：遥测数据用于监控和优化数据管道，支持自动化管理与调整。

数据网格的愿景

• 数据网格应具备弹性扩展、混合部署、无缝集成和AI原生支持。
• 数据统一与联邦化是数据网格的基石，确保数据在多个消费者之间安全共享。
• 数据治理必须在本地孤岛和全局网格层面同步实施。

数据准备与AI

• 数据必须被语义化、情境化和结构化，以支持AI代理的推理和决策。
• 特征工程和特征存储成为AI准备的重要组成部分，确保数据的上下文一致性。
• 自适应的数据准备循环与MLOps平台集成，以支持AI模型的持续训练和优化。

数据集成与管道效率

• 语义感知连接器和AI增强的可组合管道是未来集成的核心，支持多源、多格式、多速率数据的自动化处理。
• 语义互操作性通过本体和知识图谱实现，确保数据在不同领域间的语境对齐。
• 边缘到云的集成允许数据在生成地附近处理和清理，减少延迟并提高效率。

数据治理与安全

• 数据治理需覆盖数据采集、存储、处理、共享、分析的全过程。
• 数据安全应与数据本身同步传播，通过元数据、访问控制、去标识化等方式实现。
• 隐私保护技术（如匿名化、伪匿名化）用于降低数据重识别风险，确保合规与数据主权。

数据产品与价值

• 数据产品是有价值、可操作的数据集，其血缘关系、质量报告是确保其可信性的关键。
• 数据产品可通过数据市场进行曝光和交易，为CSP提供新的货币化机会。
• 数据产品支持自主网络、网络规划、趋势分析等应用场景，推动行业智能化发展。

参考架构

数据网格参考架构包括以下四个主要领域：

1. 数据源：涵盖网络、OSS/BSS、边缘设备、IoT传感器和合作伙伴API等。
2. 数据摄取：支持批量和流数据的高效收集，包括数据去标识化和分类。
3. 数据精炼与治理：通过数据目录、血缘追踪、质量报告和治理原则确保数据可信和合规。
4. 数据消费支持：提供API、语义模型和知识图谱，以支持智能代理的上下文感知和高效访问。

标准化活动

• 参考架构基于3GPP、O-RAN、Apache等标准化组织的成果。
• 扩展和新特性将提交给相关标准化机构，以推动行业对齐和统一。

结论

• 数据是实现AI原生智能、自主网络和数字化转型的关键基础。
• 一个强大、灵活、安全的数据管理架构是成功的关键，本文提出的参考架构旨在解决当前数据混乱问题，并为未来AI驱动的电信环境提供坚实支撑。

作者简介

• Bo Åström：系统和服务架构专家，拥有丰富网络和AI经验，70余项专利。
• Bulent Gecer：数据管理和事件分析专家，主导企业级数据架构设计。
• Anna-Karin Ronborg：AI与数据战略推动者，负责组合管理与战略执行。
• Michael Buysmans：数据管理、CEM和AI专家，拥有25年以上电信经验。
• Søren Marklund：数据驱动服务转型顾问，专注于客户为中心的解决方案。
• James DeWaire：数据管理架构师，专注于O-RAN和可观察性数据的标准化。
• Neeraj Joshi：高级产品管理领导者，推动数据驱动转型与AI自主网络。
• Richie Dalton：网络管理产品管理专家，专注于自动化与数据治理。