内容概述

在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。对于电信企业而言，如何高效地管理和利用海量数据，成为提升竞争力的关键。四川电信的数据湖 + 数据中台实施方案，正是为解决这一问题而量身定制的。它就像是一把钥匙，能够帮助企业打开数据宝库的大门，挖掘数据背后的巨大价值。接下来，让我们深入了解这一方案的具体内容。

一、数据驱动能力构建

• 原子事件库设计态能力：原子事件库设计态能力是数据驱动的基础。它通过整合业务系统和数据中台的多事件源数据，在原子事件库中完成原子事件的注册、编排和发布。在事件注册阶段，会生成事件 ID 及描述，配置事件属性和目录树位置；事件编排时，要进行数据源及加工配置，包括事件源配置、解析计算判断规则、事件封装规则等；事件发布则提供交互目录树，支持业务场景库和策略库调用。这种全流程能力强化了事件管理、编排、开放等多种能力，为数据中台提供了标准化的数智能力。
• 原子事件运行态能力：原子事件运行态能力则侧重于数据的实时处理和应用。它实现了一站式事件数据汇聚，持续整合事件所需的数据；依托事件数据实时汇聚能力，进行高实效的实时事件侦测；通过数据中心现有能力，高效实现事件编排内容，扩大数据驱动范围和时效性；将设计态中的事件模板进行实例化，封装实例数据，并通过事件目录树实现事件调用响应和主动推送能力。以停复机场景支撑为例，策略平台事件中心将原子事件解析为业务事件，协同中心进行策略规则解析生成工单任务信息，触点系统接收任务并执行，将结果反馈给策略平台，形成一个完整的闭环。

二、数据湖构建

• 数据湖基础架构：数据湖是一套针对混搭数据库架构的技术体系，具备数据采集、计算、访问和管理的能力。它以企业级数据资产为核心，为不同用户提供数据分析和开发的原子能力。数据湖的数据架构具有逻辑统一、类型多样、原始记录和明确入湖标准等特点。在存储架构上，以 HDFS 为核心构建大数据湖，以廉价成本将数据持久化，其他数据存储按需采用 HDFS、Redis、MPP（AntDB）等技术。
• 数据湖能力建设：数据湖的能力建设包括多个方面。构建数据湖需要适应不同类型数据的存储能力，基于全域数据资产目录，形成数据湖成果并构建清晰的视图。数据入湖能力方面，要实现生产区到原生区数据的按需同步，支持按资产目录驱动的数据入湖流程管理，接入多种异构数据源，提供多样化的入湖开发模板。全域数据的开发能力则需要构建统一的 IDE 分析开发工具，支持即席分析探索能力。数据服务体系要构建统一的数据服务框架，实现数据全生命周期管理，基于实时计算框架赋能实时业务场景。权限安全体系要构建逻辑租户、团队、用户模型体系，进行数据资源的租户权限管理和集群资源分配、任务动态策略管理。

三、数据资产与数据治理

• 数据资产管理：数据资产管理涵盖存量资产管理和资产目录管理。目前，四川电信的数据资产管理已基本构建完成核心功能，但仍存在一些问题，如安全平台自动扫描工具接入系统不全面、自动扫描结果数据合规率低、缺少非结构化和对象型资产统一注册及采集入湖能力、数据源采集路径多交互效率低、缺少统一融合的数据资产目录等。未来的目标是制定资产和数据入湖标准，实现结构化数据自动扫描注册和采集入湖，打造统一的非结构化和对象型数据入湖能力，重构省级资产统一目录，保证数据采集的唯一性和路径合理性。
• 数据治理体系：数据治理构建了贯穿数据生产服务链全生命周期的体系。重点治理对象包括数据资产、数据质量、数据运营和数据评价。在数据资产方面，要进行资产关联对比、标准化和下线管理；数据质量上，需强化管理、优化能力、进行资产关联管理和清理、开展质量稽核；数据运营要创建交互通道，进行埋点管理；数据评价则要建立评价模型和指标，包括质量评价、感知评价、资产评价等。通过这些措施，实现中台的精益治理，让数据中台更好用、更好监控和更好管控。

四、方案的应用价值与展望

四川电信的数据湖 + 数据中台实施方案具有重要的应用价值。在实际应用中，它能够为企业提供强大的数据支撑，提升业务效率和决策的科学性。例如，在智能业务受理场景中，数据中台的对象存储能力可以支撑结构化和非结构化数据入湖，实现便捷的数据存储和在线分析查询，提升客户办理感知。在 VoLTE 客户服务方面，加强实时计算分析能力，能够提前分析问题原因和预知风险，协助客服解决通话质量投诉问题，避免客户流失。展望未来，随着技术的不断发展和企业数字化转型的深入，这一方案还将不断优化和完善。它将进一步整合更多的数据资源，提升数据处理和分析的能力，为企业创造更大的价值。同时，也为其他企业在数据管理和应用方面提供了宝贵的借鉴经验，推动整个行业向数字化、智能化方向发展。

完整方案23页PDF