数据驱动的智能运营白皮书_18页_712kb

报告摘要

随着通信产业的不断发展，全球数据总量呈现爆发式增长。截至2020年，全球数据总量已达47ZB，预计2035年将突破2142ZB。这一趋势推动了数字化转型的加速发展，各国纷纷在大数据、人工智能等前沿技术领域进行战略布局，以争夺数据金矿的主动权。

我国在5G网络建设、互联网技术发展和政策支持下，数字科技产业迅速壮大。2016-2019年，数据产业市场规模年均增速超过20%。新冠疫情进一步推动了社会对数字化服务的需求，促使企业加速数字化转型。

云网融合是通信与信息技术的深度结合，为智能运营提供数字基础设施。通过云网一体化运营，实现网络服务与数据服务的协同，支撑智能化运营。

数据融合和能力开放：
- 全域融合：实现数据标准化、ID化，支持数据血缘追踪。
- 分层闭环：通过统一API接口，简化上层对网络数据的获取，支持不同处理时效和精度的数据治理。
- 数据管控：构建数据全生命周期安全管控框架，结合区块链技术确保数据安全和可追溯。
数据驱动中间层：
- 构建通用算法模型、数据仿真能力和网络运营知识库，支撑上层应用智能。
- 推动AI模型的跨层、跨域协同，提升模型的自调整能力。

通过数据和AI算法，实现网络运行态势感知、异常检测、智维与智优等应用。提升网络的自调整、自优化能力，同时实现对客户和业务的精准匹配与服务推荐。

构建面向个体、行业或服务的确定性网络，形成实时、在线的数字孪生网络，实现服务对象的实时追踪和感知掌控，提升客户体验与运营效率。

运营商需从传统运营模式向生态运营模式转变，聚合客户、合作伙伴和研发团队，构建“产品-平台-服务”的开放生态。通过API能力开放、数据拉通和场景化融合，提升市场响应能力和生态协同效率。

服务对象全息画像：通过多维度数据，构建用户标签体系，支持个性化服务推荐。
关系图谱构建：基于图数据库和复杂网络算法，实现用户关系洞察与意图推理。
个性化服务：通过动态匹配用户需求，提升服务的敏捷性和精准度。
行业服务应用：
- 数字金融：用于信用评估、反欺诈、失联修复、防盗刷等场景。
- 政务服务：支持舆情管理、疫情防控、复工复产等政府相关业务。
- 企业转型：通过“云+运营数据分析”服务，提升中小企业数字化运营水平。