详解6G系统数据治理方案的设计要点和原则.docx

6G系统数据治理方案的设计要点和原则涉及到网络的高效管理和数据的深度利用，旨在克服当前数据孤岛问题，促进跨领域的知识共享和业务创新。以下是关键知识点的详细说明： 1. **数据治理定义**：数据治理是通过流程和技术管理、维护和开发数据，确保数据成为组织的关键资产，提供高质量的信息。 2. **6G系统架构**：6G网络分为无线接入网、核心网、传输网和运行、管理与维护等多个技术域，每个域的数据独立存储，导致数据隔离和信息不透明。 3. **数据孤岛**：由于不同网元和参与者的数据不公开透明，导致数据难以集成，阻碍数据采集和共享，这是数据治理面临的主要问题。 4. **OTT公司的优势**：大型OTT公司在数据治理和变现方面具有专业知识优势，例如数据存储、分析服务和API接口，相比之下，电信领域的公司在这些方面较为落后。 5. **设计要点**： - **诊断性分析**：用于自动检测网络故障和业务异常，提升网络可靠性和安全性。 - **预测性分析**：预测流量模式、用户行为等，为决策提供依据。 - **建议性分析**：基于预测结果给出资源分配和内容呈现建议。 - **数据面服务**：提供多维度的定制化数据分析服务，满足不同客户的需求。 6. **数据面服务示例**：包括网络性能监控、业务计费优化、业务安全和用户行为分析等多种类型，实际应用中可能更广泛。 7. **数据脱敏**：为保护隐私和符合法规要求，对敏感数据进行处理，使得在保持数据价值的同时降低个人信息泄露风险。差分隐私是数据脱敏的一个重要研究方向，通过添加噪声或加密技术来保护数据。 8. **AI与数据脱敏**：在AI训练和推理中，数据脱敏是必要的，如联邦学习和拆分学习等分布式学习方法可以减少数据暴露风险，但同时也需要防范内部攻击者利用模型信息。 9. **数据可获得性和质量**：提高数据的可获得性意味着打破数据壁垒，实现跨系统和领域的数据融合；数据质量的提升则涉及数据清洗、标准化和有效性验证。 10. **数据主权和法规**：随着数据主权成为全球关注焦点，各国制定相关法律法规，如欧盟的GDPR，强调数据主体的权利和数据处理的合规性。 综上，6G系统数据治理方案的设计应综合考虑数据的获取、质量、隐私保护、分析能力和法规遵从，以构建高效、安全、智能的数据生态系统，支持AI和感知业务的发展。