自1987年蜂窝移动通信出台以来，移动通信行业发展迅速，一直处于增长态势，经历了从1G时代到4G时代的转变。如今，随着云计算、5G、物联网等业务技术的蓬勃发展，发展和应用大数据已经成为运营商的共识，而数据质量是应用大数据的基础和保障。 在数字化转型的过程中，大量的数据成为了运营商的重要资产，利用自身的数据优势，对行业客户提供诸如营销洞察、决策辅助、公共服务等业务，实现数据变现，让数据产生更多的商业价值和社会价值。据电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media前不久出示了一份调查结果指出，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。比如法国最大的运营商法国电信，其通信解决方案部门Orange Business Services承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设，比如它承建了一个法国高速公路数据监测项目，每天都会产生几百万条记录，对这些记录进行分析就能为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率，而这都基于高质量数据的基础上。
5G时代来临，数据质量成为通信企业首要关注因素
随着物联网中数百亿设备的接入和5G技术带来的惊人的连接速度，数据将继续呈指数级增长。根据 GSMA 预测，2020 年全球可连网设备将达到 250 亿件的规模，“万物互联”将带来电信大数据在数据规模和应用价值两方面的新飞跃。通信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，通信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。
有专家表示，“5G增强宽带、海量连接、低延时高可靠，将为构建物联网、人工智能等技术体系提供平台，为各种跨界融合和跨行业应用开发提供支撑。“5G时代，数据产生的量、产生的维度，产生的来源与以往大大不同，但并非所有数据都是有价值的数据。庞大的数据可能存在混乱、重复、不完整等诸多复杂的问题。海量的数据一方面为运营商带来大量的信息资产，另一方面无用数据、干扰数据也呈现指数级增加。数据质量的好坏直接关系到信息提供的准确程度。数据质量问题得不到有效解决，数据资产将不能有效反映企业运营和市场事实，经营决策将失去可靠依据。因此，围绕企业大数据的生命周期，实现对关键数据的全过程质量监控尤为重要。
通信企业数字化转型困难重重
根据工信部统计显示，我国移动电话用户达14.1亿，移动宽带用户（即3G和4G用户）总数达11.1亿户。海量数据储存于集团各地分公司，分公司不同业务数据又独立储存于不同系统之中，系统林立，数出多门，系统数据无法关联、共享，而各地的大数据中心建设规划不同、标准不一，跨地区、跨业务的数据难以整合。加之数据不完整、不一致、时效性差等问题存在，大数据建设与应用工作推进困难重重，不能实现大数据价值挖掘，企业数字化转型无疑是无源之水。
在用户隐私方面，电信大数据涉及用户个人隐私，在用户数据安全和信息保护方面要求严格。如何在数据交易过程中，有效规避数据安全风险，切实做好数据安全管理和保障，是电信大数据应用发展必须面对的重大挑战。加之通信企业传统的数据系统是“烟囱”式建设，数据分散在各个系统中，缺乏统一的数据存储管理标准，“三域”数据整合仍处于建设阶段，不同领域的数据壁垒仍较为明显，而且系统改造难度大，短期内难以改变。同时，现有的数据采集和应用分析能力是基于传统结构化数据形成的，难以满足大数据业务的海量数据存储和非结构化多样性数据计算要求，数据需求响应速度慢，个性化分析能力不足，未能够以最快的速度将数据转化为具有意义的商业洞察，面临较大的转型调整压力。
5G时代来临，对通信企业来说是机遇与挑战并存，数据质量保障作为提升通信企业价值和内涵的基础性工作，是每个通信企业在发展大数据应用时不得不面对和解决的问题。
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1. 技术探讨更前沿
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2. 业务场景更深入
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3. 研讨形式更丰富
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