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标题: 资源数据治理的应用实践 [打印本页]
作者: vguangxian 时间: 2022-4-29 14:54
标题: 资源数据治理的应用实践
导读：
资源数据是运营商核心资产和重要的生产要素，运营商业务的售前、售中、售后都对资源的数据高度依赖。资源数据的质量好坏，直接影响业务的拓展和保障。无论是电信、联通还是移动，每年在资源数据治理专项工作上都有很大的投入，但是效果都不够显著。如何保障和提升资源数据质量，已经成为资源系统最关键的任务。
本文将基于我们对资源数据治理基本方法的理解，分享我们在多个资源数据治理项目上进行的不同实践。
资源数据治理基本方法
如何进行资源数据治理？每个运营商省份资源系统建设阶段、管理专业范围和数据质量情况不同，所以在数据治理方法和手段上不尽相同。各运营商不断加快网管系统和资源系统的融合节奏，在一些重要专业如PON、传输、无线、数据专业的融合尤为迫切，所以网资融合、比对拼接是针对有源资源的一项有效的数据治理方法。针对管道、杆路、光缆、哑设备等无源资源的数据治理，更多的需要借助数据清查、人工核查等来进行长期的治理，需要引入一些创新的IT应用嵌入到治理场景中来实现数据智能修复。
无论是无源和有源的数据治理，借助IT工具手段进行数据治理，能获得数据质量提升的局部成果或者阶段性成果，长期的数据治理，或许还需要运营商从企业管理角度上进行管控或者变革，要从数据的源头把控好，实现数据的闭环管理。
实践一：基于传输链路告警的光路数据治理
移动市场A省份近年来大力发展政企客户业务，越来越多的政企客户需要提供高质量的专线产品服务，传输专业维护室压力极大，传输专业资源中设备光口至ODF端口、光缆、跳纤、光缆成端等数据都是靠人工收集、手工录入，且内外线操作人员一般都是两拨人，数以万计光缆资源数据录入的准确率与完整性很低，原始的人工核查效率低、准确性差。为此A省份建设传输运维智慧平台系统，打造基于传输链路告警的光路普查应用，实现光路资源数据治理。
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光路普查工作中主要解决光交等设施的大量AZ端子跳接错误数据问题，核心解决思路是通过现场拔插光纤，打断光路通道，造成电路告警，现场普查人员对光交尾纤一拔一插，手机APP会在30秒内获取到告警和去告警信息，两个信息相互验证，获得准确的AZ网元端口信息，形成光交A端子、AZ网元端口的关系。通过多次的拔插，系统智能匹配AZ端网元端口、光交A端子和AZ端网元端口、光交Z端子数据，自动修复光交A端子和光交Z端子的跳接关系。
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基于传输链路告警的光路普查运行3个月，移动运营商A省的光路完整率由原来低于10%提升至50%，光路和电路关联准确性由原来不到30%提升到60%，各地市光路普查率最低的也提升到50%以上，最高的提升到80%。花费在普查上的人力成本也大大降低，试点地市的光路普查原来需要3个月完成的工作，现在1个月就完成了。
实践二：基于网资融合的资源数据治理
电信运营商B省份资源系统建设多年，系统能力不足，资源数据不准，后端维护服务手段落后，导致承接集团重点工作明显吃力，不足以支撑集团关于智慧运营的转型要求，2019年借公司IT系统架构升级建设统一网元库系统。通过统一网库系统的建设，融合传输、无线、数据等核心专业网管数据和资源系统数据，有源数据进行比对、拼接，无源数据进行稽核，实现各专业以及跨专业端到端拓扑数据呈现，实现资源数据全面治理。
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统一网元库融合网管和资源的数据，通过数据拼接实现网络路径还原，通过比对实现数据的清洗，从数据采集、转换、拼接、比对、同步全流程，实现网资数据全面融合。
统一网元库系统运行1年来，传输、数据、无线专业的网管和资源侧的设备、机框、插槽、板卡、端口的一致率经过1年多由70%左右提升到94%，资源系统数据质量得到显著提升，通过统一网元库治理后的数据共享，实现集中监控等上层应用快速建设。
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设备框板槽匹配率
实践三：基于责任体系+端到端建链的资源数据治理
电信市场C省份多年来致力于提升资源系统数据质量，无论是优化生产流程，新增系统功能，用尽了各种招数，数据前清后乱，数据质量一直没有明显变化。客户意识到资源数据治理，并非通过新建一个IT系统就能解决，资源数据治理还需要关注企业内部的业务管理模式。
今年C省借政企两线业务发展契机，进行企业内部管理改革，建立以云网资源为核心的一到五级纵向责任体系，划分现场资源维护、远程资源维护、资源运营分析、资源运营决策四类角色，将企业管理制度与IT技术手段相结合，打造资源责任到“人”，落实到“田”，责任制到“位”的资源管理运营体系。
为什么要构建责任体系？为了解决专业维护部门资源责任意识薄弱，导致资源存量数据不准、浪费运营成本，后端部门重故障抢修，轻资源运营的现状。建立以资源责任体系为基础的云网资源运营体系，各专业把资源运营作为核心职责，企业员工要对资源准确率、资源运营效能负责。
如何构建责任体系？首先梳理责任人角色，根据资源管理的角色范围差异，梳理出现场资源维护、远程资源维护、资源运营分析、资源运营决策4大类，每类细化多种责任人角色。
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然后建立责任人、责任田、责任制规则，划分每种责任人负责的资源范围，形成责任田。制定各类责任人考核的评估指标，形成责任制。
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最后进行资源责任认领，无源设备通过GIS网格自动认领，有源设备通过人工认领，建立完整的资源责任体系数据，把原有的资源存量数据与企业的员工形成关联，并赋予企业的业务管理职责。有了这层管理数据，就可以通过企业组织管理制度来驱动资源数据质量提升。
构建了责任体系后，如何实现从发现数据问题到解决数据问题全流程闭环管理？先来看一下网络资源的层级关系：
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资源系统数据是复杂的分层分网络的结构，任何一层都会形成完整的链路关系。接下来通过进行端到端建链，来自动判断全程链路的数据是否完整。
端到端建链就是分析资源网络链路数据连接是否完整、资源属性数据是否正确的全过程，根据配置的几百条业务稽核规则，系统自动进行业务数据稽核，建链不成功的数据或者错误的资源数据，通过责任体系关系查找到对应的资源责任人，系统自动派单到人，责任人收到错误的数据清单明细，进行数据修复处理，处理完成后进行回单，回单需要进行错误数据修复实时稽核校验，如果数据错误修复完成，则回单成功，否则无法回单，责任人需要进一步修复错误数据。通过从资源数据问题发现到数据问题修复，实现数据修复闭环管理。
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基于责任体系+端到端建链模式的资源数据治理处于建设初期，还没有足够的数据来体现业务收益，企业管理的变革带来的成效还需要时间去检验，不过可以拭目以待，相信在不久的将来客户会取得想要的收益。
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