今天分享的是：2025年现代数据架构赋能人工智能（AI）潜力释放研究报告（英文版）

报告共计：55页

现代数据架构成通信业AI发展关键！头部企业这样破局数据困境

在数字化浪潮下，人工智能（AI）已成为通信服务提供商（CSP）实现创新、降本增效的核心驱动力。然而，一份由TM Forum联合Cloudera发布的2025年研究报告揭示，通信行业在AI落地过程中面临着严峻的数据挑战——数据孤岛严重、质量参差不齐、架构僵化等问题，正阻碍着AI潜力的充分释放。而构建现代数据架构、推动数据民主化，成为突破这一困境的关键路径。

报告基于对全球200多位通信行业AI决策者的调研及十余家头部CSP高管的访谈发现，当前通信企业的数据现状不容乐观。仅7%的受访者认为自身使用高质量非结构化数据的能力“出色”，即便在结构化数据领域，这一比例也仅为13%。更值得关注的是，数据孤岛现象普遍存在：2%的企业数据高度封闭，仅少数部门可访问；52%的企业虽存在部分数据共享，但仍有显著壁垒；仅有6%的企业实现了数据完全民主化，能在全组织内无缝集成与访问数据。

数据为何成为通信业AI发展的“拦路虎”？这与行业长期的技术路径和组织文化密切相关。传统通信企业多依赖中心化、单体化的数据仓库，这类架构难以应对高速网络、智能手机、社交媒体催生的海量非结构化数据——从网络日志、客户服务通话录音到物联网设备流数据，传统系统既无法高效存储，也难以实现快速调用。尽管早期部分企业引入Hadoop分布式框架和数据湖，但缺乏统一治理的“数据湖”往往沦为“数据沼泽”，杂乱的数据反而增加了AI模型提取有效信息的难度。

要破解这一难题，构建现代数据架构成为必然选择。报告指出，现代数据架构并非单一技术的升级，而是涵盖存储、治理、访问模式的全方位变革。其中，数据网格（Data Mesh）与数据织物（Data Fabric）两种方法论成为主流方向。数据网格强调“去中心化”，将数据 ownership 下放到各业务域，让每个部门成为数据产品的负责人，打破传统IT部门对数据的垄断；数据织物则扮演“连接器”角色，通过统一框架整合分散在公有云、私有云、边缘设备中的数据，实现“数据不动，访问动”，既保障了数据安全性，又提升了调用效率。

与此同时，数据湖仓（Data Lakehouse）作为融合数据湖灵活性与数据仓库结构化优势的新型架构，也受到越来越多企业的青睐。调研显示，42%的CSP正在增加对数据湖仓的投入，希望借此解决“非结构化数据难治理、结构化数据难灵活调用”的双重痛点。以沃达丰为例，其早在2019年就联合谷歌打造“数据海洋”平台，通过建立数据模型、元数据生命周期管理等五大标准，推动数据民主化——员工默认拥有数据访问权，仅在涉及隐私或合规风险时才加以限制。如今，沃达丰正进一步整合数据网格与数据织物技术，为GenAI（生成式AI）应用铺路。

除了技术架构的革新，数据治理与组织文化的转变同样至关重要。报告强调，数据治理不是简单的“设权限、定规则”，而是要建立“权责清晰、协作高效”的机制。Orange的实践颇具参考意义：这家业务遍及26国的通信企业，搭建了数据产品市场，将各部门的数据产品数量纳入季度KPI，并追踪高价值数据产品的应用情况，以此推动业务部门主动参与数据治理。美国企业Zayo则聚焦“数据质量”，通过识别819个“关键数据元素”，构建标准化的数据管道，形成经过严格校验的“黄金数据集”，确保AI模型使用的是“可信数据”。

值得注意的是，组织文化的转型往往比技术升级更具挑战性。长期以来，通信企业更注重系统稳定性而非创新，形成了“风险规避、层级森严”的文化，数据常被视为“运营副产品”，由IT或运营部门掌控。要实现AI驱动，企业必须将数据视为“战略资产”，推动跨部门协作——IT团队需从“数据管控者”转变为“数据服务者”，业务部门则要承担起数据质量的主体责任。Telenor启动的“AI优先”计划便是典型案例，其打破中心化数据架构，构建分布式数据产品体系，让网络工程师、数据科学家、产品经理能实时获取所需数据，加速AI在网络优化、客户服务等场景的落地。

在AI与数据的深度融合中，行业标准的作用日益凸显。当前，多数头部CSP采用TM Forum的信息框架（SID）构建数据模型，但超过半数使用者认为该框架需进一步优化，以更好适配AI场景。例如，数据科学家常因SID抽象度较高或灵活性不足，转而使用自定义模型，导致AI应用难以跨区域、跨业务复制。为此，TM Forum正推动信息框架的AI适配升级，计划推出“AI原生蓝图”，涵盖AIOps（AI运维）、智能体AI、数据安全等领域的最佳实践，帮助企业构建“AI友好型”数据架构。

从行业实践来看，头部企业已率先尝到现代数据架构的“甜头”。英国电信（BT）联合谷歌云打造数据网格与统一数据织物，实现数据“安全可控”的民主化访问；印度Jio通过处理每日海量网络数据，精准预测用户行为，优化服务策略；Omantel则借助数据织物技术，支撑其在金融科技、电商等新业务领域的扩张。这些案例表明，现代数据架构不仅能解决AI落地的数据难题，更能为通信企业开辟新的增长空间。

报告最后指出，通信业的AI转型不是“技术单点突破”，而是“数据架构、治理机制、组织文化”的协同变革。未来，随着5G、物联网、GenAI等技术的发展，数据量将持续爆发，只有那些能构建灵活、可信、开放的现代数据架构，真正实现数据民主化的企业，才能在AI时代保持竞争优势，推动行业向“自主网络、智能服务”的未来迈进。

以下为报告节选内容

报告共计： 55页

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