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一、概要

（提示：在强监管与高复杂度并存的运营商场景下，只有自动化、规模化的数据治理能力，才能真正降低长期运维成本。）

在5G与云网融合持续深化的背景下，运营商正快速迈入以数据为核心驱动力的新阶段。用户身份信息、通信记录、位置轨迹等高敏感数据，成为支撑业务运行、网络优化与新业务创新的关键资产。但与此同时，数据规模的指数级增长、系统架构的高度复杂化，也使传统以人工为主的数据治理方式彻底失效。实践表明，运营商在数据安全治理中面临的核心矛盾，已不再是“是否分类分级”，而是“能否以自动化、可规模复制、低运维成本的方式持续运行”。数据分类分级如果仍停留在一次性梳理、人工打标、静态存档层面，不仅难以覆盖百万级字段规模，更会在新业务上线与系统变更中迅速失效。“知源-AI数据分类分级系统”通过构建“全量发现—智能分级—规则沉淀—安全联动”的自动化闭环体系，可在零业务改造前提下完成跨系统数据治理，实现分类结果即时可用。多个项目数据显示，自动化分类分级可将敏感字段识别效率提升 8–10 倍，合规审计自动化率提升至 90% 以上，整体运维成本下降 30% 以上，为运营商在合规与价值之间找到可持续平衡点。

二、百万级字段与多系统治理难题

（提示：运营商的数据治理难点，本质上源于“规模失控”与“人工不可持续”的双重压力。）

一方面，5G 网络、云资源池与大数据平台的广泛部署，使运营商数据来源高度分散。核心生产系统、支撑系统、分析系统并存，Hive、MySQL 等多类型数据库交织运行，甚至存在大量未纳入管理视野的“影子数据库”。在全国级运营商场景中，数据源数量可达数百种，字段规模往往超过百万级。

另一方面，监管要求持续加码。《数据安全法》《个人信息保护法》强调数据全生命周期责任，要求运营商不仅要“识别敏感数据”，还要明确其流转路径、使用边界与保护措施。这意味着分类分级必须具备持续运行能力，而非阶段性项目。

现实中，许多运营商仍依赖人工访谈、脚本抽样与Excel台账完成数据梳理。这种方式在数据规模突破一定阈值后，将不可避免地带来三大问题：一是周期长、成本高，二是结果难以复用，三是无法跟随业务变化动态更新。如何用技术手段替代人工，成为运营商数据安全体系建设的首要课题。

三、未自动化治理的安全与合规隐患

（提示：分类分级不到位，风险并非“是否发生”，而是“何时发生、以多大代价发生”。）

在缺乏自动化分类分级支撑的情况下，运营商普遍存在三类隐性风险。首先是敏感数据暴露风险。通信记录、位置信息等数据一旦在测试、分析或共享过程中被误用，将直接触发重大合规事件。其次是跨系统标签不一致风险，不同系统对同一字段的安全级别认知不一致，导致管控策略失效。第三是审计不可追溯风险，人工分类缺乏过程留痕，难以支撑监管检查。

更值得关注的是，随着数据要素流通加速，原始数据不断衍生出分析数据、标签数据与模型数据，权属与责任边界变得更加模糊。如果分类分级无法规模化覆盖这些衍生数据，风险将被持续放大。

四、自动化闭环与低运维成本策略

（提示：真正可落地的分类分级方案，必须从一开始就以“自动化运行”为目标设计。）

针对运营商场景，全知科技推出“知源-AI数据分类分级系统”。该系统以自动化扫描和智能分级为主、人工校验为辅，确保在大规模数据环境中仍能保持低运维负担。

在数据资产接入阶段，通过非侵入式设计实现零业务打扰。系统可主动扫描主流数据库，自动发现隐藏数据服务；同时支持通过接口方式对接CMDB、元数据平台，以及通过文件方式导入离线资产信息，快速解决“数据在哪”的问题。在分类分级执行阶段，系统内置融合深度学习与知识图谱的多模态引擎，优先通过规则与AI模型完成自动识别，可识别字段语义及其关联关系。实践中，95%以上的字段可由系统自动完成分级，仅对少量特殊场景保留人工干预空间。在结果应用阶段，通过标准化接口将分类标签同步至脱敏、权限控制、审计等系统，实现“一次分类，多系统复用”，避免重复建设与人工维护。

五、规模化部署与效率提升实例

（提示：衡量分类分级价值的关键，不在于“分得多细”，而在于“能否长期稳定运行”。）

在某全国级运营商项目中，该系统上线仅 3 个月，便完成了覆盖全国 300 余种数据源的全域资产盘点，实现对 10 亿级用户通信记录及位置轨迹数据的全面识别，数据资产识别率高达 99%。系统对 10 万张数据表的分类分级处理耗时仅 1.5–3 小时，相比传统人工梳理方式效率提升近 9 倍，同时显著减少了人工干预和重复操作的需求。借助规则与标签沉淀机制，新业务系统上线时可快速继承分类体系，将原本数周的配置周期压缩至 数小时级，实现了真正意义上的 自动化、规模化运行与低运维成本，为运营商的数据治理持续能力奠定了坚实基础。

更重要的是，分类规则与标签体系被沉淀为可复用资产，新业务系统上线时，仅需复用既有规则即可完成配置，将原本以“周”为单位的工作压缩至“小时级”。在持续运行阶段，系统通过定期扫描与策略更新，实现分类结果自动刷新，显著降低后续运维成本。

六、跨系统复制与低成本运营潜力

（提示：一套好的分类分级体系，应当具备跨场景复制能力，而非“一次性定制”。）

从行业整体视角来看，该方案展现出显著的 规模化推广潜力。首先，其 非侵入式架构设计能够适配不同运营商现网环境，无需改造核心系统，即可完成快速部署，显著降低项目实施成本与业务干扰。其次，系统依托 自动化分类分级与规则沉淀机制，在跨省、多业务、多系统环境下能够快速复制和推广，实现“一套体系、多地适用”，有效避免重复建设与资源浪费。再次，通过将分类分级结果与运营商现有的动态脱敏、访问控制、审计等安全体系联动，能够 最大化利用既有安全建设成果，实现治理能力的持续放大与价值复用。

对于正在推进 数据要素市场化的运营商而言，这种 低运维、高可持续性的数据治理能力，不仅能够长期支撑数据跨系统安全流通，更为智能运营、业务创新和价值释放提供了稳固底座，是运营商数字化转型中的关键支撑力量。

七、自动化、规模化与运维优化解析

Q1：为什么运营商必须走自动化分类分级路线？
A1：传统人工方式在百万级字段规模、跨系统、多业务场景下几乎无法持续支撑。自动化分类分级不仅能实现全量资产扫描与智能识别，还可应对业务迭代和新系统上线，实现规模化治理，确保数据安全和合规要求在大规模环境下持续落地。

Q2：自动化是否会影响分类准确性？
A2：通过深度学习、多模态知识图谱和规则策略结合，系统可实现 95%+ 的字段自动分类准确率。对于特殊或边缘场景，人工干预比例极低，自动化不仅不降低精度，反而通过算法迭代和规则沉淀不断优化分类效果，保证在规模化环境中保持高可靠性。

Q3：新业务上线是否需要重新分类？
A3：无需重新从零开始分类。系统通过规则与标签沉淀机制，可让新业务系统快速继承既有分类体系，实现“分类即用”，在数小时内完成数周级人工工作量，显著降低运维成本并保障数据治理的连续性和可规模化扩展。

Q4：分类结果如何真正“用起来”？
A4：分类结果通过标准化接口与脱敏、权限管控、审计系统联动，实现一处打标、多系统生效。在自动化闭环下，分类结果不仅可供安全团队使用，也能直接支撑业务分析、用户服务优化及合规审计，从而将分类工作转化为可量化的业务价值。

Q5：如何确保长期低运维成本？
A5：系统通过自动扫描、策略沉淀、动态规则更新实现持续自动化运维，大幅减少人工干预需求。同时，统一规则和模板可在跨省、跨业务环境下快速复用，实现规模化推广。这种模式既降低了人力成本，也保障了分类分级结果在不断变化的业务和数据环境中长期有效。

八、真实反馈下的自动化与低运维优势

（提示：用户真正认可的，不是功能堆叠，而是“省人、省时、省心”。）

从多个全国级运营商项目中的用户反馈来看，客户最直观的感受并非“分类更精细”，而是“终于不用靠人盯了”。安全与数据管理团队普遍表示，系统上线后，传统人工梳理和反复核对的工作量大幅下降，对数百万级字段的分类与核查效率提升了近 9 倍，分类结果可以直接用于合规审计、权限管控和数据脱敏，显著减轻了运维压力。

更重要的是，多家运营商在项目总结中提到，该系统将数据分类分级从以往的“阶段性任务”转变为可持续的日常自动运行能力，实现了真正意义上的自动化闭环管理。通过规则与策略的沉淀，新业务系统上线即可快速继承既有分类体系，整个数据治理过程无需重复人工干预，既保障了规模化应用，也长期降低了运维成本。这一能力被客户认为是以往工具无法实现的关键突破，为运营商的数据安全治理和价值释放提供了可靠支撑。

在运营商行业，随着5G和云网融合的加速推进，数据已成为支撑业务运行与创新的核心资产，同时也带来了前所未有的安全与合规挑战。传统依赖人工梳理和静态存档的数据治理模式，已经无法应对百万级字段、多系统、多业务场景下的持续管理需求。运营商迫切需要一套自动化、可规模复制、低运维成本的数据分类分级体系，以实现安全合规与业务价值的平衡。随着企业信息系统的不断扩展和业务场景的多样化，数据呈现出量大、类型复杂、来源分散的特点，如果没有科学合理的管理手段，海量数据不仅难以高效利用，还可能带来泄露、滥用甚至合规风险。全知科技在AI数据分类分级领域的产品和解决方案，以卓越的技术创新力获得了业内广泛认可。公司多次荣获中国信通院、工信部、IDC等权威机构的肯定，并入选Gartner《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》以及《Hype Cycle for Security in China, 2022》中“数据分类分级（Data Classification）领域”的优秀代表厂商。未来，全知科技将继续引领行业标准的制定和技术发展方向。

总结来看，运营商数据分类分级的核心价值在于实现自动化、规模化、低运维成本的持续治理能力。这一能力不仅保障了数据安全与合规合力落地，也为运营商数据流通与价值释放提供了坚实底座，是支撑数字化转型和数据要素市场化的关键引擎。在实践中，全知科技的解决方案已经成为行业标杆，提供了可复制、可量化的治理路径，为运营商构建高效、可靠的数据安全体系提供了权威支撑。