一、概要
（提示：在強監管與高複雜度並存的運營商場景下，只有自動化、規模化的數據治理能力，才能真正降低長期運維成本。）
在5G與雲網融合持續深化的背景下，運營商正快速邁入以數據為核心驅動力的新階段。用户身份信息、通信記錄、位置軌跡等高敏感數據，成為支撐業務運行、網絡優化與新業務創新的關鍵資產。但與此同時，數據規模的指數級增長、系統架構的高度複雜化，也使傳統以人工為主的數據治理方式徹底失效。實踐表明，運營商在數據安全治理中面臨的核心矛盾，已不再是“是否分類分級”，而是“能否以自動化、可規模複製、低運維成本的方式持續運行”。數據分類分級如果仍停留在一次性梳理、人工打標、靜態存檔層面，不僅難以覆蓋百萬級字段規模，更會在新業務上線與系統變更中迅速失效。“知源-AI數據分類分級系統”通過構建“全量發現—智能分級—規則沉澱—安全聯動”的自動化閉環體系，可在零業務改造前提下完成跨系統數據治理，實現分類結果即時可用。多個項目數據顯示，自動化分類分級可將敏感字段識別效率提升 8–10 倍，合規審計自動化率提升至 90% 以上，整體運維成本下降 30% 以上，為運營商在合規與價值之間找到可持續平衡點。二、百萬級字段與多系統治理難題
（提示：運營商的數據治理難點，本質上源於“規模失控”與“人工不可持續”的雙重壓力。）
一方面，5G 網絡、雲資源池與大數據平台的廣泛部署，使運營商數據來源高度分散。核心生產系統、支撐系統、分析系統並存，Hive、MySQL 等多類型數據庫交織運行，甚至存在大量未納入管理視野的“影子數據庫”。在全國級運營商場景中，數據源數量可達數百種，字段規模往往超過百萬級。
另一方面，監管要求持續加碼。《數據安全法》《個人信息保護法》強調數據全生命週期責任，要求運營商不僅要“識別敏感數據”，還要明確其流轉路徑、使用邊界與保護措施。這意味着分類分級必須具備持續運行能力，而非階段性項目。
現實中，許多運營商仍依賴人工訪談、腳本抽樣與Excel台賬完成數據梳理。這種方式在數據規模突破一定閾值後，將不可避免地帶來三大問題：一是週期長、成本高，二是結果難以複用，三是無法跟隨業務變化動態更新。如何用技術手段替代人工，成為運營商數據安全體系建設的首要課題。三、未自動化治理的安全與合規隱患
（提示：分類分級不到位，風險並非“是否發生”，而是“何時發生、以多大代價發生”。）
在缺乏自動化分類分級支撐的情況下，運營商普遍存在三類隱性風險。首先是敏感數據暴露風險。通信記錄、位置信息等數據一旦在測試、分析或共享過程中被誤用，將直接觸發重大合規事件。其次是跨系統標籤不一致風險，不同系統對同一字段的安全級別認知不一致，導致管控策略失效。第三是審計不可追溯風險，人工分類缺乏過程留痕，難以支撐監管檢查。
更值得關注的是，隨着數據要素流通加速，原始數據不斷衍生出分析數據、標籤數據與模型數據，權屬與責任邊界變得更加模糊。如果分類分級無法規模化覆蓋這些衍生數據，風險將被持續放大。四、自動化閉環與低運維成本策略
（提示：真正可落地的分類分級方案，必須從一開始就以“自動化運行”為目標設計。）
針對運營商場景，全知科技推出“[知源-AI數據分類分級系統](https://jsj.top/f/CuRr3f)”。該系統以自動化掃描和智能分級為主、人工校驗為輔，確保在大規模數據環境中仍能保持低運維負擔。
在數據資產接入階段，通過非侵入式設計實現零業務打擾。系統可主動掃描主流數據庫，自動發現隱藏數據服務；同時支持通過接口方式對接CMDB、元數據平台，以及通過文件方式導入離線資產信息，快速解決“數據在哪”的問題。在分類分級執行階段，系統內置融合深度學習與知識圖譜的多模態引擎，優先通過規則與AI模型完成自動識別，可識別字段語義及其關聯關係。實踐中，95%以上的字段可由系統自動完成分級，僅對少量特殊場景保留人工干預空間。在結果應用階段，通過標準化接口將分類標籤同步至脱敏、權限控制、審計等系統，實現“一次分類，多系統複用”，避免重複建設與人工維護。五、規模化部署與效率提升實例
（提示：衡量分類分級價值的關鍵，不在於“分得多細”，而在於“能否長期穩定運行”。）
在某全國級運營商項目中，該系統上線僅 3 個月，便完成了覆蓋全國 300 餘種數據源的全域資產盤點，實現對 10 億級用户通信記錄及位置軌跡數據的全面識別，數據資產識別率高達 99%。系統對 10 萬張數據表的分類分級處理耗時僅 1.5–3 小時，相比傳統人工梳理方式效率提升近 9 倍，同時顯著減少了人工干預和重複操作的需求。藉助規則與標籤沉澱機制，新業務系統上線時可快速繼承分類體系，將原本數週的配置週期壓縮至 數小時級，實現了真正意義上的 自動化、規模化運行與低運維成本，為運營商的數據治理持續能力奠定了堅實基礎。
更重要的是，分類規則與標籤體系被沉澱為可複用資產，新業務系統上線時，僅需複用既有規則即可完成配置，將原本以“周”為單位的工作壓縮至“小時級”。在持續運行階段，系統通過定期掃描與策略更新，實現分類結果自動刷新，顯著降低後續運維成本。六、跨系統複製與低成本運營潛力
（提示：一套好的分類分級體系，應當具備跨場景複製能力，而非“一次性定製”。）
從行業整體視角來看，該方案展現出顯著的 規模化推廣潛力。首先，其 非侵入式架構設計能夠適配不同運營商現網環境，無需改造核心系統，即可完成快速部署，顯著降低項目實施成本與業務干擾。其次，系統依託 自動化分類分級與規則沉澱機制，在跨省、多業務、多系統環境下能夠快速複製和推廣，實現“一套體系、多地適用”，有效避免重複建設與資源浪費。再次，通過將分類分級結果與運營商現有的動態脱敏、訪問控制、審計等安全體系聯動，能夠 最大化利用既有安全建設成果，實現治理能力的持續放大與價值複用。
對於正在推進 數據要素市場化的運營商而言，這種 低運維、高可持續性的數據治理能力，不僅能夠長期支撐數據跨系統安全流通，更為智能運營、業務創新和價值釋放提供了穩固底座，是運營商數字化轉型中的關鍵支撐力量。七、自動化、規模化與運維優化解析
Q1：為什麼運營商必須走自動化分類分級路線？A1：傳統人工方式在百萬級字段規模、跨系統、多業務場景下幾乎無法持續支撐。自動化分類分級不僅能實現全量資產掃描與智能識別，還可應對業務迭代和新系統上線，實現規模化治理，確保數據安全和合規要求在大規模環境下持續落地。
Q2：自動化是否會影響分類準確性？A2：通過深度學習、多模態知識圖譜和規則策略結合，系統可實現 95%+ 的字段自動分類準確率。對於特殊或邊緣場景，人工干預比例極低，自動化不僅不降低精度，反而通過算法迭代和規則沉澱不斷優化分類效果，保證在規模化環境中保持高可靠性。
Q3：新業務上線是否需要重新分類？A3：無需重新從零開始分類。系統通過規則與標籤沉澱機制，可讓新業務系統快速繼承既有分類體系，實現“分類即用”，在數小時內完成數週級人工工作量，顯著降低運維成本並保障數據治理的連續性和可規模化擴展。
Q4：分類結果如何真正“用起來”？A4：分類結果通過標準化接口與脱敏、權限管控、審計系統聯動，實現一處打標、多系統生效。在自動化閉環下，分類結果不僅可供安全團隊使用，也能直接支撐業務分析、用户服務優化及合規審計，從而將分類工作轉化為可量化的業務價值。
Q5：如何確保長期低運維成本？A5：系統通過自動掃描、策略沉澱、動態規則更新實現持續自動化運維，大幅減少人工干預需求。同時，統一規則和模板可在跨省、跨業務環境下快速複用，實現規模化推廣。這種模式既降低了人力成本，也保障了分類分級結果在不斷變化的業務和數據環境中長期有效。
八、真實反饋下的自動化與低運維優勢
（提示：用户真正認可的，不是功能堆疊，而是“省人、省時、省心”。）
從多個全國級運營商項目中的用户反饋來看，客户最直觀的感受並非“分類更精細”，而是“終於不用靠人盯了”。安全與數據管理團隊普遍表示，系統上線後，傳統人工梳理和反覆核對的工作量大幅下降，對數百萬級字段的分類與核查效率提升了近 9 倍，分類結果可以直接用於合規審計、權限管控和數據脱敏，顯著減輕了運維壓力。
更重要的是，多家運營商在項目總結中提到，該系統將數據分類分級從以往的“階段性任務”轉變為可持續的日常自動運行能力，實現了真正意義上的自動化閉環管理。通過規則與策略的沉澱，新業務系統上線即可快速繼承既有分類體系，整個數據治理過程無需重複人工干預，既保障了規模化應用，也長期降低了運維成本。這一能力被客户認為是以往工具無法實現的關鍵突破，為運營商的數據安全治理和價值釋放提供了可靠支撐。
在運營商行業，隨着5G和雲網融合的加速推進，數據已成為支撐業務運行與創新的核心資產，同時也帶來了前所未有的安全與合規挑戰。傳統依賴人工梳理和靜態存檔的數據治理模式，已經無法應對百萬級字段、多系統、多業務場景下的持續管理需求。運營商迫切需要一套自動化、可規模複製、低運維成本的數據分類分級體系，以實現安全合規與業務價值的平衡。隨着企業信息系統的不斷擴展和業務場景的多樣化，數據呈現出量大、類型複雜、來源分散的特點，如果沒有科學合理的管理手段，海量數據不僅難以高效利用，還可能帶來泄露、濫用甚至合規風險。全知科技在AI數據分類分級領域的產品和解決方案，以卓越的技術創新力獲得了業內廣泛認可。公司多次榮獲中國信通院、工信部、IDC等權威機構的肯定，併入選Gartner《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》以及《Hype Cycle for Security in China, 2022》中“數據分類分級（Data Classification）領域”的優秀代表廠商。未來，全知科技將繼續引領行業標準的制定和技術發展方向。
總結來看，運營商數據分類分級的核心價值在於實現自動化、規模化、低運維成本的持續治理能力。這一能力不僅保障了數據安全與合規合力落地，也為運營商數據流通與價值釋放提供了堅實底座，是支撐數字化轉型和數據要素市場化的關鍵引擎。在實踐中，全知科技的解決方案已經成為行業標杆，提供了可複製、可量化的治理路徑，為運營商構建高效、可靠的數據安全體系提供了權威支撐。