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5G將推進圍繞IOT 、AI、 云等應(yīng)用場景的“新基建”部署，未來將出現(xiàn)更多圍繞5G、IOT、AI開展的新業(yè)務(wù)場景。這些場景不僅會創(chuàng)造更多的商業(yè)模式，同時也會優(yōu)化或重構(gòu)現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式，將在5G的架構(gòu)中進一步發(fā)展。隨著V2X通信協(xié)議等在5G框架下的確認(rèn)，國內(nèi)汽車制造企業(yè)將統(tǒng)一按照5G協(xié)議開發(fā)出新一代的無人駕駛汽車。在不久的將來，我們將看到真正意義上的無人駕駛汽車應(yīng)用到我們的生活當(dāng)中。這將給產(chǎn)險公司創(chuàng)造新的險種，并在這種業(yè)務(wù)場景下，改變現(xiàn)有保險公司和車主之間利益全責(zé)關(guān)系，可能會出現(xiàn)車企、用戶和保險公司共同的保險業(yè)務(wù)模式。

基于5G架構(gòu)的設(shè)計思路，相應(yīng)的算力資源和應(yīng)用服務(wù)將下沉至用戶端的新模式架構(gòu)。這種架構(gòu)將帶來更多的應(yīng)用場景探索。5G架構(gòu)基于邊緣計算、CDN和運營和內(nèi)容分離的模式，將推進行業(yè)細(xì)分定位（尤其是內(nèi)容提供商）。內(nèi)容提供商將更聚焦在自有的業(yè)務(wù)模式上，而網(wǎng)絡(luò)通信和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)服務(wù)將由電信服務(wù)商提供算力及網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)，高防CDN服務(wù)商提供網(wǎng)絡(luò)分發(fā)（軟件層）解決方案。同時未來將出現(xiàn)以客戶端為中心的邊緣計算平臺（如基于商場、小區(qū)或樓宇的）的服務(wù)邊緣平臺架構(gòu)，這種架構(gòu)用于對接物理區(qū)域內(nèi)的用戶所有的線上需求和外部服務(wù)提供商的微服務(wù)接口。

技術(shù)升級

企業(yè)整體的技術(shù)架構(gòu)或技術(shù)儲備可以考慮一下三個方面？

對于新類型的數(shù)據(jù)處理流程的優(yōu)化（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和IOT數(shù)據(jù)）； 針對5G新架構(gòu)中服務(wù)下沉架構(gòu)思維，對于計算資源管理需要進行重構(gòu)； 對企業(yè)技術(shù)服務(wù)需要基于5G或運用5G新特性，進行重新設(shè)計或優(yōu)化客戶體驗。

以下從企業(yè)數(shù)據(jù)生命周期的四個階：數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲和資源管理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用

來闡述5G時代給企業(yè)帶來的技術(shù)升級的關(guān)鍵點。

數(shù)據(jù)采集

5G推動IOT發(fā)展，企業(yè)在數(shù)據(jù)采用的范圍將擴大至對IOT數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（圖像、視頻、語音等）；以客戶為中心（或以客體事務(wù)為主），從數(shù)據(jù)采集的價值上將從客戶的客觀信息和app應(yīng)用行為（一般采用埋點方式采集）延升至更多客戶行為數(shù)據(jù)采集，這種場景體現(xiàn)在如汽車4S店安裝攝像頭等采集到店用戶的圖片，再逐步進行基于客戶行為特征分析的意向預(yù)測等；又如在康養(yǎng)場景中，采集客戶健康體征前期輔助醫(yī)療診斷等；因此該類數(shù)據(jù)（IOT和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)）的應(yīng)用，考慮到IOT數(shù)據(jù)具有時序性、高頻次和時效性等特點，基于現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺采集層一般欠缺對于時效性數(shù)據(jù)和高頻次數(shù)據(jù)的采集能力；建議企業(yè)在數(shù)據(jù)采集層針對IOT數(shù)據(jù)采集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集形成單獨采集功能層，側(cè)重于時效性數(shù)據(jù)和構(gòu)建高頻次數(shù)據(jù)采集的處理架構(gòu)能力。

數(shù)據(jù)存儲和資源管理

IOT數(shù)據(jù)采集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集伴隨帶來的是企業(yè)對于數(shù)據(jù)存儲和算力資源的需要的爆發(fā)性增長；尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖片、視頻、語音等）、IOT數(shù)據(jù)雖然個體不大，但是IOT數(shù)據(jù)一般具備時序性，往往需要對一段時間內(nèi)的連續(xù)性狀態(tài)數(shù)據(jù)進行分析，因此IOT加非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)存儲和計算必然對于現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺管理成本造成巨大的壓力；針對該問題，除了要合理安排好硬件資源的采購計劃外，另一方面還要對現(xiàn)有的存儲和算力管理模式進行優(yōu)化，其中最關(guān)鍵的一點是需要參考5G架構(gòu)中邊緣計算的架構(gòu)機制優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)存儲和算力的資源分配機制，基于數(shù)據(jù)應(yīng)用的價值要求、時效要求等，通過在邊緣端（或客戶端）部署規(guī)劃存儲和算力模塊，分擔(dān)企業(yè)數(shù)據(jù)中心(數(shù)據(jù)平臺)的存儲和算力壓力，同時更好的劃分清除數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)平臺及邊端服務(wù)在整個企業(yè)服務(wù)提供周期中所需要承擔(dān)的任務(wù)和資源投入。

數(shù)據(jù)分析

以往的數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)對象而言還是主要體現(xiàn)在針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析，針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也盡限于日志等；當(dāng)IOT數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)日趨變多，尤其是在分析過程的愈加重要的情況下。在數(shù)據(jù)分析模型上將采用更多針對客戶消費行為或其他場景下的計算模型；而針對IOT時序數(shù)據(jù)的時序性數(shù)據(jù)分析模型也將更廣泛的運用在精益制造、智能環(huán)境檢測等。而隨著邊緣計算架構(gòu)運用，數(shù)據(jù)分析模型的運行場景將會按照數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效和價值劃分為邊緣數(shù)據(jù)分析和中心云數(shù)據(jù)分析（把基于規(guī)則且需要做即使響應(yīng)的模型比如人臉識別、設(shè)備故障預(yù)警下沉至邊緣端處理，而把對時效并無要求或需要采用大量算力及數(shù)據(jù)的分析任務(wù)放在數(shù)據(jù)中心處理如客戶交叉營銷模型等）。

數(shù)據(jù)應(yīng)用

在5G的場景下，由于對于IOT數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值被提上高度，我們可以看到對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能園區(qū)和智能樓宇等應(yīng)用場景有著推進作用；當(dāng)然除此之外，對于以客戶為中心提供服務(wù)的企業(yè)，原有的應(yīng)用場景（如圍繞客戶中心的分析性應(yīng)用客戶360試圖，客戶精準(zhǔn)營銷等）也可以得到進一步的效能提升，對于客戶的特征分析和預(yù)測將更客觀更精準(zhǔn)；對于客體事務(wù)為中心，如環(huán)保環(huán)境檢測等，通過IOT和5G技術(shù)將進一步對運營效能和業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化起到數(shù)據(jù)化支撐作用。

5G時代的帶來，在業(yè)務(wù)模式上和技術(shù)架構(gòu)上帶來了新的機遇和新的挑戰(zhàn)。在這背后是企業(yè)IT科技部門的在企業(yè)發(fā)展過程中需要去承擔(dān)更多面的角色和更重要任務(wù)。服務(wù)下沉、資源下沉和控制下沉，要求企業(yè)的IT科技部門除了作為中后臺的服務(wù)部門為業(yè)務(wù)部門提供數(shù)據(jù)支持外，更多地參與一線的產(chǎn)品、服務(wù)設(shè)計。整體來說5G的挑戰(zhàn)更多來自于企業(yè)如何定位IT科技部門在業(yè)務(wù)中的位置，這也對IT科技部門提出了更高的要求。