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　　本报乌鲁木齐5月21日电??（阿尔达克、李欣洋）21日下午，“人民日报校园行”活动在新疆大学举办。

　　活动现场，6名人民日报青年编辑记者结合自身工作经历，分享了党报采编、国际传播、新媒体等领域的实践经验与感悟。他们以鲜活的案例，讲述了在重大新闻事件报道中坚守党报职责使命，在国际传播中讲好中国故事，以及在新媒体浪潮下创新传播形式等探索历程。提问环节，人民日报编辑记者与现场师生们进行了深入互动交流。此外，现场还举行了人民日报电子阅报栏入驻仪式。

　　据介绍，“人民日报校园行”活动自2009年启动以来，已陆续走进多所高校，旨在通过面对面互动分享，让更多青年学子了解党报、关注党报，对于把人民日报办得更好，扩大地域覆盖面、扩大人群覆盖面、扩大内容覆盖面，起到积极作用。

区域A、区域B、區域C，以及第四区域的产品线虽然共享同一个核心数据库和同一套業务逻辑，但数据的传输、存储和展示环节却经常因为區域差异而引发编码与格式不一致的问题。最常见的原因包括字符集不统一、时区与本地化设置、数据库排序规则（collation）不一致、以及ETL环节中的转码缺失。

结果是同一个字段同一条记录在不同环节显示为错乱的汉字、方块符号，甚至数字、日期格式错乱，给業务端带来错误判断，报表失真，用户体验下降，运营成本上升。

接下来列举几个典型痛点：第一，跨区域报表的对比困难。若区域A使用UTF-8，区域B虽然也宣称UTF-8，但在某个字段的导出环节未显式编码转换，导致字符偏移，最终呈现错误的名字、地址、订单号等。第二，客户自助端的搜索与筛选受干扰。编码错乱的字段让模糊搜索或下拉筛选变得不可预测，用户往往需要多轮尝试才能得到正确结果。

第三，数据治理过程受阻。不同区域的数据字典、字段定义、长度限制、大小写约定不一致，导致数据清洗和映射规则難以落地。

在这种情形下，“抢先解决”的核心在于建立一个清晰的编码基线和端到端的数据治理框架。第一步不是等到大规模上线后再纠错，而是从数据流的源头开始，设定统一的标准与兜底策略。也就是说，越早把编码、字段、日期、数字等核心字段在全链路上统一管控，乱码就越难产生、修复就越迅速。

要做到這一点，需要从数据源、接入、传输、存储、展示等链路逐层审视，确保每一个环节都知道该字段应该使用哪种字符集、哪种日期格式、哪种数字分隔符，以及在何处进行多少级别的容错转码。

以上只是开场。真正的突破来自于把理论转化为可执行的动作清单和可观测的指标。在第一部分，我们聚焦诊断、标准化和治理设计的“对的開始”：如何快速找出乱码的根源，如何為亚1州區、区2區、区3区域、4产品建立统一可执行的数据标准，以及如何用最短时间内看到效果。

通过系统的现状分析、数据流映射与基线建立，能够明确哪些字段最易出错、哪些环节最需要介入、哪些数据源需要优先做转码处理，以及怎样设计一个包含编码规则、对齐策略、校验规则的治理蓝图。通过建立数据地图、字段字典和质量规则，我们可以把“看不见的乱码源”变成可追溯、可修復、可改进的运营项目。

我们把视角聚焦到具體的执行逻辑。第一步，是在全链路上建立统一的基线：统一字符集（以UTF-8为核心，结合区域特有需求设定转码点）、明确定义的字段长度、大小写约定、日期和金额的格式模板，以及对跨系统的编码识别与转码能力。第二步，搭建可操作的数据治理清单：核心字段的编码要求，关键字段的容错策略，变更的审批与回滚流程，以及数据源到呈现层的全链路数据质量监控点。

第三步，落地的技术方案需要具备可重復复用的组件：ETL脚本中的转码模块、同质化的数据映射规则、以及数据落地后的校验与告警能力。强调快速验收：小范围上线、对比前后乱码率、提升用户端的可读性与可检索性，确保后续扩展的顺畅性。

阶段一（0-2周）：组建跨区域数据治理小组，明确统一的编码基线和治理原则。梳理并记录来源系统、接入渠道、存储层、分析与展示层的数据源清单；确定主数据字段中的高風险项和高频出错字段。建立数据地图、字段字典和初版数据质量规则。明确每个区域的本地化需求及可能的例外，确保基线在可执行范围内的弹性。

阶段二（2-6周）：落地编码统一与转码能力。将UTF-8等基线编码应用到数据入口（入库、初次加载），对历史数据进行批量清洗与转码，确保新旧数据的一致性。对ETL/ELT流程增加编码识别、错误分流、回滚点与详细日志。建设数据质量仪表盘，呈现乱码率、转码失败率、字段长度超限等关键指标，设定告警阈值与自动化纠错策略。

阶段三（6-10周）：建立可观测的监控与治理执行力。将乱码率降至可接受區间，并确保新数据在全链路上能稳定呈现正确字符。开展回溯性清洗，修复历史数据中的错位与错码，建立版本化的数据字典与映射表，确保未来变更可追溯。引入区域化模板与测试用例库，提升邊线场景的覆盖率，降低后续变更的风险。

阶段四（10周及以后）：持续优化与智能化演進。将AI辅助的字段级纠错、自动化规则生成、异常检测模型纳入常态化运维；建立区域化数据產品的长期治理框架，确保新功能的上线不再引入新的编码风险。通过持续迭代、版本控制和严格的变更管理，保持数据质量的稳定提升。

落地后的效益逐步显现。第一，数据质量显著提高，乱码率从高位区间下降到1%以下（视数据源复杂度而定），报表与分析结果的准确性显著提升。第二，用户體验改善，搜索、筛选、排序等功能在跨区域数据场景下的稳定性增强，客户的信任感提升。第三，运营效率提升，数据清洗与排错的时间成本下降，数据治理工作进入“自动化+可追溯”的新阶段。

第四，决策支持更加可靠，跨区域洞察的速度加快，企业能够在市场波动时更快做出反应。

关于落地的成本与收益，核心在于“重在前期设计、快于执行、持续迭代”。企業在第一阶段投入的人力、时间成本大多来自于制度建设与流程设计，但一旦建立起数据地图、字段字典、编码基线以及可观测的监控體系，后续的维护和扩展将显著降低，且收益是叠加的。若需要，我们的团队可以结合贵司现有技术栈，提供定制化的落地方案、逐步执行计划，以及可视化的进度看板，帮助你们在8到12周范围内实现乱码控制目标，并将跨区域数据治理提升至新的层级。

若你有兴趣深入了解，欢迎联系咨询，我们可以安排专业顾问进行免费初步评估与演示。

　　新疆大学党委书记代斌与人民日报社一行座谈交流。人民日报社副总编辑崔士鑫出席活动。

　　《 人民日报 》（ 2025年05月22日 06 版）

图片来源：人民网记者 李艳秋 摄

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