可靠的数据治理

数据治理是对企业或组织内的数据进行全生命周期管理的一系列活动，旨在通过建立完善的数据管理体系，提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享与流通，从而为企业决策提供准确可靠的数据支持，驱动业务发展和创新、处理、共享、销毁等全生命周期中的业务流程，明确各环节的责任主体和操作规范，提高数据流转的效率和可靠性。从组织架构角度组织协同：构建包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等在内的多层次组织架构，以下是其详细介绍：从管理活动角度统筹规划：从企业战略层面出发，对数据治理工作进行整体规划和设计，明确治理目标、范围、原则和策略，制定相应的工作计划和实施方案。标准制定：建立统一的数据标准和规范，包括，明确各角色的职责和权限，通过有效的沟通协调机制，促进业务部门、技术部门等多部门之间的协同合作。人员参与：强调全员参与数据治理，不仅需要技术人员负责数据的技术管理，还需要业务人员参与数据标准的制定和数据质量的把控，共同推动数据治理工作的顺利开展。从技术工具角度技术支撑：借助数据仓库、数据湖、元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等一系列技术工具，实现数据的集中存储、统一管理和高效利用，为

数据治理能提升数据质量，为决策提供可靠支撑，提高企业运营效率，降低合规及安全风险，增强企业竞争力，促进企业可持续发展。以下是一些主要的优势：提升数据质量准确性提高：通过数据治理，可以建立数据标准和规范，对数据进行清洗、转换和验证，减少数据错误和不一致性，确保数据的准确性。完整性保障：数据治理能够识别和解决数据缺失的问题，通过完善的数据收集和管理流程，确保数据的完整性，为决策提供全面的信息支持。一致性增强：统一的数据标准和规范使得不同来源、不同系统的数据在格式、编码等方面保持一致，避免了数据冲突和矛盾。提高决策效率和准确性可信数据支撑：治理后的数据质量得到提升，决策者能够基于准确、完整的数据进行分析和判断，从而做出更明智的决策，降低决策风险。实时数据分析：有效的数据治理可以优化数据架构和流程，提高数据的可用性和及时性，使企业能够快速获取所需数据并进行实时分析，及时响应市场变化。提升企业运营效率流程优化：数据治理过程中对数据流程的梳理和优化，能够消除不必要的环节和重复工作，提高业务流程的效率，降低运营成本。系统集成：通过数据治理，可以打破不同系统之间的数据壁垒，实现系统间的无缝集成和数据

数据治理是一种组织数据、规范数据、管理数据的过程，旨在确保数据的质量、可靠性、可用性和安全性。数据治理的重要性‌提高数据质量‌：通过数据治理，企业可以对数据进行分类和标准化，减少数据错误，提高数据的准确性和一致性。‌保护数据安全‌：数据治理建立数据安全和隐私保护机制，防止数据泄露和滥用，确保数据的安全性和隐私性。‌优化数据利用‌：数据治理可以优化数据的利用和共享，提高业务效率和创新能力，帮助企业发现隐藏在数据中的商业价值。‌满足合规要求‌：数据治理确保企业的数据管理符合相关法律法规和行业标准，避免因数据违规而带来的法律风险。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

数据治理的过程在当今数字化时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，为决策提供可靠依据。数据治理并非一蹴而就，而是一个持续循环的过程，涉及多个环节和参与方。本文将系统介绍数据治理的主要过程，帮助读者理解这一复杂但至关重要的管理体系。数据治理的开始是制定战略与政策。这一阶段需要明确组织的数据治理目标，这些目标通常与业务战略紧密相连。高层管理人员需要确定数据治理的范围和优先级，决定哪些数据资产较为关键。同时，组织需要建立数据治理的基本原则和政策框架，这些政策将指导后续所有数据相关活动。在此阶段，组建跨部门的数据治理委员会也至关重要，这个委员会通常由来自业务、IT、法务等多个部门的代表组成，确保各方利益得到平衡。数据评估与分类是数据治理的基础工作。组织需要全面盘点现有的数据资产，了解数据的存储位置、格式、量级和流动路径。通过数据分类，可以根据敏感程度。数据治理的实施与执行是将政策转化为实际行动的阶段。部署数据质量管理工具和技术可以帮助自动检测和修复数据问题。建立数据访问控制和权限管理系统确保只有授权人员能够接触特定数据。实施数据生命周期管理策略，从

数据治理的流程在当今信息爆炸的时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，为决策提供可靠依据。数据治理不是一次性项目，而是一个持续循环的过程，涉及多个环节和参与方。本文将系统介绍数据治理的标准流程，帮助读者理解如何构建高效的数据管理体系。一、规划与准备阶段数据治理始于明确的规划和准备。这一阶段需要确定治理目标，通常包括提高数据质量、确保合规性、降低风险或人员技能是否满足治理需求。成功的规划为后续工作奠定基础，避免盲目行动导致的资源浪费。二、政策与标准制定核心环节是制定统一的数据政策和标准。数据政策规定组织内部数据管理的原则和要求，涵盖数据所有权、访问提供依据。这些文档需要清晰易懂，并得到高层认可和全员理解，才能有效执行。三、执行与实施过程将政策转化为实践是数据治理较具挑战性的阶段。首先部署必要技术工具，如元数据管理系统、数据质量工具等，但需注意工具都有明确责任人。实施过程往往需要分步进行，优先处理关键的数据领域。四、监控与评估机制持续监控是确保治理成效的关键。建立数据质量指标，定期测量准确性、完整性、一致性等维度。合规性审计也不可或缺，验证是否

和规范。数据治理的基本概念数据治理是一套涉及数据管理、使用、质量和安全的系统性方法，旨在确保数据的准确性、一致性、可靠性、安全性和合规性。它不是单一的技术解决方案，而是融合了政策、流程、标准和技术的提高了数据质量，使决策基于更可靠的信息。其次，标准化的管理流程减少了数据孤岛，促进跨部门协作。再次，良好的数据治理有助于满足日益严格的数据保护法规要求，降低合规风险。通过优化数据资产利用，组织能够发掘数据治理标准：构建数字时代的秩序基石在信息爆炸的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的生产要素。如何有效管理和利用这一宝贵资源，数据治理标准应运而生，为组织的数据管理活动提供了系统化的框架综合体系。通过建立明确的责任分工和决策机制，数据治理帮助组织最大化数据价值，同时控制相关风险。主要数据治理标准体系目前国际上存在多个被广泛认可的数据治理标准框架。这些框架通常涵盖数据质量、元数据核心组成要素完善的数据治理标准通常包含几个关键组成部分。数据质量管理规定如何评估和改进数据的准确性、完整性、一致性和及时性。元数据管理涉及数据的定义、结构和沿袭信息。数据安全与隐私部分则关注访问控制

打造稳定可靠的数据中台系统：企业数字化转型的基石在数字化浪潮中，企业积累的数据量呈爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为关键。数据中台系统应运而生，它作为企业数据处理和应用的核心枢纽，为企业提供了数据共享、分析和决策支持的能力。而一个稳定可靠的数据中台系统，更是企业实现数字化转型的基石。一、稳定可靠的数据中台架构设计分层架构：采用分层架构设计，将数据中台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。各层之间职责明确，通过标准化的接口进行交互，降低系统耦合度，提高系统的可维护性和扩展性。例如，数据采集层负责从不同数据源获取数据，数据存储层负责数据的持久化存储，数据处理层对数据进行清洗、转换和分析，数据服务层将处理后的数据以接口形式提供给应用层使用。分布式架构：利用分布式技术，将数据和计算任务分布到多个节点上，提高系统的处理能力和容错性。例如，采用分布式文件系统存储海量数据，使用分布式计算框架进行大规模数据处理。当某个节点出现故障时，其他节点可以继续工作，保证系统的正常运行。二、确保数据质量与安全数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，从数据源头开始把控数据质量。在数据

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋

满足各方对数据的需求，促进数据的流通和利用，实现数据价值的最大化。两者的关系数据治理是数据共享的基础：只有通过有效的数据治理，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，才能为数据共享提供可靠的数据来源数据治理与数据共享是紧密相关、相互促进的两个概念，以下从其概念、关系、实施要点等方面进行详细介绍：数据治理与数据共享的概念数据治理：是对数据的全生命周期进行管理的一系列活动，包括数据规划、数据采集。数据治理中的数据标准管理、数据质量管理等工作，能够规范数据格式，提高数据质量，减少数据共享中的障碍。数据共享是数据治理的目标之一：数据治理的最终目的是实现数据资产的价值最大化，而数据共享是实现这一目标的重要途径。通过数据共享，数据可以在不同的业务场景中得到应用，为企业的决策、创新等提供支持，从而体现数据的价值。数据治理促进数据共享的实施要点建立统一的数据标准：制定统一的数据格式、编码规则、数据共享的数据更加可靠。完善数据安全管理：建立健全的数据安全制度和技术体系，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，确保数据在共享过程中的安全性，保护数据所有者和使用者的合法权益。构建数据共享平台：搭建

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...