金融数据治理平台

资源的优化配置和高效利用，包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考：探索新的数据治理实践和思考，如数据治理的数字化、智能化、平台化等，以满足市场和监管的多样化需求。金融数据金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制，以提升金融数据的质量和可靠性，同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用，以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性，有利于做出准确的金融决策，提高金融服务的质量和效率。同时，数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通，降低金融风险和监管成本，维护金融行业的稳定和发展。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以下主要内容：数据治理架构体系：制定数据治理的规则、政策和策略，明确数据治理的责任和义务，建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同：通过对不同数据管理域之间的协同和组合，实现数据

。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准

金融数据治理是金融机构对其内部各类数据进行管理和优化的一系列活动，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值。数据治理架构与组织建设架构设计：构建包括决策层、管理层和执行层的分层治理在数据治理中的职责和分工，建立协同工作机制。数据标准管理标准制定：依据金融行业规范和企业自身业务需求，制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典、指标体系等，确保数据的一致性和规范性。标准执行的安全技术手段，如防火墙、入侵检测系统、加密技术、访问控制技术等，保障金融数据的保密性、完整性和可用性，防范数据泄露和恶意攻击等安全风险。数据治理流程建设数据采集与整合流程：规范金融数据的采集渠道和仓库、数据湖等存储架构，对数据进行分类存储和管理。数据使用与共享流程：明确数据的使用范围和使用方式，建立数据共享机制，在保障数据安全的前提下，促进数据在金融机构内部的流通和共享。数据治理的技术支撑元数据管理工具：引入元数据管理工具，对金融数据的元数据进行集中管理，包括数据的定义、来源、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理工具：使用数据质量管理工具，实现对数据质量的自动化监控和评估

金融数据治理：数字时代的关键命题金融数据，作为金融机构运营和决策的核心资产，涵盖了客户信息、交易记录、风险评估数据等方方面面。这些数据不仅是金融机构了解市场动态、把握客户需求的重要依据，更是其进行产品创新、风险管控和精准营销的关键资源。破局之道：全面解决方案面对金融数据治理的重重困境，一套全面且行之有效的解决方案迫在眉睫。这不仅关乎金融机构自身的稳健运营，更关系到整个金融行业的健康发展以及金融消费者的切身利益。建立数据治理体系明确组织架构构建一个权责明晰、协同高效的组织架构是金融数据治理的基石。数据治理办公室则设在信息技术部，由资深数据管理专家、业务分析师和技术人员组成。他们承担着制定数据举措，能够为金融机构各部门提供便捷的数据查询、分析和共享服务，充分挖掘数据价值。在此基础上，搭建了数据共享平台，为各业务部门提供了统一的数据访问入口。通过数据共享平台，业务部门可以方便地获取所需数据，如治理计划、流程和标准的重任，并监督项目执行进度，定期向数据治理委员会汇报工作进展与成果。各业务部门指定专人作为数据所有者，对本部门的数据质量、合规性负责，参与数据标准制定和质量评估。制定数据标准制定统一

金融大数据平台是金融机构利用大数据技术构建的，用于整合、存储、分析金融领域海量数据的综合性平台。数据来源与采集内部数据：包括金融机构自身业务系统产生的数据，如银行的存贷款业务数据、证券交易数据、保险理赔数据等。这些数据涵盖客户基本信息、账户信息、交易记录、资金流向等多个方面，通过数据接口或ETL工具进行采集。外部数据：从外部获取的数据，如宏观经济数据、行业数据、信用数据以及社交媒体数据。平台数据库。数据仓库用于整合和存储经过清洗、转换后的金融数据，为数据分析提供统一的数据视图。数据处理层：运用数据清洗工具去除数据中的噪声、错误和重复信息，保证数据质量。通过数据转换操作将不同格式的数据标准化，便于后续分析。数据集成组件负责将来自不同数据源的数据整合到一起，解决数据的异构性问题。采用大数据处理框架对海量金融数据进行批量处理或实时处理，如计算风险指标、统计交易活跃度等。数据分析层：提供丰富的数据分析工具和算法，包括统计分析方法（如相关性分析、回归分析等）用于描述金融数据的基本特征和关系；机器学习算法（如决策树、支持向量机用于信用风险评估、客户分类）和深度学习算法（如神经网络用于金融

金融数据中台是金融机构内的数据共享和能力复用平台，它整合金融机构内部各个业务系统产生的数据，经过数据治理形成高质量的数据资产，然后以服务的形式提供给金融机构内的风险控制、市场营销、客户服务等各个业务部门，以支持金融业务的决策、创新和精细化管理。重要性：提升数据质量和一致性：金融行业对数据的准确性和一致性要求极高。数据中台通过数据治理流程，包括数据标准管理、元数据管理和数据质量管理，确保金融数据在各个业务环节中的准确性和一致性。促进数据共享和协同工作：金融机构内部业务部门众多，数据中台打破了部门间的数据孤岛，促进了风险控制、市场营销、客户服务等部门之间的数据共享。加速金融业务创新：数据中台提供的数据资产和数据服务能够支持金融机构快速开发新的金融产品和服务。金融数据中台的架构分层与功能模块数据采集层：数据源接入：连接金融机构内部的各种业务系统，如核心银行系统（CBS）、信贷管理系统（CIS）、客户关系管理系统（CRM）等，获取交易数据、客户信息、信贷记录等数据。同时，也会接入外部数据，如征信机构数据、宏观经济数据、金融市场数据等。数据存储层：存储方式选择：根据金融数据的类型和特点，采用

金融大数据平台是什么？金融大数据平台，是一种集成了大数据技术与金融业务的综合性系统，通过对海量金融数据的收集、存储、处理和分析，为金融机构提供全方位的数据支持和决策依据。它是金融行业数字化转型的核心驱动力，犹如金融机构的“智慧大脑”，助力其在复杂多变的市场环境中精准把握机遇，有效防范风险。从构成组件来看，金融大数据平台包含多个关键部分。数据采集组件负责从各类数据源收集数据，这些数据源广泛且多样学习、深度学习等先进算法，挖掘数据中的潜在模式和关联，为金融决策提供有价值的洞察。在金融行业中，金融大数据平台占据着举足轻重的地位。它是金融机构提升竞争力的关键利器，通过对客户数据的深度分析，金融机构能够精准洞察客户需求，开发出更贴合市场需求的金融产品和服务，实现个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。在风险管理方面，大数据平台实时监测交易数据，及时发现异常交易行为，有效防范金融风险，保障金融市场的稳定运行。同时，它还为金融创新提供了强大的支持，推动金融机构探索新的业务模式和盈利增长点，如智能投顾、数字货币等新兴领域的发展，都离不开金融大数据平台的支撑。强大功能，多面应用（一）精准营销，投其所好

数据治理平台是一种通过整合多种技术和工具，为企业提供数据治理全流程功能支撑的综合性软件平台。功能架构数据标准管理模块：支持数据标准的制定、审核、发布、修订等全生命周期管理，提供标准的查询、对比和映射：提供各种数据治理服务，如数据标准服务、数据质量服务、元数据服务等，通过接口的方式供上层应用调用。应用层：是用户直接操作的数据治理平台界面，包括各种功能模块的前端应用，如数据标准管理界面、数据质量管理界面等。工具层：集成了一些数据治理辅助工具，如数据清洗工具、元数据采集工具、数据加密工具等，为数据治理工作提供技术支持。关键特性集成性：能够与企业内的各种数据源、数据仓库、大数据平台等进行集成，实现图等，方便用户理解和决策。自动化：具备一定的自动化能力，如自动采集元数据、自动执行数据质量检查、自动同步主数据等，提高数据治理的效率。实施要点明确需求和目标：在实施数据治理平台之前，企业需要明确自身的数据治理需求和目标，确定平台的功能和性能要求。进行数据梳理和评估：对企业内的数据资产进行全面的梳理和评估，了解数据的现状和问题，为平台的实施提供基础。选择合适的平台：根据企业的需求和预算，选择合适的

治理平台的应用场景数据治理平台在各行各业都有广泛的应用。在金融行业，它帮助银行和保险公司管理客户信息、交易记录等敏感数据，确保符合严格的监管要求。在医疗领域，数据治理平台助力医院和研究机构管理患者数据数据治理平台在当今数字化时代，数据已成为企业和组织宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用这些数据成为了一个重大挑战。数据治理平台应运而生，成为解决这一问题的关键工具。本文将介绍数据治理平台的基本概念、核心功能、应用场景以及未来发展趋势。数据治理平台的基本概念数据治理平台是一种专门用于管理和优化数据资产的系统工具，旨在帮助组织实现数据的一致性、准确性、安全性和可用性。它通过一系列技术手段和管理流程，确保数据在整个生命周期内得到有效控制。数据治理平台不仅仅是技术解决方案，更是一种管理理念，强调数据作为战略资源的重要性。数据治理平台的核心目标是建立数据标准、规范数据流程、提升数据质量，并确保数据安全合规。通过统一的数据管理框架，组织能够更好地利用数据支持业务决策，降低数据风险，并提高运营效率。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常包含多个核心功能模块，以满足不同

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...