银行监管规定数据仓库

银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统，具有重要作用和独特的架构及应用特点：作用支持决策制定：整合银行内部各类业务数据，为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察，助力制定战略决策。风险管理基本信息、交易行为、偏好等数据，实现客户细分与精准营销，增强客户满意度和忠诚度，提升银行市场份额。合规与审计：集中存储和管理各类业务数据，满足监管部门对银行数据的合规性要求，为内部审计工作提供详实的数据场景构建数据集市，提供定制化的数据服务，满足各部门的个性化分析需求。数据存储与管理技术：基于大规模并行处理（MPP）架构的数据仓库平台，或者采用云数据仓库解决方案，以应对海量数据的存储和高效处理需求。同时，结合数据压缩、索引优化、分区存储等技术手段，提高数据存储效率和查询性能。ETL与数据质量管理：配备强大的ETL（抽取、转换、加载）工具和流程，确保数据从不同数据源准确、高效地抽取并转换为符合数据仓库要求的数据格式，加载到相应的数据层。同时，建立完善的数据质量管理体系，从数据完整性、准确性、一致性、及时性等多个维度进行监控和评估，通过数据质量规则定义、数据质量监控工具应用以及定期的数据质量报告生成，及时发现和解决数据质量问题，保障数据仓库数据的可靠性和可用性。

不同的数据共享方式，如数据仓库、数据交换和API等，确保了数据的安全性和合规性。数据治理体系：商业银行需要建立完备的数据治理体系，以规范数据处理和数据管理流程，包括数据治理架构、数据分析和数据报告等，以确保数据可信。数据使用监管和风险管理：商业银行需要建立监管机制，确保数据使用符合法规和内部规定，依法开展数据收集、存储、使用和共享活动。商业银行需要对数据使用风险进行评估控制，保障银行业务的顺利开展商业银行数据治理指商业银行对数据的管理、监管和质量控制的一套规范和流程，包括数据收集、存储、处理、分析和应用等全过程。商业银行数据治理的目的是确保数据质量、数据安全性、数据一致性和数据完整性，以数据的安全性和保密性，采取措施防止数据泄露和恶意攻击。这包括访问控制、网络安全、风险评估、安全检查和应急响应等。数据使用和共享：商业银行应该规范数据的使用和共享，确保数据的正确性和可信度。银行可以选择有效地支持银行的业务运营、风险管理和决策制定等方面。商业银行必须采取有效的措施来保护客户的个人信息和其他敏感信息，防止数据泄露和丢失，维护客户信任和银行业务连续性。商业银行数据治理的实践中，需要遵循以下

银行数据治理方案旨在通过建立全面的组织架构、明确的管理流程和严格的监管报送机制，确保数据的准确性、安全性和合规性，以提升银行的经营管理效率和风险控制能力。其核心内容可以概括为以下几个方面：数据治理覆盖、匹配性、持续性、有效性原则，确保数据治理覆盖数据全生命周期，与银行的管理模式、业务规模、风险状况相适应，并持续开展，推动数据真实准确客观反映银行实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行需将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升，法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。数据质量管理：银行应加强数据采集的统一管理向银行业监督管理机构报送。问责机制：建立问责机制，定期排查数据管理、数据质量控制、数据价值实现等方面问题，依据有关规定对高级管理层和相关部门及责任人进行问责。架构：银行应建立一个健全的组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值。数据治理原则：遵循全

机制等，确保数据的安全性和合规性。数据仓库的维护与优化：明确维护和优化的流程、周期、责任人等，以保证数据仓库的长期稳定运行。统一规范的数据标准：规定数据结构、数据类型、数据精度、数据格式等，以便于数据的共享、集成和决策支持。数据仓库规范是确保数据仓库建设有条不紊、提升开发效率、保证代码可读性和维护性的关键。以下是一些核心的数据仓库规范：数据模型架构原则：数据仓库应遵循分层原则，一般包括数据源层（ODS）、数据仓库层应清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、数据关系条理化、屏蔽原始数据影响。数据源层（ODS）规范：ODS层最接近数据源，不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据。数据仓库层（DW）规范（DW）、数据应用层（APP）和维表层。主题域划分原则，按照业务或业务过程划分，以及数据域划分。数据类型规范：统一规定不同的数据的数据类型，如金额使用double或decimal(28,6)，字符串使用string，id类使用bigint，时间使用string，状态使用string。数据冗余规范：宽表的冗余字段要确保高频使用，下游3个或以上使用，不造成数据延后，重复率不超过60%。NULL字段处理规范

银行业应用图数据库的主要目的是进行风险管理和合规性监管。由于金融行业的复杂性，数据往往分散在不同的系统和应用程序中，增加了数据整合和分析的难度。图数据库可以通过构建图形数据模型并利用强大的图算法提供并提高客户满意度。反欺诈：以图的形式显示账户和交易、设备、位置和其他特征之间的关系，从而识别欺诈行为。合规监管：通过收集和分析关于特定交易、账户和客户的数据，检查是否符合监管要求，并且帮助银行保持符合更准确的数据分析和综合视图。具体来说，在银行行业中，图数据库可以用于以下几个领域：客户360视图：通过整合客户的交易、账户、借记卡、贷款等多个数据源，建立客户的360度视图，识别潜在的机会，降低风险法规的状态。资产和负债管理：通过建立银行的资产负债表的图形模型，帮助银行更好地管理其资产和负债，更好地进行务增长而不增加风险。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链

湖仓一体化平台在银行业的应用银行业是湖仓一体化平台应用的典型场景。面对海量交易数据、严格的监管要求和实时的风控需求，湖仓一体化平台为银行提供了理想的数据管理解决方案。该平台能够同时满足历史数据存储、实时交易分析和监管合规等多元化需求。在具体应用中，湖仓一体化平台为银行带来三大价值：实时反欺诈分析能力将风险识别从分钟级缩短到秒级；客户360度视图构建效率提升3倍；监管报表生成时间从数天缩短到小时级。某大型商业银行采用该平台后，信用卡欺诈识别准确率提升40%，同时降低25%的数据管理成本。未来，随着金融科技发展，湖仓一体化平台在银行业的应用将更加深入。智能风控、精准营销和实时监管将成为主要应用方向，推动银行业数字化转型进入新阶段。

策略。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化：优化数据仓库的性能，包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性数据仓库建设是一个复杂的过程，涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素：需求分析：确定业务需求，包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计：定义数据仓库的高级架构，包括确定数据仓库将覆盖的主题域。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载（ETL）：开发ETL流程，用于从源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。数据仓库技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计：设计数据仓库的物理架构，包括数据存储、索引、分区和复制：确保数据仓库的安全性，包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证：对数据仓库进行测试，确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档：为用户提供培训和文档，帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线：将

组织架构、管理流程和技术系统的综合性工程。良好的数据治理能够帮助银行实现三个关键目标：一是确保数据的准确性和一致性，避免因数据错误导致的决策失误；二是满足日益严格的监管合规要求，如反洗钱、客户隐私保护等能减少风险、满足合规要求，更能释放数据潜能，成为银行数字化转型的重要推动力。未来，随着技术的发展和监管环境的变化，银行数据治理将持续演进，为银行业创造更大价值。不一致的数据。元数据管理则是对数据本身的描述信息进行管理，帮助理解数据的含义和来源。数据安全管理在银行业尤为重要，包括对敏感数据的加密、访问权限控制和操作审计等措施。数据生命周期管理规定了数据从创建银行数据治理在数字化时代，数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态，如何有效管理和利用这些数据，不仅关系到银行的运营效率，更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准，确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言，数据治理不是单一的技术问题，而是涉及

基于Hadoop的分布式存储与计算平台、关系型数据库以及新兴的云数据仓库服务。3.设计与规划进行数据仓库的逻辑设计和物理设计。逻辑设计包括确定数据模型（如星型模型、雪花模型等）、主题划分、维度定义等数据仓库搭建按照设计的数据模型和技术架构，搭建数据仓库环境。这包括创建数据库、表结构、索引、视图等，并配置相应的权限和安全设置。8.制定数据治理策略数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的关键。制定数据治理策略，包括数据质量标准、访问控制策略、数据生命周期管理等，为数据仓库的长期稳定运行奠定基础。应用场景。了解企业的业务需求、数据分析目标以及未来的数据增长趋势，是确定数据仓库规模和架构的重要基础。2.选择适合的技术栈根据业务需求和技术储备，选择适合的数据仓库技术栈。当前主流的数据仓库技术包括搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及到需求分析、技术选型、架构设计、数据建模、ETL过程等多个步骤。以下是搭建数据仓库的一般流程和关键点：1.明确需求与目标在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和数据；物理设计则涉及数据表设计、索引策略、存储格式选择等。同时，还需要规划数据仓库的架构、部署环境以及数据安全策略。4.数据整合与ETL过程数据仓库的核心功能之一是将来自不同数据源的异构数据整合成统一的格式

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。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...