大型数据治理有哪些

数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化等核心问题。根据功能侧重点的不同，数据治理产品可以分为以下几大类别。元数据管理工具是数据治理产品中最基础的类别。这类产品专注于捕获、存储、分析和展示关于数据的数据，即元数据。它们能够自动发现数据资产，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于

。通过提示询问LLM，人工智能推理模型就能生成响应，响应可以是对问题的回答、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。大型语言模型有哪些用途？大型语言模型越来越受欢迎，因为它们在一系列NLP任务中具有广泛的和聊天机器人：与老一代人工智能技术相比，LLM能够以一种更自然的方式与用户进行对话。大型语言模型有哪些优势？大型语言模型具有许多优势，如：可扩展性和适应性：LLM可以作为定制用例的基础。在LLM的什么是大型语言模型（LLM）？大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。生成式人工智能一词也与LLM密切相关，事实上，LLM是。随着这些优势的不断涌现，企业纷纷投资这项技术。大型语言模型如何工作？大型语言模型采用一种复杂的方法，涉及多个组成部分。在基础层，大型语言模型需要在大量数据（有时称为语料库）上进行训练，这些数据的大小通常也有类似的作用，它为交流和生成新概念提供了基础。早的人工智能语言模型可以追溯到人工智能诞生之初。所有语言模型都是先在一组数据上进行训练，然后利用各种技术推断关系，再根据训练数据生成新内容。语言模型通常

TranswarpDataStudio,功能涵盖数据资产管理、数据开发、数据运营三大功能模块协同,打造管用一体的数字化运营平台。丰富的数据治理案例某大型央企：助力某大型央企进行数字化、智能化的数据建设和数据管理。对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服务，提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技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。数据治理战略落地：新形势下，企业推进数字化转型要内外兼修和，识清企业自身所处的数字化阶段的同时结合“十四五”规划，制定符合企业自身需求的数据治理体系化方案，稳步有序的实现领先数字化企业。专项数据治理实施：围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期八大维度，结合星环丰富的咨询服务

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎

数据治理的价值有哪些在当今数字化时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和数据应用的日益广泛，数据治理作为管理和利用数据资产的有效手段，其重要性不断凸显。数据治理不仅是一套技术解决方案，更是一种组织战略，它通过建立明确的政策、流程和标准，确保数据的质量、安全和有效利用。那么，数据治理究竟能为组织带来哪些价值呢？提高数据质量与可信度数据治理的核心价值之一是显著提高组织内部数据的风险。例如，在金融行业，准确的数据可以帮助机构更好地评估信用风险；在医疗领域，可靠的病人数据能够支持医生做出更精准的诊断。数据治理通过持续监控和改进数据质量，为组织的各项业务活动提供了坚实的数据基础。增强合规性与减少风险随着全球数据保护法规的日益严格，数据治理在确保合规方面的价值变得尤为重要。完善的数据治理框架能够帮助组织系统地识别、分类和管理敏感数据，实施适当的访问控制，并建立数据使用的审计跟踪。这不仅有助于避免因违规而导致的高额罚款和声誉损失，还能增强客户和合作伙伴对组织的信任。同时，良好的数据治理也能减少数据泄露和滥用的风险，保护组织免受安全事件的威胁。促进数据资产的价值实现数据治理的

和合规性能力。实施有效的数据治理战略，可使企业轻松获得数据，用于数据驱动型决策，同时保护数据免遭未经授权的访问，并确保符合监管要求。数据治理有哪些好处数据治理是释放数据价值的关键，而数据是企业的重要资产什么是数据治理？数据治理是一种全面的方法，包括在整个生命周期内管理组织数据资产的原则、实践和工具。通过使数据相关要求与业务战略保持一致，数据治理可为整个组织提供卓越的数据管理、质量、可见性、安全性。通过实施稳健的数据治理方法，企业可以充分利用其数据资产，获得竞争优势，并通过确保健全的数据和隐私实践来赢得和维护客户的信任。提高运营效率，降低成本：有效的数据治理使企业能够为其数据资产创建单一的真实来源，防止数据蔓延和孤岛，并减少重复。这将提高效率、降低成本，并使整个数据资产的安全和治理概念管理变得更容易。提高生产力，加快决策：数据治理可确保数据的准确性、一致性和可信度，从而促进数据民主化。它助于企业促进知识共享，建立更好的数据文化，从而提高创新能力，改善决策，实现数据价值大化。增强安全性和隐私性：数据治理通过实施控制和流程来防止未经授权的访问和滥用敏感数据，从而降低安全和隐私风险。它促进

集群部署，因此存储和计算数据规模有限，根据实际应用情况来看，其支持的设备数量存储上限为百万级，无法满足国内大型企业的海量设备的数据存储和计算要求。查询分析能力和性能不足：InfluxDB使用了跟SQLInfluxDB等国外开源时序数据库无法满足国内海量数据的存储分析和安全需求开源单机架构，存储和计算能力有限：InfluxDB是Influxdata的一款开源时序数据库，其采用单机部署，不支持分布式，jwt的认证密钥为空字符串，攻击者可以伪造任意用户身份在InfluxDB中执行SQL语句，带来巨大的安全风险。开源软件存在“被制裁”风险：Influxdata属于国外开源软件，其官网有公开说明，产品和俄罗斯在近期俄乌事件中将这方面风险彻底暴露。从以上可以看出，开源软件在性能方面无法满足国内企业海量数据处理需求，而安全性方面也存在不足，并且开源软件本身受出口管制法律限制，这些无疑给国内用户带来了巨大的商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的

大数据数据治理平台有哪些？在当今数据驱动的时代，大数据已成为企业决策和运营的核心资产。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企业面临的重要挑战。数据治理平台应运而生，它们为企业。综合型数据治理平台提供全面的数据治理解决方案，涵盖从数据发现到数据质量监控、从访问控制到合规管理的各个方面。这类平台适合需要端到端数据治理能力的大型企业。专注于数据质量的平台将主要精力放在识别和修复数据提供了系统化的工具和方法来确保数据的质量、安全性和可用性。本文将介绍大数据数据治理平台的主要类型和功能。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常具备一系列核心功能，旨在帮助企业实现数据的全生命周期管理保护，并帮助企业遵守相关法律法规。数据血缘分析则追踪数据的来源、转换过程和流向，为数据可信度评估和问题排查提供支持。主要类型的数据治理平台根据功能和侧重点的不同，大数据数据治理平台可以分为几种主要类型。选择数据治理平台的考虑因素在选择适合的数据治理平台时，企业需要考虑多个因素。首先是企业的具体需求，是更关注数据质量、合规性还是数据可发现性。不同行业和不同规模的企业可能有完全不同的侧重点。平台的可扩展性

为有价值的信息资产，正是数据归集与数据治理要解决的核心问题。数据归集是指从分散的源头系统性地收集、整合数据的过程。想象一家大型医院，门诊系统、检验科室、住院部各自产生数据，这些数据若不进行归集，就会形成治理正是对数据进行规范化管理的一系列活动。它包括建立数据标准，比如统一"客户名称"的命名规则；实施质量控制，识别并修正错误数据；明确责任归属，确定谁有权修改哪些数据。一个常见例子是，某企业不同部门记录数据归集与数据治理：数字时代的基石工程在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会运转的新能源。从清晨手机推送的消息，到深夜电子报告的生成，人类每天都在产生海量数据。如何有效收集、管理这些数据，使其转化通过数据归集可以实时监测风险；在城市管理中，归集的交通数据能帮助优化信号灯配时。数据归集打破了信息壁垒，为后续应用打下基础。但仅仅归集数据远远不够。未经治理的数据就像未经提炼的原油，难以直接使用。数据客户电话号码格式混乱，有的带区号有的不带，通过数据治理可以统一规范。数据归集与治理虽不像人工智能那样吸引眼球，却是数字经济不可或缺的基础工程。它如同城市的给排水系统，平时不为人注意，但一旦出现问题就会影响全局。在这个数据定义一切的时代，做好这两项工作，就是为未来积蓄重要的战略资源。

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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、...