搭建企业级数据治理

数据治理
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。

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搭建企业级数据仓库,需要考虑以下几个方面:数据源的整合:企业数据往往来自多个不的系统和数据库,需要将这些数据整合存储到一个中央数据仓库中。数据质量管理:为了确保数据的准确性和一致性,需要建立数据质量管理系统,包括数据清洗、数据标准化和数据验证等工作。数据模型设计:数据仓库的设计需要根据企业的业务需求,建立适合的多维数据模型,使得查询和分析更加高效和准确。ETL工具的选择和开发:ETL加密,数据权限管理,以及身认证和访问控制等措施。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。(Extract-Transform-Load)工具可以辅助将数据从源系统抽取并转换为适合数据仓库存储的格式。数据仓库架构设计:要设计一个稳定,高可用和高性能的数据仓库,需要考虑主从架构,集群部署和数据备份等问题。数据可视化和分析:构建一个交互式数据可视化平台,可以使得业务人员和分析师更加直观地分析数据和发现商业价值。数据安全和合规:数据仓库中存储大量敏感的商业数据,安全和合规的保护是必须的,需要实现数据
搭建企业级数据平台:开启数据驱动的增长引擎数据困境:企业发展的暗礁在当今数字化浪潮中,数据已然成为企业的核心资产,犹如石油之于工业时代,是驱动业务创新、优化决策、提升竞争力的关键要素。但许多企业数据管理与运用的征程中,却遭遇了重重困境,这些困境如同暗礁,阻碍着企业前行的航船。企业级数据平台:破局之道企业级数据存储、分析、应用平台,是一个整合了数据采集、存储、管理、分析、挖掘以及可视化展示等多种企业级数据平台首先要解决的就是数据孤岛问题。它通过建立统一的数据标准和规范,采用ETL技术,从企业的各个业务系统、数据库、文件系统、外部数据源等采集数据,并对数据进行清洗、转换和加载,将不同格式、不同结构的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中。深度数据分析,挖掘数据价值拥有了整合后的海量数据企业级数据平台利用强大的数据分析能力,对数据进行深度挖掘。这包括运用数据挖掘算法,如聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等,发现数据中的潜在模式、趋势和关系。快速数据应用,驱动业务创新企业级数据平台不仅仅是一个数据存储和分析的工具,更是一个将数据转化为实际业务价值的平台。它通过提供丰富的数据应用接口和可视化工具,使业务人员能够快速获取数据分析结果,并将其应用到实际业务中。
行业资讯
企业级数据
企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分:统一存储和管理:企业级数据湖采用对象存储作为统一存储,将各种类型的数据以集中方式进行统一管理,解决了数据孤岛问题,降低了运维管理的难度。支持多种数据类型:企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储,提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合:企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计,让计算和存储资源具备更好的可扩展性,为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎:企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台,直接进行数据处理和分析,无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理:企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务,帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性:企业级数据湖注重数据安全和合规性,提供稳定、可靠、安全且合规的云计算基础设施服务,包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等。云原生特性:企业级数据湖具备云原生特性,容器化计算通过将数据流式传输到数据湖来实现超大的弹性和近乎实时的数据
企业级数据搭建:从概念验证到生产部署的全流程搭建企业级数据湖是一个系统化的工程过程。在概念验证阶段,建议选择具有代表性但风险可控的业务场景,某物流公司选择了运单数据分析作为试点,仅用3周时间就验证了技术可行性,其中关键成功因素包括:明确的范围界定(聚焦5个核心数据表)、合理的成功标准(查询响应<3秒)以及充分的资源准备(配备2名资深工程师)。环境准备环节需要特别注意硬件配置的平衡性,存储,按需扩展"原则,基础组件包括分布式存储系统(如HDFS)、资源管理框架(如YARN)和计算引擎(如Spark),某互联网企业的经验表明,这种模块化设计使后续功能扩展效率提升了50%。生产部署阶段的运维阶段后,需要建立包含50+监控指标的全方位监控体系,某运营商的实践包括:存储容量预测(采用ARIMA模型)、计算任务排队监控(阈值设为20个)以及数据流入速率告警(波动超过30%即触发)。安全维护
随着信息时代的来临,企业级数据仓库已成为数字化转型的关键部分。企业级数据仓是一个用于集中存储和管理企业结构化数据数据中心,它可以支持各种复杂的分析和报告。借助企业级数据仓库,企业能够基于数据进行决策,并提高其业务效率和创新能力。企业级数据仓库的特点主要有以下几个方面:数据质量:数据企业级数据仓库中通过清洗、整合和验证等手段进行处理,从而保证了数据的质量和一致性。此外,企业级数据仓库还可以根据不同的业务需求进行数据扩展和收缩,以满足企业数据分析需求。处理速度:企业级数据仓库具备高效的数据查询和分析能力,可以快速处理大量的数据。这使得它能够在实时或者准实时的情况下,为企业数据分析和报告服务,帮助企业更加迅速地做出决策。可扩展性:企业级数据仓库具有非常好的可扩展性,可以根据不同的业务需求进行扩展或缩减。这有助于降低企业的成本和风险,同时提升企业的灵活性。企业级数据仓库是数字化转型中不可或缺的重要组成部分,它可以有效地提升企业数据管理和分析能力,从而助力企业实现更好的业务增长和创新。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。
解锁企业级数据仓库:开启数据驱动的商业智慧大门数据仓库:企业数据困境的救星在企业数据管理的困境中,企业级数据仓库犹如一盏明灯,为企业照亮了前行的道路。企业级数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定数据库就像是一个个独立的小作坊,各自为政,数据分散且缺乏统一的规划和管理。它们注重数据的实时更新和事务的快速处理,但在面对复杂的数据分析和决策支持需求时,却显得力不从心。而企业级数据仓库则不同,它更像是一个大型的中央仓库,将来自企业各个业务系统、不同数据源的数据进行整合和集中管理,打破了数据孤岛,让数据能够在企业内部自由流通。企业级数据仓库具有鲜明的特点,这些特点使其成为解决企业数据管理痛点的关键。它能够基于历史数据进行趋势分析、预测未来发展,为企业的战略决策提供有力支持。例如,通过对过去几年销售数据的分析,企业可以预测市场需求的变化趋势,提前调整生产计划和营销策略。正是由于这些特性,企业级数据;而稳定的历史数据存储则为企业的长期发展规划和战略决策提供了坚实的依据。可以说,企业级数据仓库是企业实现数据驱动决策的核心基础设施,是企业在数字化时代赢得竞争优势的关键所在。建设之旅:步骤与要点全解析
数据中台:企业级数据复用平台在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业核心的资产之一。如何高效管理和利用这些数据,成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的企业级数据架构理念,正在改变传统的传统ETL工具的替代品,而是一种全新的数据管理思维模式。数据中台的核心价值在于"一次建设,多次复用",通过构建企业级数据资产中心,避免重复的数据处理工作,提高数据使用效率。与传统数据管理方式相比数据管理方式,为企业构建了一个可持续复用的数据资产平台。数据中台的概念与价值数据中台是指企业将分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化后形成的统一数据服务平台。它既不是简单的数据仓库升级版,也不是,数据中台具有明显的优势。传统模式下,每个业务系统往往独立建设自己的数据体系,导致数据孤岛现象严重,重复开发成本高,数据一致性难以保证。而数据中台通过统一的数据标准和治理体系,实现了数据的互联互通,大幅提供可视化的数据处理工具,支持数据的加工和建模;数据服务层将处理好的数据以API或其它形式提供给前端应用使用;数据治理层则贯穿整个体系,确保数据质量和安全。特别值得一提的是数据资产目录,它是数据中台的
企业级数据归集:数字化时代的基石在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业宝贵的资产之一。企业级数据归集作为数据管理的基础环节,正逐渐成为各类组织数字化转型的核心能力。本文将介绍企业级数据归集的概念、重要性及技术实现。什么是企业级数据归集企业级数据归集是指将分散在不同系统、不同格式、不同来源的企业数据进行识别、抽取、转换并集中存储的过程。与个人或小规模数据收集不同,企业级操作需要考虑数据规模、处理效率错误、重复、不完整记录)、数据转换(统一格式、单位、编码)、数据丰富(补充关联信息)等步骤。这一阶段的质量直接影响后续数据价值。无论如何演变,企业级数据归集的核心目标始终未变:将分散的数据转化为可用的资产。在数字化转型浪潮中,建立科学、有效、安全的数据归集能力,已成为企业不可或缺的基础设施。、系统兼容性以及后续应用场景等复杂因素。想象一家大型零售企业,其数据可能分散在线上商城系统、线下POS终端、客户关系管理软件、供应链管理系统等多个孤岛中。数据归集就是要将这些分散的信息"珍珠"串成一条完整的"项链",为后续的数据分析和决策提供完整素材。为什么数据归集如此重要数据归集的首要价值在于打破信息孤岛。许多企业内部存在数十甚至上百个信息系统,这些系统往往独立建设、标准不一。通过归集,企业能够
在当今数字化时代,数据被视为企业的重要资产,因此数据迁移已成为企业发展和转型的关键环节之一。企业级数据迁移不仅涉及大量数据的转移,还需要解决安全性、完整性和一致性等诸多挑战。企业级数据迁移的挑战企业级数据迁移面临诸多战,其中包括数据量大、数据类型多样、数据一致性、数据安全性和迁移时间等方面的问题。这些挑战主要源于以下几个方面:数据量大:企业数据量往往巨大,需要耗费大量时间和资源,可能会导致迁移,并且小化对业务操作的影响,以避免业务中断和损失。企业级数据迁移的关键策略与方法如何成功地实施企业级数据迁移是每个企业都面临的重要问题。以下是一些关键策略与方法,供参考:制定详细的迁移计划:在进行数据迁移中断。测试和监控:在数据迁移完成后,企业应进行充分的测试和监控,以确保迁移的顺利进行和数据的正确性。企业级数据迁移是一个复杂而重要的过程。面对诸多挑战,企业需要制定详细的迁移计划,选择合适的迁移工具和延误和成本增加。数据类型多样:企业数据通常包括结构化数据和非结构化数据,如数据库、文档、图像、视频等,不同类型的数据需要采用不同的迁移方法。数据一致性:在数据迁移过程中,要保证源数据和目标数据的一致性
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...
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...
行业资讯
数据中台建设
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...
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...
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...
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。
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...
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...
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...