图书馆 资源数据治理

语料库管理技巧：让数据为你所用在人工智能和大数据时代，语料库已成为语言研究和自然语言处理的核心资源。一个高质量的语料库，就像一座精心管理的图书馆，能够为研究者提供准确、全面的语言数据支持。语料库管理不仅是一项技术工作，更是一门艺术，需要科学的方法和细致的规划。一、语料库建设：从源头把控质量语料库建设是管理的基础。在数据采集阶段，需要明确语料库的用途和目标用户群体。对于通用语料库，要注重语料的代表性和平衡性；对于专用语料库，则要突出专业性和针对性。数据清洗是确保语料质量的关键步骤，包括去除重复数据、修正错误标注、统一格式标准等。元数据标注则为语料库的后续使用提供重要参考，需要详细记录语料的来源、时间、作者等信息。二、语料库维护：确保数据活力语料库的维护是一个持续的过程。定期更新能够保证语料库与时俱进，反映语言的最新发展。在更新过程中，要注意保持语料库的平衡性，避免某些类型语料的过度增长。数据备份是语料库管理的重要环节，需要建立多重备份机制，确保数据安全。版本控制则能够有效管理语料库的更新历史，方便追溯和比较。三、语料库应用：释放数据价值高效的检索系统是语料库应用的基础。建立多维度、多条

数据归集与智能化应用：数字时代的隐形脉络数据归集如同建造一座数字图书馆的过程。数据归集面临的挑战在于如何在海量信息中筛选有价值的部分，这需要设计精妙的数据清洗算法，剔除噪声干扰，保留真实信号。当原始数据积累到一定规模，智能化技术便开始展现魔力。机器学习算法能够发现人类难以察觉的关联规律，比如电商平台通过分析数千万用户的浏览记录，构建出精准的推荐模型。更复杂的深度学习网络可以处理医疗影像数据，辅助医生识别早期肿瘤。这些应用的核心在于算法能够从历史数据中归纳知识，并将知识转化为决策能力。从结绳记事到云存储，人类始终在寻找更有效的信息处理方式。今天的数据归集与智能化应用，本质上是这种追求的延续。当我们在享受智能服务带来的便利时，不应忘记背后是无数数据工作者构建的基础设施。理解这套运行机制，有助于我们更好地驾驭数字文明，而不是被动地卷入数据洪流。

信息系统、财务软件、图书馆管理系统、学生工作平台等往往由不同厂商在不同时期开发建设，采用各异的技术架构和数据标准。这种异构性导致系统间数据流通受阻，形成一个个孤立的信息岛屿。数据孤岛带来的直接后果是管理效率低下。例如，当学生基本信息在教务系统更新后，图书馆系统、宿舍管理系统可能无法自动同步，需要人工重复录入。这不仅增加了行政人员的工作负担，还容易导致数据不一致。更深层次的影响是阻碍了数据价值的挖掘考量高校在推进数据集成项目时，需要特别关注几个关键因素。数据标准的统一是基础工作，应制定全校统一的编码规则和数据字典，如人员工号、部门代码等核心字段必须全校一致。同时需要建立数据治理机制，明确数据质量智慧校园：高校异构数据集成解决方案数据孤岛：高校信息化建设的普遍困境在高等教育机构数字化转型过程中，一个普遍存在的难题是各类信息系统之间形成的"数据孤岛"现象。教务管理系统、科研管理平台、人事——分散存储的数据难以进行综合分析，无法为学校决策提供有力支持。异构数据集成的技术路径解决高校数据孤岛问题的核心在于实现异构系统间的数据集成。当前主流的技术方案包括以下几种：基于中间件的数据交换平台是一种

，数据资产目录管理工具软件是一种专门用于对企业各类数据资产进行系统化梳理、分类、索引和描述的工具，就如同图书馆的目录系统，能帮助我们快速定位和理解馆内的海量书籍。数据资产目录管理工具软件在企业的数据的质量得到了有效提升，为企业的数据治理工作奠定了坚实的基础。从数据治理的角度来看，数据资产目录管理工具软件是实现数据治理目标的核心工具之一。它助力企业建立起完善的数据标准和规范，确保数据在采集、存储。每一个数据资产在软件中都有对应的元数据描述，包括数据的业务含义、数据结构、数据更新频率、数据所有者等。数据治理：守护数据的质量与合规在数据的世界里，数据治理是保障数据质量与合规的坚固盾牌。数据资产解锁数据资产新姿势：探秘数据资产目录管理工具软件一、开启数据资产的导航之旅在数据管理的庞大体系中，数据资产目录管理工具软件宛如一座灯塔，为企业指引着数据资产的有序管理之路。它究竟是什么呢？简单来说管理体系中占据着举足轻重的地位，是连接数据产生与数据应用的关键桥梁。它不仅为企业的数据资产提供了一个统一的“栖息地”，让数据不再散落各处，难以寻觅；更重要的是，它通过对数据的标准化处理和规范化管理，使得数据

解锁数据目录：数字化时代的关键数据管理工具数据目录的核心功能（一）数据发现与搜索想象一下，企业拥有海量的数据，如同一个巨大的图书馆，里面摆满了各种各样的书籍。而数据发现与搜索功能，就像是图书馆的维护这些元数据。它不仅记录数据的基本定义，还涵盖数据的来源，比如员工信息表的数据来源于人力资源管理系统；以及使用情况，用于薪资核算。通过对元数据的有效管理，组织内的人员能够更好地理解数据的含义和用途来源于各个业务部门的交易数据，经过财务系统的汇总、计算和处理，最终形成财务报表。数据血缘追踪能够准确记录这一过程，包括数据经过了哪些转换步骤、由哪些系统参与处理。通（四）数据治理支持在数据质量方面检索系统，用户可以通过输入关键词，或是依据元数据，如数据的来源、数据类型，快速定位到自己需要的数据。这一功能极大地提升了数据的可发现性，以往员工可能需要花费大量时间在各个系统中查找数据，现在通过数据目录的搜索功能，几分钟内就能找到所需，大大加快了数据访问速度，提高了工作效率。（二）元数据管理元数据，堪称数据的“说明书”，它对于理解数据上下文起着举足轻重的作用。数据目录就像一个细心的管家，能够全面捕获和

数据治理的好处在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。然而，未经管理的数据就像一座没有索引的图书馆，资源再丰富也难以发挥其真正价值。数据治理作为一套系统化的管理方法，正逐渐成为各类组织提高竞争力的关键工具。提高数据质量数据治理较直观的益处在于显著提高数据质量。通过建立统一的标准和规范，组织能够确保数据的准确性、完整性和一致性。当所有部门都遵循相同的数据定义和格式时，信息孤岛现象自然消解。高质量的数据为决策提供了可靠基础，减少了因数据错误导致的判断失误。研究表明，良好的数据治理能够将数据错误率降低60%以上，这对依赖数据驱动的行业尤为重要。增强合规性与安全性随着全球数据保护法规日趋严格，合规已成为组织不可回避的责任。数据治理框架帮助组织系统化地管理数据隐私与安全，确保符合法规要求。通过明确数据所有权、建立访问权限控制和审计追踪机制，组织不仅能避免高额罚款，更能赢得客户信任。在数据泄露事件频发的今天，良好的数据治理就像为组织的数据资产筑起了一道防护墙。优化运营效率当员工不必花费大量时间寻找、验证或修正数据时，工作效率自然提高。数据治理通过消除冗余数据、简化数据流程，显著

关于课程安排、教师授课情况、学生考试成绩的数据，还是学生管理系统里学生的基本信息、考勤记录、奖惩情况，亦或是图书馆管理系统中的图书借阅数据等，都能被中台精准采集。在数据采集过程中，中台会运用大数据计算管理系统和图书馆管理系统相互独立。教师想要了解某个学生的综合情况，需要分别登录不同的系统去查找相关信息，不仅耗费时间和精力，而且还容易出现信息遗漏。而在引入数据中台后，这些分散在各个系统的数据被汇聚到及时采取措施加以解决。例如，通过分析学生的借阅数据，发现某个专业的学生对某类书籍的借阅量明显增加，而图书馆这类书籍的存量不足。学校图书馆就可以根据这个数据反馈，及时采购相关书籍，满足学生的阅读需求。再解锁智慧校园数据中台：教育数字化的未来密码智慧校园数据中台是什么？想象一下，校园是一个庞大的社区，里面有各种各样的“小世界”，像教务系统记录着课程安排和成绩，图书管理系统掌握着书籍借阅信息，学生管理一起。现在，教师只需在一个平台上，就能全面了解学生的学习成绩、考勤情况、借阅习惯等信息，大大提高了教学和管理的效率。数据治理：守护数据质量数据治理是智慧校园数据中台的重要功能，它就像是数据的“质量

三层核心组件。底层是数据资产层，如同图书馆的藏书库，通过数据采集、清洗、存储等流程，将原始数据加工为可用的数据资产。中间层是数据工具层，提供类似"图书检索系统"的分析建模、标签管理等功能。某物流企业在此层部署智能路径优化算法后，配送效率提高18%。上层是数据服务层，像图书馆的借阅服务窗口，通过API接口、可视化报表等方式，向业务部门输出即时可用的数据产品。数据中台创造的价值主要体现在三个方面。首先是与实用性，过度追求新技术可能增加实施风险。组织架构上，需要设立专门的数据治理团队，某企业因忽视这点导致中台建成后各部门仍各自为政。演进路径上，建议采用"小步快跑"策略，优先解决核心业务痛点，而非追求一文读懂数据中台在数字化转型的浪潮中，"数据中台"逐渐成为企业提高数据价值的关键基础设施。对于非技术背景的读者而言，这个概念可能既熟悉又陌生。本文将从本质、构成和价值三个维度，用通俗语言解析数据中台的核心逻辑。数据中台的本质是企业级数据能力共享平台。想象一个大型超市的中央仓储系统：各个门店（业务部门）无需自建仓库，而是通过统一配送中心（数据中台）获取标准化商品（数据服务）。这种模式解决了传统企业

、学校、图书馆等负责本单位数据的管理和共享；行业协会则在促进本行业数据治理规范发展方面发挥作用。治理对象：涵盖了政府在履行职责过程中产生的各类数据，如人口数据、经济数据、地理信息数据、社会保障数据、医疗卫生数据等，以及公共机构在提供服务过程中积累的相关数据。治理关键环节数据资源梳理：对公共部门所拥有的各类数据进行全面清查和盘点，包括数据的来源、格式、内容、存储位置等，建立数据资源目录，为后续的数据治理公共数据治理是对公共部门所拥有和产生的各类数据进行有效管理和优化利用的一系列活动，旨在提升公共数据的质量、安全性和价值。治理目标提升数据质量：确保公共数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为公共决策、公共服务和社会治理提供可靠的数据支持。促进数据共享与开放：打破部门之间的数据孤岛，实现公共数据在不同部门、不同层级政府以及社会公众之间的安全共享和有序开放，提高数据的利用效率。保障数据安全：建立健全治理提供有价值的参考依据。治理主体与对象治理主体：主要包括政府部门、公共机构以及相关的行业协会等。政府部门在公共数据治理中起主导作用，负责制定政策、法规和标准，统筹协调数据治理工作；公共机构如医院

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...