集团化数据治理

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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物流集团数据治理:开启智慧物流新征程在数字浪潮汹涌的当下,数据已成为企业的核心资产之一,对于物流集团而言亦是如此。物流集团涵盖运输、仓储、配送等多个复杂环节,海量的数据在各个流程中不断产生。有效的数据治理,就如同为物流集团安装了一个精密的导航系统,能助力其在复杂多变的市场环境中精准定位、高效前行。数据治理策略与实施步骤制定数据治理战略物流集团首先要明确数据治理的目标和愿景,结合自身业务发展战略、客户信息等关键数据进行标准定义,在全集团范围内推广使用,消除数据标准不一致带来的问题。数据质量提升建立数据质量评估体系,定期对数据进行质量检查和评估。通过数据清洗、去重、补全等操作,提高数据的潜在问题和机会,从而制定更加科学合理的战略决策。比如,通过分析历史运输数据,优化运输路线,降低运输成本。增强客户满意度准确的数据能够帮助物流集团更好地服务客户。客户可以实时查询货物运输状态,物流集团也能根据客户数据提供个性的服务,提升客户体验和满意度。,制定长期和短期的数据治理计划。确定数据治理的范围,涵盖哪些业务数据,以及要达到的数据质量标准和安全要求等。建立数据治理组织架构成立专门的数据治理团队,明确各成员的职责和权限。这个团队可以包括数据
解锁集团数据新密码:数据治理全攻略集团数据治理,为何势在必行?在数字经济时代,数据已成为集团公司的核心资产,如同石油之于工业时代,对集团的运营与发展起着关键作用。从日常业务运营到战略决策制定,从客户关系管理到风险管理,数据无处不在,支撑着集团公司的每一个重要环节。数据治理能够提高数据质量,减少数据冗余、不一致和错误等问题,让集团在决策时基于准确可靠的数据,避免因数据偏差导致的决策失误。在数据安全问题日益严峻的当下,数据治理通过设置访问权限、加密、备份恢复等措施,为集团数据资产筑牢安全防线。有效的数据治理还能提升业务效率,让各部门更快获取所需信息,加强协同合作,同时满足法规要求,避免因数据管理不当而面临的法律风险。在竞争激烈的市场环境中,集团数据治理更是提升集团核心竞争力的关键。通过深度挖掘和分析数据集团能够洞察市场趋势、客户需求,从而优化产品与服务,创新业务模式,在市场中抢占先机。成功的曙光:数据治理有效策略面对这些困境,集团并非束手无策,而是可以通过一系列有效策略,突破困境,走向数据治理的成功彼岸。评估当前数据政策并找出差距是关键的第一步。集团要对现有的数据政策、流程和标准进行
行业资讯
集团数据管理
解锁集团数据管理密码:破局、革新与领航数据集团发展的“新石油”在数字浪潮汹涌澎湃的当下,数据已然成为集团运营中最为关键的生产要素,被形象地比作“新石油”。就像石油在工业时代驱动着机械的运转,支撑数据管理。解锁集团数据管理面对这些棘手的困境,集团亟需探寻有效的破局之道,通过创新的数据管理策略和技术手段,解锁数据管理的全新姿势,让数据真正成为驱动集团发展的强大引擎。(一)构建数据治理体系建立健全的数据治理组织架构是数据管理的首要任务。集团应设立专门的数据治理委员会,由高层领导担任负责人,成员涵盖各业务部门的关键代表以及信息技术专家。这个委员会肩负着制定集团整体数据战略、决策重大数据管理事项的中。数据中台作为一种新兴的数据管理架构,为集团数据集成和共享提供了更强大的支持。数据中台通过对集团内外部数据的全面整合和治理,构建了统一的数据模型和数据服务接口,能够快速响应各业务部门的数据需求起庞大的工业体系一样,数据在数字经济时代,是集团各项业务得以顺畅开展、战略得以精准制定的基石。数据对于集团的重要性不言而喻,它贯穿于集团运营的每一个环节,从市场调研、产品研发,到生产制造、市场营销
解锁集团数据资产管理密码,开启数字转型新征程数据资产:数字时代的“新石油”在数字浪潮汹涌澎湃的当下,数据已毋庸置疑地成为集团发展的核心要素,被形象地比作数字时代的“新石油”。如同石油在工业时代作为不可或缺的基础能源,驱动着机械运转、塑造全球经济格局一样,数据在当今数字时代,是集团运营、创新与决策的关键驱动力。数据资产蕴含着巨大的价值。它能精准反映市场动态,通过对海量市场数据的收集与分析数据交易的自动执行,提高交易效率,降低交易风险。云计算和边缘计算技术也将与数据资产管理深度融合。云计算提供了强大的数据存储和计算能力,集团可以根据业务需求灵活调整资源配置,实现数据资产管理的弹性扩展和,集团可以洞察消费者需求的细微变化、竞争对手的策略调整,从而及时优化自身产品与服务,在激烈的市场竞争中抢占先机。集团数据资产管理的现状剖析数据资产的“宝藏库”集团在长期的运营过程中,积累了海量且丰富的数据,犹如一座蕴藏着巨大价值的宝藏库。客户数据方面,涵盖了客户的基本信息,这些数据勾勒出客户的基础画像,帮助集团初步了解客户群体的特征。客户的购买行为数据更是关键,包括购买频率、购买金额、购买偏好
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集团数智资产
集团数智资产是集团企业在数字、智能转型过程中积累的具有价值的各类数据、技术、知识以及相关能力的总和,以下从主要类型、管理要点、价值体现等方面为你详细介绍:主要类型数据资产:包括集团内各业务系统产生的交易数据、客户数据、财务数据等结构数据,以及文档、图片、视频、社交媒体信息等非结构数据,还有介于两者之间的半结构数据。这些数据集团数智资产的基础,通过对其分析和挖掘能为决策提供依据。技术企业资源规划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统、供应链管理(SCM)系统等。这些系统是集团业务运营的数字载体,支撑着各项业务的高效运转。管理要点盘点与评估:定期对集团内的数据、技术、知识和和挖掘,集团能够深入了解市场动态、客户需求和内部运营状况,为战略决策、业务决策提供准确的数据支持,使决策更加科学、合理。优化业务流程:借助技术资产和知识资产,对业务流程进行数字改造和优化,实现自动、智能的业务操作,提高业务效率,降低运营成本。例如利用人工智能技术实现客服机器人自动应答,提高客户服务效率。创新业务模式:数智资产能够激发集团的创新能力,催生新的业务模式和产品服务。如基于大数据
集团统建数据中台:开启数字转型新引擎集团统建数据中台是什么集团统建数据中台,是一种专为大型集团企业打造的数据管理与应用平台。它旨在整合集团内部各个子公司、各个业务系统中分散的数据资源,打破数据之间。数据服务层是数据中台与业务应用之间的桥梁,它将经过处理和治理数据以服务的形式提供给集团内各个业务部门和子公司。通过API(应用程序编程接口)、数据接口等方式,业务人员可以方便快捷地获取所需的数据,用于数据质量参差不齐。数据中台具备强大的数据治理能力,能够对来自不同数据源的数据进行清洗、校验、标准等处理,从而提升数据质量。在数据清洗环节,通过设定一系列规则和算法,识别并去除数据中的噪声、重复数据和的隔阂,为整个集团提供统一的数据服务,从而实现数据的高效共享和深度价值挖掘。从构成来看,集团统建数据中台涵盖多个关键部分。首先是数据集成层,它如同一个强大的“数据搬运工”,负责从集团内各类业务系统,如ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、OA(办公自动)等系统中,采集不同格式、不同结构的数据,并将这些数据汇聚到中台。这些数据源可能包括关系型数据库中的结构数据,如订单信息、客户资料
电脑端和手机端疫情防控分析、复工分析、企业防护、员工健康分析的可视数据治理咨询服务结合集团IT现状,以DataCatalog为技术支撑,建立数据治理流程制度、技术工具和数据运营手段。数据中台的安全组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设,加强数据资产管理能力,打通各系统数据,提升数据质量和标准水平,为应用端提供统一的接口和数据服务能力。03集团数据中台建设经过信息调研,梳理出9个财务财务风险报告体系提供数据服务,助力财务分析准确性、快速性、智能和标准。提高集团下属各公司的风险管理意识,增强集团的抗风险能力。支撑集团BI及疫情数据分析接入钉钉健康统计数据、手工填报健康数据,完成模型设计模式,构建一体集团逻辑数据模型,实现更加有序的存储和组织。数“智”:资产管理能力规划构建一组规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程板块、跨层级、跨部门的互联互通、融合共享的基础。06总结集团信息推动实现人、机、物的全要素数字数据中台降低成本,实现能力共享复用;通过智能技术提升整体的运营效率。
健康统计数据、手工填报健康数据,完成电脑端和手机端疫情防控分析、复工分析、企业防护、员工健康分析的可视。4、数据治理咨询服务结合集团IT现状,以DataCatalog为技术支撑,建立数据治理流程制度管理体系制度有待完善,数据资产管理保障组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设,加强数据资产管理能力,打通各系统数据,提升数据质量和标准水平,为应用端提供统一的接口和数据服务能力。集团数据中台、评分、评级指标;为智慧财务报告与财务风险报告体系提供数据服务,助力财务分析准确性、快速性、智能和标准。提高集团下属各公司的风险管理意识,增强集团的抗风险能力。3、支撑集团BI及疫情数据分析接入钉钉组织,提供单一数据视图。按照数据模型设计模式,构建一体集团逻辑数据模型,实现更加有序的存储和组织。数“智”:资产管理能力规划构建一组规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能,包括开发、执行和监督有关方式实现整个数据大脑的数据资源,跨板块、跨层级、跨部门的互联互通、融合共享的基础。总结集团信息推动实现人、机、物的全要素数字数据中台降低成本,实现能力共享复用;通过智能技术提升整体的运营效率。
接口等方式,为集团各业务系统提供数据服务,包括数据查询、数据分析、数据可视等。数据治理层:建立数据治理体系,包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等,确保数据的合规性和安全性。四、实施步骤需求集团数据中台建设方案一、建设背景随着集团业务的不断拓展和数字转型的深入,数据量呈爆发式增长,各业务系统数据分散,形成“数据孤岛”,难以实现数据的高效共享和利用。为了提升集团数据管理水平,挖掘数据价值,建设数据中台成为必然选择。二、建设目标整合集团内分散的数据,实现数据的集中管理和共享。建立统一的数据标准和规范,提高数据质量。提供高效的数据服务,支撑集团各业务系统的数据分析和决策。为集团的数字创新提供数据基础,推动业务的智能发展。三、技术架构数据采集层:通过ETL工具、数据接口等方式,从集团各业务系统、外部数据源采集数据,包括结构数据、半结构数据和非结构数据数据存储层:采用分布式调研阶段:与集团各业务部门沟通,了解其数据需求和业务痛点,为数据中台建设提供需求依据。方案设计阶段:根据需求调研结果,设计数据中台的技术架构、数据模型、数据流程等方案。开发建设阶段:按照方案设计,进行数据
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...