集团化数据治理

物流集团数据治理：开启智慧物流新征程在数字化浪潮汹涌的当下，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化定义，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化的服务，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，为集团的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

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”在数字化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，为集团的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，开启数字化转型新征程数据资产：数字化时代的“新石油”在数字化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，被形象地比作数字化时代的“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，数据在当今数字化时代，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化执行，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

集团统建数据中台：开启数字化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的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、标准化等处理，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（办公自动化）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化数据，如订单信息、客户资料

集团数智资产是集团企业在数字化、智能化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、财务数据等结构化数据，以及文档、图片、视频、社交媒体信息等非结构化数据，还有介于两者之间的半结构化数据。这些数据是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化载体，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化改造和优化，实现自动化、智能化的业务操作，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

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化。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化水平，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、智能化和标准化。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，构建一体化集团逻辑数据模型，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总结集团信息化推动实现人、机、物的全要素数字化。数据中台降低成本，实现能力共享复用；通过智能化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化。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化水平，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、智能化和标准化。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，构建一体化集团逻辑数据模型，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。总结集团信息化推动实现人、机、物的全要素数字化。数据中台降低成本，实现能力共享复用；通过智能化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、数据可视化等。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化转型的深入，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。为集团的数字化创新提供数据基础，推动业务的智能化发展。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，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。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

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...

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。

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...

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...

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、...

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...