大数据安全管理 企业

大数据平台管理涉及多个方面，其核心目的是确保大数据平台的有效运行、数据的安全与合规性、以及数据价值的最大化。以下是大数据平台管理的几个关键组成部分：数据治理：包括元数据管理、数据质量管理、数据，以及不同分层的表模型构建。数据处理：提供一站式的可视化数据开发工具，基于多种大数据引擎实现工作流脚本编排，满足复杂业务需求，支持低代码生成ETL。平台管理：负责大数据平台的资源调度、系统监控和日志管理，支持弹性扩展与自动化运维。技术选型与部署：根据企业需求选择合适的大数据存储、处理和分析技术，并进行技术评估和测试。系统开发与实施：基于系统设计结果，组织开发人员完成系统的开发和实施工作，注重代码规范、版本控制、测试等。系统测试与上线：进行系统测试和上线前的准备工作，确保系统质量和稳定性符合要求，并进行上线前的安全检查。持续优化与改进：根据实际运行情况和业务需求变化，持续优化和改进大数据平台的功能和性能。血缘关系追踪、数据目录工具等，用于支持数据治理活动，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。数据安全：使用身份验证和授权机制保护数据和元数据，与不同的身份提供者集成以实现单点登录，并定义访问控制的角色和策略

保障大数据安全需要从数据源、数据存储、数据处理和数据应用等环节进行考虑，同时采取相应的技术和管理措施来保障数据的安全性和隐私性。数据泄漏：数据泄漏是大数据安全的重要问题之一。数据泄漏可能是来自于内部保障大数据的安全性，需要实现网络安全防护和入侵检测等方式。需要对系统进行适当的监控、网络安全访问控制、加强安全日志监控，及时发现和回应网络攻击。安全管理：安全管理包括数据分类、数据备份和存储、数据加密等方面。通过合理的数据分类，可以对不同的数据进行不同的安全措施。备份和存储也是大数据安全的常用策略，确保数据的可靠性和恢复性。在安全管理中，加密技术可以防止数据被未经授权的人访问和篡改。建立完善的安全策略和紧急预案，是保障大数据安全不可或缺的环节。应该建立严密的安全保卫体系，密切监控系统和网络。关于人员安全意识方面，企业应该定期对员工进行安全培训，增强员工安全意识。大数据的发展和应用给我们带来了很多保护和定期的安全漏洞扫描和修补也是解决数据泄漏问题的重要手段。网络攻击：网络攻击是指利用互联网或计算机网络漏洞，对网络系统和数据进行破坏、窃取和篡改等行为。大数据安全的很大威胁是网络攻击。为了有效地

星环科技在大数据领域有多年的积累，同时在数据安全领域有完善的解决方案。星环科技的数据安全管理平台Defensor+大数据基础平台TDH，就能够有效并快速地帮助企业构建安全可信大数据平台，解决数据要素时代面临的安全合规、数据流通问题。TranswarpDefensor是星环科技（星环信息科技）自主研发的数据安全管理平台，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全、统一分布式存储管理、统一资源调度，统一内联架构高效搞定湖仓集一体、HTAP等复杂场景，无需拼凑组件散装架构。在构建安全可信大数据平台过程中，Defensor在上层提供了一些安全合规的工具集，能实现敏感、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、图存储分析、空间数据存储、实时数据处理等各类大数据业务场景，帮助企业，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，加速企业数字化转型。Denfensor或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。TranswarpDataHub（TDH）是星环科技（星环信息科技）自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，采用领先的多模型统一技术架构，9种存储引擎支持包括

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够脱敏引擎，提供静态脱敏能力；同时，将相关链路日志进入大数据平台安全审计软件Audit监测，从而做到泄敏事件的监控与告警。基于星环科技全局数据安全防护策略改造的企业应用数据架构，为全域、全生命周期的安全规则适用的审计对象与数据字段，后台生成数据泄露类的告警规则，审计到敏感数据泄露，及时告警通知相关人员进行阻断。第四，大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险。平台可以通过镜像网关实现做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准，可以通过水印解析进行溯源。第三，能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略。依据GB/T35273—2020《信息安全技术个人信息安全规范》等规范定义敏感信息，配置

了数据管理、质量把控、安全保障等多个关键方面。从本质上讲，它是一套全面的体系，旨在确保企业或组织在大数据环境下，能够高效、安全、合规地管理和利用数据资产。在数据管理层面，AI大数据治理涉及数据的全更高效的城市管理和资源配置。比如，利用交通大数据优化城市交通信号灯的配时，缓解交通拥堵；通过对能源数据的分析，实现能源的合理分配和节能减排。在社会治理方面，AI大数据治理有助于提升社会治安水平，通过对犯罪数据、人口流动数据等的分析，预测犯罪趋势，提前部署警力，保障社会的安全与稳定。融合和广泛应用，一系列问题也随之而来，数据安全、隐私保护、算法偏见、数据质量参差不齐等，这些问题不仅制约着AI和大数据的健康发展，也给社会带来了潜在的风险。于是，大数据治理应运而生，它成为了保障AI与大数据有序发展的关键所在，接下来，让我们一同深入探寻AI大数据治理的奥秘。解锁AI大数据治理的底层逻辑（一）概念剖析AI大数据治理，是一个综合性的概念，它并非简单地将AI技术应用于大数据管理，而是涵盖，去除数据中的噪声、重复和错误信息，提高数据的纯度；通过数据标准化，统一数据的格式和定义，增强数据的一致性，使得不同来源的数据能够在一个统一的标准下进行交互和分析。安全保障则是AI大数据治理不可或缺的部分

大数据平台安全是一个多维度、多层次的问题，涉及到技术、管理和法规等多个方面。以下是一些大数据平台安全的关键策略和工具：安全策略数据安全管理组织架构：建立规范的信息安全管理组织架构，包括策略层、管理，保护用户隐私。数据销毁：使用国际标准进行数据清除、磁盘消磁以及物理销毁，避免数据泄漏风险。安全工具数据治理工具：提供数据治理框架，支持数据管理团队协作管理大数据资产和元数据。数据安全态势管理工具：帮助解决方案，包含数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等功能。最佳实践加密：在大数据管道中建立可扩展的加密实践，包括静态数据和传输中的数据。用户访问控制：基于角色的访问管理，遵循最小特权原则，限制对、评测手段和评测流程。大数据服务支撑体系：基于大数据资源为信息安全保障提供支撑服务，开展大数据在安全领域的研究及推广应用。层和控制层，以及执行层，确保从全局角度把控数据安全风险。数据分类分级：在数据产生/采集环节对数据安全等级进行分类管控，分级授权，应用元数据安全管理。数据加密：在数据传输和存储环节实现加密统一管理，使用

大数据治理是指对企业或组织的大数据进行全面管理和优化的一系列活动，旨在确保数据的质量、安全、可用性和价值最大化。以下是关于大数据治理的详细介绍：目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性，减少数据错误和噪声，为数据分析和决策提供可靠的基础。保障数据安全：保护数据免受未经授权的访问、泄露、篡改和破坏，确保数据的保密性、完整性和可用性，满足法律法规和企业内部的安全要求。促进数据共享与流通：打破数据孤岛，使数据能够在不同部门、系统和业务流程之间顺畅流动和共享，实现数据的价值最大化，支持企业的数字化转型和创新。实现数据资产化：将数据作为企业的重要资产进行管理和运营，明确数据的、存储、管理和查询，帮助用户理解数据的含义和上下文，为数据治理提供基础支持。数据安全管理：建立数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段，保障数据的安全和隐私。数据生命周期管理：对数据从产生、存储、使用到归档和销毁的整个生命周期进行管理，根据数据的价值和使用频率，合理规划数据的存储和处理方式，降低数据管理成本。主数据管理：对企业核心业务实体的数据进行集中管理和维护，确保主

大数据管理中心是一个专门用于管理和分析大数据的平台，它通过整合、存储、处理和分析海量数据，帮助企业和组织从数据中提取有价值的信息和洞察。以下是大数据管理中心的一些关键功能和特点：功能数据集成：能够批处理和实时处理，使用大数据处理框架进行数据清洗、转换和聚合。数据分析：提供数据分析工具和算法，支持统计分析、机器学习、数据挖掘等，帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来，支持交互式可视化。数据治理：强调数据的全生命周期管理，包括数据质量控制、数据安全、数据合规等。数据服务：提供数据服务接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。特点一站式解决方案：集成了数据集成、存储、处理、分析和治理等多个环节的功能，用户无需切换多个系统，提高工作效率。高性能和可扩展性：采用分布式架构和并行计算技术，能够高效处理和分析大规模数据集，并且具有良好的可扩展性。易用性：提供可视化开发工具和低代码/零代码模式，降低使用门槛，提高开发效率。安全性：具备严格的数据安全机制，包括用户认证、权限控制、数据加密、操作日志审计等，确保数据的安全和隐私。

大数据管理中心是一个专门用于管理和分析大数据的平台，它通过整合、存储、处理和分析海量数据，帮助企业和组织从数据中提取有价值的信息和洞察。以下是大数据管理中心的一些关键功能和特点：功能数据集成：能够批处理和实时处理，使用大数据处理框架进行数据清洗、转换和聚合。数据分析：提供数据分析工具和算法，支持统计分析、机器学习、数据挖掘等，帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来，支持交互式可视化。数据治理：强调数据的全生命周期管理，包括数据质量控制、数据安全、数据合规等。数据服务：提供数据服务接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。特点一站式解决方案：集成了数据集成、存储、处理、分析和治理等多个环节的功能，用户无需切换多个系统，提高工作效率。高性能和可扩展性：采用分布式架构和并行计算技术，能够高效处理和分析大规模数据集，并且具有良好的可扩展性。易用性：提供可视化开发工具和低代码/零代码模式，降低使用门槛，提高开发效率。安全性：具备严格的数据安全机制，包括用户认证、权限控制、数据加密、操作日志审计等，确保数据的安全和隐私。

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...

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...

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、...

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。

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...

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...

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...