医药 数据治理

、辅助决策，中医治疗等医疗服务。杨华元教授在演讲中坦言，中医药的发展离不开人工智能和大数据，在数据建模、数据采集、数据治理等技术问题上上海中医药大学希望可以和星环科技紧密合作，以项目为导向，切实解决2021年9月24日，由上海中医药大学主办，星环科技承办的中医药大数据与人工智能研讨会在星环科技总部圆满落下帷幕。中医药大数据与人工智能研讨会会议由上海中医药大学副校长舒静主持，原国家卫生健康委，北京喜马医疗科技有限公司副总经理黄勤华，上海超级计算中心大数据与云计算部副部长徐莹，上海中医药大学中医工程学科秘书李芳杰等人出席会议并作讲话。本次会议主题是“中医药大数据与人工智能”，会上嘉宾们围绕中医药大数据的发展现状、中医人工智能教学与实践以及中医诊疗仪器的发展思路等内容进行了热烈讨论。加速智能医学人才培养进程推动医院教育创新发展上海中医药大学中医工程研究所所长、终身教授杨华元在进行《医共智慧医疗发展战略需求，围绕发展综合优势，推动学科交叉融合的总体目标，坚持厚基础、重创新的教学理念，培养中医药多学科教材。一方面可以让学生掌握智能医疗、人机交互、大数据等技术，另一方面可以以理论学习为

2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。期间，星环科技将联合铭源慧途举办“智能融合：集团制造与生物医药领域的大数据与AI创新应用”闭门研讨会，邀请行业大咖，围绕集团、制造、生物医药领域的大数据、AI创新成果和应用交流分享，探讨产业数字化的发展趋势、挑战与机遇，助力企业转型升级、降本增效，开启数字新时代。精彩早知道👇👇👇报名请联系客户经理

9月26日，中医人工智能与产教融合论坛暨中医人工智能产业学院成立仪式在上海中医药大学举行。会上，星环科技创新实验室获颁牌。中医人工智能与产教融合论坛暨中医人工智能产业学院成立仪式作为技术与人才全方位培养的合作方，星环科技创始人孙元浩被聘任为上海中医药大学中医人工智能产业学院“星环科技创新实验室”主任，并在会上做学术报告。星环科技创始人兼CEO孙元浩上海中医药大学副书记、副校长朱惠蓉在会上致辞，她表示，人工智能作为引领未来的战略的技术和推动产业变革的核心驱动力，在智慧城市，智慧医疗的大背景下，未来医疗的行业将融入更多的人工智能高科技，医疗服务将走向真正的智能化，这为中医药事业发展带来了新机遇。建立中医人工智能产业学院是推进上海中医药大学培养中医高素质、应用型、复合型、创新型人才的重要举措，中医人工智能领域的产学研合作教学步入新的发展阶段。“星环科技创新实验室”将和中医人工智能产业学院一起

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案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，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等

数据治理组织是实施数据治理的关键，它涉及到组织结构的建立、职责的分配以及流程的管理。以下是数据治理组织的几个核心组成部分和职责：数据治理委员会：这是组织内的最高数据治理机构，负责制定数据治理的战略、政策和目标，监督数据治理的执行情况，并定期评估数据治理的效果，优化策略和流程。数据治理办公室：负责协调和执行数据治理的日常事务，包括数据治理的宣传、培训和咨询，收集和分析数据治理的问题和需求，提出改进建议。数据管理团队：负责数据的收集、清洗、整合和维护，确保数据的质量和安全，并提供数据分析和挖掘服务，支持业务决策。业务部门：提供业务需求，参与数据治理的决策和执行，对数据治理的效果进行评估，并在业务流程中落实数据治理的要求。技术部门：负责数据治理的技术支持和工具选型，实现数据治理的自动化和智能化，并对技术方案进行评估和优化。数据治理工作组：在各领域数据范围内进行数据治理的工作，依据数据治理委员会制定的方法和总则，制定本领域数据治理目标和工作计划，负责领域数据资产的看护，维护更新相应数据标准和元数据。数据管家：作为领域数据治理工作的协助者，确保领域治理工作的流程和内容规范，符合数据治理要求，并

什么是数据治理？根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。星环数据治理解决方案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，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理

数据治理是对企业或组织内的数据进行全生命周期管理的一系列活动，旨在提高数据质量、确保数据安全、促进数据共享和提升数据价值。目标与意义提高数据质量：通过数据治理，能够对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等质量维度进行有效管理和监控，及时发现并解决数据中的问题，从而为企业决策和业务运营提供可靠的数据支持。确保数据安全：数据治理涵盖了数据安全管理的各个方面，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等依据。主数据管理：对企业内的关键业务数据，如客户、供应商、产品等主数据进行统一管理和维护，确保主数据的准确性、完整性和一致性。实施步骤规划与评估：明确数据治理的目标和范围，对企业现有的数据状况进行全面评估，包括数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距。设计与建设：根据评估结果，设计数据治理的整体架构和实施方案，包括数据治理组织架构、数据标准体系、数据质量评估体系、数据安全管理体系等，并进行相关系统和工具的建设。执行与监控：按照设计方案，全面推进数据治理工作的实施，对数据治理的各项活动进行严格的监控和管理，及时发现并解决实施过程中出现的问题。优化与持续改进：定期对数据治理的效果

数据治理规划是数据治理项目成功实施的重要前提和基础，它为整个数据治理工作提供了清晰的方向、目标和实施路径。规划目标提升数据质量：明确数据准确性、完整性、一致性和时效性等方面的提升目标，例如将数据治理，为企业管理层提供准确、及时、全面的数据支持，辅助制定战略规划、优化业务流程、发现新的业务机会，推动企业创新发展。规划范围数据资产梳理：对企业内外部的所有数据来源进行全面清查，包括数据库、文件系统、业务系统、日志文件、外部数据源等，明确数据的类型、格式、存储位置、数据量以及数据的所有者和使用者，绘制数据资产地图，为数据治理提供清晰的对象范围。业务流程分析：深入了解数据在各个业务流程中的产生、流转、存储和使用情况，识别与数据相关的业务痛点和问题，例如数据重复录入、数据不一致导致的业务流程中断等，确定数据治理需要重点关注的业务环节和流程，确保数据治理工作与业务流程紧密结合。系统与技术架构评估：对企业现有的信息系统架构、数据存储技术、数据处理工具等进行评估，分析其对数据治理的支持能力和存在的局限性，考虑是否需要引入新的技术平台或工具，如数据仓库、数据湖、元数据管理系统、数据质量管理工具等，以

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...