中台 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。

中台 数据治理 更多内容

数据数据治理是紧密相关的两个概念,它们在企业数字化转型扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点:数据治理作为数据的基础:数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程,目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面。数据治理数据提供了必要的数据标准、数据质量、数据安全等基础,确保数据运作的数据是可信的、安全的。数据作为数据治理的载体:数据是集成了数据采集、整合、存储、处理、分析和服务功能的统一平。它提供了一系列的数据处理和分析工具,帮助企业更好地挖掘数据的价值,支持业务创新和发展。数据作为数据治理的重要载体和实现工具,集成了数据治理的各种功能和工具,使得数据治理能够更加便捷地实现。数据的功能定位:数据的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及的共生共荣关系:数据治理数据在企业的数字化转型过程相互促进、共同发展。数据治理数据的前提和基础,而数据数据治理的重要载体和实现工具。数据治理的实施:数据治理实施过程框架从规划
数据台数据治理是指在数据的框架下,对数据进行全生命周期的管理,以确保数据的质量、安全性和可靠性。以下是数据台数据治理的几个关键方面:数据汇聚整合:数据需要将企业内外部多源异构的数据进行采集、治理、建模、分析,应用,使数据对内优化管理提高业务,对外可以数据合作价值释放。数据提纯加工:数据数据进行统一标准、补充属性,然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表,满足企业对数据的业务部门无法提供的数据服务能力,为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。数据治理功能:数据作为数据治理的重要载体和实现工具,集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据,企业可以更加便捷地实现数据的采集和应用,通过数据安全分级策略和数据密级保障方法等,约定数据的密级、传输、权限等,保障数据的安全使用。消除数据孤岛:数据治理在消除数据孤岛、提高数据质量、保障数据安全等方面,支撑台数据的可见、可用、可运营。数据治理数据的关系:数据数据治理工作是一个体系性的工作。数据是从后台及业务数据导入,完成海量数据的存储、计算、产品化包装过程,同时要辅助以数据治理,保证数据的输入输出质量,构成企业的核心数据能力。
数据治理数据1.数据治理定义:数据治理是企业对数据资产进行管理和控制的体系,旨在通过一系列的策略、流程和技术手段,确保数据的质量、一致性、安全性和合规性。数据治理的核心目标是提升数据的价值安全,满足法律法规的要求。数据标准化:制定统一的数据标准和规范,确保数据的一致性。2.数据定义:数据是企业数据治理数据应用层面建立套的一统一数据管理、共享与服务的体系。它通过整合、清洗、建模及标准化处理企业内部各业务系统产生的数据,形成统一的数据服务层,支持上层的业务决策、数据分析及应用创新。架构组成:数据采集层:负责从多种渠道采集数据,包括实时和离线处理。数据治理层:进行数据质量管理,使其能够更好地支持企业的决策和运营。应用:数据质量管理:通过数据清洗、校验和监控,确保数据的准确性和完整性。元数据管理:记录数据的来源、结构和用途,便于数据的溯源和理解。数据安全与合规:保障数据的隐私和、元数据管理、数据血缘分析和标准化处理。数据存储层:基于分布式存储技术,实现数据的高效存储。数据服务层:通过API接口将数据转换为标准化服务,支持业务应用。应用:支持业务决策:提供高质量的数据支持,帮助
数据数据治理是确保数据能够有效、安全地管理和使用数据的关键组成部分。以下是数据台数据治理的几个核心方面:数据质量管理:数据质量管理和监控是数据的核心功能之一,它涉及到数据的整个生命周期,包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。数据质量问题会影响企业的决策和竞争力,因此数据质量管理是企业数据管理的重要环节。数据安全:数据安全体系的构建是数据台数据治理的重要组成部分。它包括保护、数据安全审计、数据备份与恢复和数据共享与开放等方面。数据需要遵守相关法律法规,确保数据处理和分析过程符合数据保护法、隐私保护法等法规要求。数据治理数据的关系:数据治理数据的前提和基础,为数据的运作提供坚实的基础。数据作为数据治理的重要载体和实现工具,集成了数据治理的各种功能和工具,推进数据治理的落地和实施。数据价值发掘:通过数据的融合,数据可以在数据的关联关系,为数据交换和共享做好质量保障。数据的安全和合规问题:数据需要确保数据的安全性、合规性等方面,以防止数据泄露、篡改、伪造等风险。数据数据治理是一个全面的、系统的过程,它不仅涉及到数据
数据数据治理是企业数据管理领域中两个至关重要的概念,它们相互关联、相互影响,共同助力企业实现数据驱动的数字化转型。数据概念及架构:数据是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,是一种和上下文。数据数据治理的关系数据治理数据的基础:数据的建设需要高质量、规范的数据作为支撑,数据治理通过对数据的标准化、质量管控、安全管理等工作,为数据提供了稳定可靠的数据来源,确保数据台中的数据资产具有一致性、准确性和完整性。数据数据治理的实践载体:数据数据治理提供了具体的落地场景和实践平台,通过数据的建设和运营,可以将数据治理的各项制度、标准和流程进行有效落地和执行,实现数据治理的常态化和自动化。相互促进,共同提升:数据在使用过程中会不断产生新的数据需求和问题,这些需求和问题反馈到数据治理环节,推动数据治理体系的不断完善;而数据治理的持续优化又会进一步提升数据数据质量和服务能力,两者相互促进,形成良性循环,共同提升企业的数据管理水平和数据价值。
数据数据治理扮演着核心角色,通过整合数据资源、提供数据服务、确保数据安全和合规性,支持企业的数据管理和决策。以下是数据数据治理的主要作用和内容:数据整合与共享:数据通过整合内部和外部的数据孤岛,实现数据的高效流通和共享。数据治理方法论:数据的建设和实施过程数据治理的方法论包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面。数据模型管控:数据实现数据模型的全建设:数据进行业务需求调研、业务场景设计、产品开发等,以建设数据应用。数据化运营:数据还包括数据组织的定位、运营组织建设等,以实现数据治理的持续优化。数据安全与合规:构建数据安全框架,包括数据安全分类、数据安全管理制度等,确保数据处理的合规性。数据作为数据治理的载体:数据作为统一的数据服务平台,集成了数据治理的各种功能和工具,是数据治理的重要载体和实现工具。数据数据治理的共生关系:数据治理数据的前提和基础,而数据数据治理的重要载体和实现工具,它们共同推动企业的数字化转型。
行业资讯
数据治理
数据治理是企业数据治理体系的核心平台,它整合了数据治理的各项功能和流程,协调数据生产者、管理者和使用者之间的关系,确保数据的质量、一致性、安全性和合规性。通过集中化的数据治理规则、流程和工具,为企业数据资产的有效管理和利用提供支持。架构:数据治理规则层:定义了数据治理的政策、标准、规范和流程。包括数据标准管理规则(如数据格式、编码规则)、数据质量规则(如准确性、完整性要求)、元数据管理规则(如数据血缘关系定义)和数据安全隐私规则(如访问控制策略)。数据治理工具层:包含一系列用于数据治理的工具。如元数据管理工具,用于收集、存储和查询数据的元数据(如数据的来源、定义、处理历史);数据质量监控工具,能够实时或定期检查数据质量,生成质量报告;数据标准管理工具,辅助制定和维护数据标准;数据安全管理工具,实现访问控制、数据加密和脱敏等功能。数据治理服务层:以服务的形式提供数据治理功能。功能模块和使用过程符合既定的数据标准。通过在数据采集、存储和处理环节嵌入数据标准检查机制,对不符合标准的数据进行提醒、纠正或拒绝。元数据管理:元数据采集与存储:收集企业内各种数据的元数据,包括业务元数据
数据数据治理是企业数字化转型的两个关键概念,它们相互依赖、相互促进,共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据的功能定位数据的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用,且整个流程都处于数据的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程,目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面,确保数据在整个生命周期内都得到了有效的管理和控制。数据治理的作用在于为企业提供统一的数据视图,解决数据孤岛问题,并确保数据的合规性和安全性。3.数据数据治理的共生共荣关系数据治理数据的前提和基础:数据要实现数据的共享和服务化,必须建立在完善的数据治理的基础上。通过制定统一的数据标准、规范和流程,数据治理确保了数据的准确性、一致性和可靠性,为数据的运作提供了坚实的基础。数据数据治理的重要载体和实现工具:数据作为统一的数据服务平台,集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据,企业可以更加便捷地实现数据的采集、整合、存储、处理、分析和服务,进一步推进数据
数据台数据治理:数字化时代的核心支撑在数字化转型浪潮数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效管理和利用这些数据,成为每个组织面临的重大挑战。数据作为一种新兴的数据管理架构,配合科学的数据治理方法,正在为企业构建强大的数据能力提供解决方案。数据数据治理的关系数据是企业级的数据共享和能力复用平台,它打破了传统的数据孤岛,实现了数据的统一管理和服务化。而数据治理则是一套确保数据质量、安全性和合规性的策略、流程和标准体系。两者相辅相成,数据数据治理提供了技术实现平台,数据治理则为数据提供了管理保障。没有良好数据治理数据,就像没有交通规则的高速公路,虽然道路宽阔但混乱不堪;而没有数据支撑的数据治理,则如同纸上谈兵,难以落地执行。只有当两者紧密结合,才能充分发挥数据的价值。数据治理的核心内容在数据环境下,数据治理主要包含几个关键方面。首先是数据质量管理法律法规要求。此外,数据生命周期管理规定了数据从产生到归档销毁的全过程管理策略。数据数据治理的结合,正在重塑企业的数据管理方式。它不是简单的技术项目,而是涉及战略、组织、流程和技术的系统工程
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...
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...
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。...
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...
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...
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...
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...
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...