中台 数据治理

数据中台和数据治理是紧密相关的两个概念，它们在企业数字化转型中扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点：数据治理作为数据中台的基础：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。数据治理为数据中台提供了必要的数据标准、数据质量、数据安全等基础，确保数据中台运作的数据是可信的、安全的。数据中台作为数据治理的载体：数据中台是集成了数据采集、整合、存储、处理、分析和服务功能的统一平台。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。数据中台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。数据中台的功能定位：数据中台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中台的共生共荣关系：数据治理和数据中台在企业的数字化转型过程中相互促进、共同发展。数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是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

数据中台数据治理是指在数据中台的框架下，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。以下是数据中台数据治理的几个关键方面：数据汇聚整合：数据中台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：数据中台对数据进行统一标准、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：数据中台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。通过数据中台，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，支撑中台数据的可见、可用、可运营。数据治理与数据中台的关系：数据中台和数据治理工作是一个体系性的工作。数据中台是从后台及业务中台将数据导入，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。

数据中台的数据治理是确保数据中台能够有效、安全地管理和使用数据的关键组成部分。以下是数据中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中台的核心功能之一，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：数据中台安全体系的构建是数据中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。数据中台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。数据治理与数据中台的关系：数据治理是数据中台的前提和基础，为数据中台的运作提供坚实的基础。数据中台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，数据中台可以在数据的关联关系中，为数据交换和共享做好质量保障。数据中台的安全和合规问题：数据中台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。数据中台的数据治理是一个全面的、系统的过程，它不仅涉及到数据的

数据治理与数据中台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.数据中台定义：数据中台是企业数据治理和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

数据中台与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。数据中台概念及架构：数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种和上下文。数据中台与数据治理的关系数据治理是数据中台的基础：数据中台的建设需要高质量、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，为数据中台提供了稳定可靠的数据来源，确保数据中台中的数据资产具有一致性、准确性和完整性。数据中台是数据治理的实践载体：数据中台为数据治理提供了具体的落地场景和实践平台，通过数据中台的建设和运营，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：数据中台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中台的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。

数据中台在数据治理中扮演着核心角色，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。以下是数据中台在数据治理中的主要作用和内容：数据整合与共享：数据中台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：数据中台的建设和实施过程中，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：数据中台实现数据模型的全建设：数据中台进行业务需求调研、业务场景设计、产品开发等，以建设数据应用。数据化运营：数据中台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。数据中台作为数据治理的载体：数据中台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。数据中台与数据治理的共生关系：数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是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。

数据治理中台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中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，包括业务元数据和

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，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.数据中台的功能定位数据中台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中台的管理之下。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.数据中台与数据治理的共生共荣关系数据治理是数据中台的前提和基础：数据中台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，为数据中台的运作提供了坚实的基础。数据中台是数据治理的重要载体和实现工具：数据中台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。通过数据中台，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

解锁数据治理中台：企业数字化转型的密钥数据治理中台：数字时代的新引擎数据治理中台就像是企业的智慧大脑，它对海量的数据进行收集、整理、分析和挖掘，将原本杂乱无章的数据转化为有价值的信息，从而为企业的战略决策、业务创新、风险管理等提供有力支持。从优化客户体验到提升运营效率，从精准营销到产品创新，数据治理中台的应用场景无处不在，它正在深刻地改变着企业的运营模式和竞争格局。一、数据治理中台是什么数据治理中台是一种将数据治理理念与中台架构相结合的新型数据管理体系，它致力于打破企业内部的数据孤岛，实现数据的集中管理、共享和价值挖掘。通过整合企业内外部的各类数据资源，运用先进的数据处理技术和治理方法，数据治理中台能够为企业提供高质量、一致性的数据服务，为业务决策、运营优化、创新发展等提供强大的数据支持。在企业的整体架构中，数据治理中台处于核心枢纽的位置，连接着底层的数据源和上层的业务应用系统。它与企业的各个业务系统紧密相连，从这些系统中采集数据，并对数据进行清洗、转换、整合等处理，使其成为符合标准的数据资产。同时，数据治理中台又为各类业务应用提供数据服务，如数据分析、报表生成、智能决策等，实现数据

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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、...