银保监数据治理

与责任管理：明确数据的所有权和责任，以推动数据的正确使用和管理。数据治理组织与流程建设：建立数据治理组织和相关流程，以保数据治理的实施和监督。商业银行数据治理的实施需要借助相关的技术工具和方法，涉及到商业银行数据治理是指商业银行在管理和利用数据方面所采取的系列措施和过程。数据治理旨在确保银行的数据资产被正确管理、保护和利用，以支持银行的业务需求和决策。商业银行数据治理的主要目标包括：数据质量管理数据管理、数据成、数据质量管理、数据安全等方面的技术支持。同时，也需要制定相应的政策规定、组织构和流程，培训相关员工，并制定监督和评估机制，以确保数据治理的有效实施和持续改进。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34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。

银行数据治理是指通过一系列技术和方法，对银行数据进行有效管理和控制，以提升数据的质量、合法性、合规性，减少数据生产问题，提高数据的合理分布和使用。包括“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务如何满足这些需求。同时，也需要对现有的数据资源进行分类和评估，以确保数据治理的有效性。“采”即数据采集清洗：采集数据是数据治理的基础，在这个步骤中，银行需要确定从各种业务系统中采集哪些数据，并制定采集、分层、加密、备份等管理，以保证数据的安全性和稳定性。“用”即数据使用：数据治理的终目的是为了支持银行业务决策，因此这个步骤包括了对数据的查询、报表生成、数据分析、模型预测等功能。银行需要建立完善的数据服务体系，以支持不同业务部门对数据的需求和应用。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，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型

银行数据治理该怎么做数据已成为现代银行业核心的资产之一。良好的数据治理不仅能提高银行运营效率，还能增强风险管控能力，改善客户体验。那么，银行数据治理应该如何开展呢？明确数据治理目标银行数据治理的首要任务是明确目标。一般来说，银行数据治理需要实现以下几个基本目标：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性；满足监管合规要求；支持业务决策和风险管理；提高数据资产价值。这些目标需要与银行的整体战略相结合，促进数据在银行内部的流通和利用。持续改进机制数据治理不是一次性项目，而是持续的过程。银行需要建立数据治理的评估和改进机制，定期审查数据治理效果，根据业务发展和监管要求不断调整治理策略。引入先进的数据治理工具和技术，如元数据管理、数据血缘分析等，提高治理效率。同时，要加强数据治理人才培养，形成专业化的数据治理团队。银行数据治理是一项系统工程，需要高层重视、全员参与、长期投入。只有建立科学完善的数据治理体系，银行才能在数字化时代保持竞争优势，实现可持续发展。，形成可执行的数据治理框架。建立组织架构有效的数据治理需要明确的组织架构支持。银行通常需要设立数据治理委员会，由高层管理人员牵头，各部门负责人参与。委员会下设数据治理办公室，负责日常协调工作。同时

银行数据治理在数字化时代，数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态，如何有效管理和利用这些数据，不仅关系到银行的运营效率，更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准，确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言，数据治理不是单一的技术问题，而是涉及法规；三是挖掘数据价值，支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节，需要通过数据清洗、标准化和验证等手段，消除重复、错误和、使用到归档或销毁的全过程规则。此外，明确的数据所有权和清晰的组织职责划分也是数据治理成功的关键。结语银行数据治理是一项长期而复杂的工作，需要管理层的高度重视和全行范围的参与。良好的数据治理不仅能减少风险、满足合规要求，更能释放数据潜能，成为银行数字化转型的重要推动力。未来，随着技术的发展和监管环境的变化，银行数据治理将持续演进，为银行业创造更大价值。

银行数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。以下是银行数据治理的几个关键要素：数据治理架构：银行需要建立一个组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确不同层级和部门的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据管理框架：银行应制定数据，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私，划分数据安全等级，明确访问和拷贝等权限，监控访问和拷贝等行为，完善数据安全技术，定期审计数据安全。数据合规性：银行数据治理应遵循法律法规、采购合同、客户授权治理政策、程序和标准，确保全行各方面的活动能够围绕数据治理的核心目标展开。该框架应明确数据治理的范围，对数据分类、存储、处理、传输和销毁等方面制定指南。数据安全和隐私：银行必须建立数据安全策略与标准及本行信息安全与隐私保护政策等相关规定，确保合规性。数据访问控制：银行数据库采用严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问敏感数据。这通常通过使用基于角色的访问控制来实现。数据生命周期管理

商业银行数据治理指商业银行对数据的管理、监管和质量控制的一套规范和流程，包括数据收集、存储、处理、分析和应用等全过程。商业银行数据治理的目的是确保数据质量、数据安全性、数据一致性和数据完整性，以有效地支持银行的业务运营、风险管理和决策制定等方面。商业银行必须采取有效的措施来保护客户的个人信息和其他敏感信息，防止数据泄露和丢失，维护客户信任和银行业务连续性。商业银行数据治理的实践中，需要遵循以下一些原则：数据质量管理：数据质量管理是商业银行数据治理的核心，确保数据的准确性、可靠性和一致性。银行应该对数据进行规范化处理、数据归档和数据备份，确保数据可靠和防止数据灾害。数据安全控制：商业银行要保障不同的数据共享方式，如数据仓库、数据交换和API等，确保了数据的安全性和合规性。数据治理体系：商业银行需要建立完备的数据治理体系，以规范数据处理和数据管理流程，包括数据治理架构、数据分析和数据报告等。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

商业银行数据治理：数字时代的金融基石数据：商业银行的新“石油”商业银行在日常运营中，积累了海量的数据，涵盖客户信息、交易记录、信贷数据、市场动态等多个维度。这些数据宛如一座蕴藏丰富的宝藏，等待着被。商业银行利用海量的历史数据和先进的数据分析模型，能够对信用风险、市场风险、操作风险等各类风险进行更准确的评估与预测。商业银行数据治理的关键作用（一）提升经营管理效率在当今数字化时代，商业银行的运营管理市场竞争，业务创新成为银行实现可持续发展的关键。数据治理作为银行数字化转型的核心内容，为业务创新提供了强大的动力和支撑。通过有效的数据治理，商业银行能够整合和分析海量的客户数据、市场数据以及行业数据面临着前所未有的挑战与机遇。数据治理作为数字化转型的关键环节，对于提升商业银行的经营管理效率具有至关重要的作用。通过实施有效的数据治理策略，商业银行能够实现数据的整合与共享，打破数据孤岛，为精细化运营提供坚实的数据基础。在业务流程优化方面，数据治理同样发挥着重要作用。通过对业务流程中产生的大量数据进行分析，银行可以识别出流程中的瓶颈环节和低效操作，进而进行针对性的优化和改进。此外，数据治理还有

商业银行数据治理是指商业银行通过建立完善的数据治理体系，对其内部各类数据进行全生命周期管理，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享与应用，从而增强银行的风险管理能力、提升经营决策水平和市场竞争力管理，建立元数据仓库，为数据治理提供基础支撑。数据仓库与报表管理：构建数据仓库，整合银行内部各类数据，为数据分析和报表生成提供统一的数据平台。治理流程与方法数据治理流程：包括数据规划、数据采集、数据的一系列活动，以下是详细介绍：治理背景与目标背景：随着金融科技的快速发展和银行业务的日益复杂，商业银行面临着海量数据的管理挑战，同时监管要求也日益严格，对数据质量和数据安全提出了更高的标准。目标：提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性；加强数据安全管理，保护客户隐私和银行敏感信息；促进数据共享与应用，提升银行的业务创新能力和决策效率。治理架构与职责治理架构：通常包括决策层、管理层和执行层。决策层负责制定数据治理战略和政策，统筹协调各方资源；管理层负责制定具体的数据治理计划和流程，监督执行情况；执行层负责具体的数据治理工作的实施。职责分工：数据治理委员会作为决策机构，负责制定战略

银行数据质量治理工作对于银行的稳健运营、风险控制、客户服务以及战略决策等方面都具有至关重要的意义。以下是一些常见的银行数据质量治理工作措施：建立数据治理组织架构成立数据治理委员会：由银行高层领导担任质量标准、治理流程和方法，持续提升银行数据质量水平。加强数据源头管理业务系统优化：对银行核心业务系统进行优化升级，在数据录入环节增加必要的校验规则和提示信息，防止错误数据的录入。例如，在客户身份证号码录入主席，各业务部门负责人和数据管理专家作为成员，负责制定数据治理战略方针、决策重大事项、协调资源分配以及监督数据治理工作的整体推进。设立数据质量管理团队：该团队可隶属于银行的数据管理部门，成员包括数据，制定年度数据质量工作计划，明确数据质量目标、重点治理领域、项目预算以及实施步骤等，为全年的数据质量治理工作提供指导框架。数据质量评估：建立一套科学、全面的数据质量评估指标体系，涵盖准确性、完整性和预警规则，一旦发现数据质量指标偏离正常范围，立即发出警报通知相关人员进行处理。定期对数据质量治理工作进行总结和回顾，分析数据质量改进情况，总结经验教训，根据业务发展和监管要求的变化，适时调整数据

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...