构建数据要素治理体系

，分析和评估数据管理的成熟度，指导数据管理体系治理方案的实施。数据治理政策和标准：围绕构建数据基础制度，逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所建设、数据数据要素治理是一个综合性的治理体系，它包含以下几个主要内容：数据治理全生命周期管理：以应用场景为导向，围绕数据要素治理全生命周期，促进数据要素合规高效流通。数据流通准入规则：建立数据要素流通准入标准治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据要素市场信用体系：建立数据要素市场信用体系，完善数据交易失信行为认定、守信激励、失信惩戒、信用修复、异议处理等机制。数据治理责任：压实企业的数据治理责任，鼓励企业积极参与数据要素市场建设，围绕数据来源、数据产权、数据质量、数据使用等，推行数据流通交易声明和承诺制。多方协同治理：构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，明确各方主体责任和义务，完善行业自律机制。数据流通标识规则：基于对数据动态本体对象的统一标识和管理，引导各参与方加强数据要素流通全流程中的分类分级标识标定管理。数据安全运营管理平台：建设数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测

产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

体系：以应用场景为导向，围绕数据要素治理全生命周期，促进数据要素合规高效流通。数据要素流通服务平台：依托平台推动公共数据与社会数据融合，开发数据新应用，挖掘数据要素价值潜能。新技术赋能数据要素安全流通：利用隐私计算、多方安全计算、区块链等技术优势，实现数据要素可信可控可计量的高质量流通。构建以数据为关键要素的数字经济，涉及以下几个核心方面：数据要素市场化配置：通过市场化配置实现数据要素的价值，深化数字经济和实体经济融合，为经济高质量发展提供新动能。数据要素流通政策与法律法规技术：通过技术创新，搭建数据要素安全可信流通关键技术体系，实现“数据可用不可见，数据不动价值动”。数据要素流通标准：建立完善的参考框架、实施指南、评估评价等数据要素流通基础共性标准，推动数据要素市场各生产环节最重要的投入要素，成为推动效率变革的新引擎。数字经济对产业结构升级的影响：加快建设数字基础设施，推动通信和广电等信息基础设施共建共享，为数字产业化和产业数字化的协同发展夯实基础。数据要素治理：建立健全的政策与法律法规是培育数据要素市场、促进数据要素安全流通的重要保障。数据要素流通制度：支撑数据要素流通宏观政策主张走向具体落地实践的主要途径和载体，形成制度框架下的数据要素流通行为范式。数据要素流通

经营权的分离，以解决数字经济发展中的数据产权问题。这一创新框架旨在保护数据处理者的权益，同时确保数据的安全和合法使用。在激活数据流通交易方面，旨在规范数据要素市场，通过构建多层次、多元化的数据交易市场体系，促进数据资产价值的提升，并支持数据要素型企业的成长，特别是中小企业的数字化转型。近日，发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，简称“数据二十条”，确立我国数据基础制度的核心框架，以促进数据要素的价值大化，支持实体经济的发展，并推动经济的高质量增长。“数据二十市场评价贡献的收益分配机制，确保政府在数据收益分配中发挥引导和调节作用。在安全治理方面，提出创新政府数据治理机制，强化企业的数据治理责任，并鼓励社会多方参与协同治理。数据作为一种新型生产要素，具有可条”涵盖了数据产权、流通交易、收益分配和安全治理四大领域，共包含20项具体政策措施。在数据产权方面，政策鼓励对公共数据、企业数据和个人数据进行分类和分级授权，确立了数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的分置机制。在数据流通交易方面，强调完善数据的合规性和监管规则，建立规范高效的数据交易平台，培育数据流通和交易服务的生态系统，并构建安全合规的数据跨境流通机制。在收益分配方面，提倡建立一个基于

度要素的综合性框架。理解这些基本要素，对于任何希望从数据中获取价值的组织都至关重要。数据治理的基本概念数据治理是一套涉及组织内数据使用、管理和保护的流程、政策和标准体系。它确保数据在整个生命周期中的准确性血缘追踪和影响分析。组织与流程要素数据治理的成功离不开明确的组织架构和角色定义。常见角色包括数据治理委员会、数据所有者、数据管理者和数据使用者等。这些角色共同构成数据治理的责任体系，确保每项数据资产都有构建适应自身需求的数据治理体系，从而充分释放数据价值，降低合规风险，并在数据驱动的时代保持竞争优势。数据治理的目标是让数据真正服务于组织的战略目标，而非成为负担或风险源。数据治理要素是什么在当今信息爆炸的时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。有效管理和利用这些数据资源，需要一套系统化的方法，这就是数据治理的核心意义。数据治理不是单一的技术解决方案，而是一个包含多维、可用性、完整性和安全性，同时帮助组织符合相关法规要求。良好的数据治理能够将原始数据转化为可信赖的战略资产，为决策提供坚实依据，而非仅仅停留在技术层面的数据管理。核心要素解析数据治理的关键要素是数据

数据治理体系方案一、数据治理目标提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性，减少数据错误和缺失，为企业决策提供可靠的数据支持。加强数据安全：建立完善的数据安全管理体系，保护企业敏感数据和个人隐私，防止数据泄露、篡改和滥用。促进数据共享：打破数据孤岛，实现企业内部数据的互联互通和共享，提高数据的利用效率，为业务创新和协同发展提供数据基础。符合法律法规要求：确保企业的数据治理活动符合相关法律法规和监管要求，避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损失。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略方向、政策和决策，协调各部门之间的数据治理工作，对数据治理的重大事项进行审批。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责制定数据治理的工作计划、流程和规范，组织开展数据治理的各项工作，监督和评估数据治理的效果，向数据治理委员会汇报工作进展。数据质量管理等，协助数据所有者进行数据治理工作。数据安全管理员：负责制定和实施数据安全策略，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据安全事件的发生。三、数据治理流程规范数据标准管理制定数据标准：包括

工业和信息化部网络安全产业发展中心发布《数据要素市场生态体系研究报告(2023年)》。报告通过文献分析、数据统计、案例对标等方式，系统分析数据要素市场发展现状、产业链环节布局、产业生态主体分工、数据流程治理监管等方面内容，形成中国数据要素市场生态图谱。同时利用SWOT分析法研析中国数据要素市场发展优劣势，挖掘数据要素市场发展新机遇、新挑战、新需求，助力推动数据要素市场生态高质量发展。数据素市场规模持续扩大，产业链各节分布均衡总体规模持续扩大，预计2025年突破2000亿元。随着数据量爆发发及数据要素市场化建设不断完善，数据要素市场价值加速释放，市场规模、主体规模高速壮大。市场规模来看，2022年，中国要素市场规模超1000亿元同比增速27%，2017-2022年年均复合增长率超25%，预计2025年中国数据要素市场规模将突破2000亿元”。主体规模来看，2022年，中国数商企业数量达

数据治理体系是指通过建立一套完整的规范和流程，以确保组织内数据的质量、可用性安全性和合规性的体系。数据治理体系的搭建是组织能够有效管理和利用数据的基础，下面简单介绍数据治理体系的搭建步骤。第一步：明确数据治理目标和需求在搭建数据治理体系之前，组需要明确数据治理的目标和需求。具体来说，需要确定组织内数据治理的目标是什么，例如提高数据质量、加强数据安全管理等。此外，还需要了解组织内各个部门或业务领域的数据需求，包括数据使用和共享的需求等。第二步：立数据治理团队建立一个专门的数据治理团队是搭建数据治理体系的重要一步。该团队应该由具有数据治理专业知识和经验的人员组成，他们可以责制定数据治理策略、推动方法等。同时，还需要将数据质量管理纳入到组织内部的绩效考核体系中。第五步：加强数据安全管理数据安全是数据治理的另一个重要方面。为了确保数据的安性，组织需要建立完善的数据安全管理机制。这包括对数据的访问控制、数据加密、数据备份和容灾等措施。同时，还需要加强员工的安全意识培训，确保他们能够正确处理和保护数据。第六步：建立数据治理体系评估和改进机制一旦搭建起数据治理体系，组织需要建立评估和改进机制，以不断

构建数据基础制度是为了更好地管理和利用数据资源，确保数据的安全、高效和合规使用。数据作为现代经济的重要生产要素，其有效管理和利用对于推动经济发展、提升社会治理能力、促进科技创新等方面具有重要意义。以下是构建数据基础制度的一些关键方面：数据治理框架：建立一套完整的数据治理框架，包括数据的采集、存储、处理、分析、共享和销毁等全生命周期管理。数据安全与隐私保护：制定严格的数据安全政策和隐私保护措施：建立数据价值评估体系，量化数据的经济价值，为数据交易和定价提供依据。数据人才培养：加强数据科学和数据管理相关人才的培养，提高全社会的数据素养。数据技术创新：鼓励数据技术的创新和应用，推动大数据、人工智能、云计算等技术的发展。，确保个人和组织数据的保密性、完整性和可用性。数据标准化：推动数据标准的制定和实施，以便于不同系统和平台之间的数据互通和互操作。数据开放与共享：鼓励数据的开放和共享，同时确保数据共享过程中的合规性和安全性。数据质量控制：建立数据质量控制机制，确保数据的准确性、一致性和可靠性。数据法律与伦理：明确数据的法律地位，制定相关法律法规，同时考虑数据伦理问题，确保数据使用符合社会道德和伦理标准。数据价值评估

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...