银行风险数据集市

仓库，其处理效率会大幅度提高。这使得风险数据集市能够快速处理和分析大量的风险数据，及时提供风险评估和预警信息。在操作风险监控中，风险数据集市可以实时收集和分析银行内部的操作流程数据、交易数据等，快速发现分散在各个业务系统中，缺乏有效的整合与统一管理，导致数据质量参差不齐，数据获取和分析的效率低下。这使得金融机构在进行风险评估、预警和决策时，常常受到数据的限制，难以做出及时、准确的判断。而风险数据集市潜在的操作风险隐患，并及时发出预警，帮助银行采取措施进行防范和控制。此外，风险数据集市的基础设施依赖性非常有限，数据可以在分段后存储在不同的硬件平台上，这降低了建设和维护成本，提高了系统的灵活性和可扩展性。解锁风险数据集市：金融风控的“智慧大脑”风险数据集市：金融界的新宠在金融领域，风险数据集市正迅速崛起，成为众多金融机构的“新宠”。随着金融市场的日益复杂和竞争的加剧，金融机构面临着前所未有的风险挑战。从信用风险、市场风险到操作风险，每一种风险都可能对金融机构的稳健运营造成重大影响。而风险数据集市的出现，为金融机构应对这些风险提供了有力的支持。在过去，金融机构在风险管理方面往往面临着诸多困境。数据

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。

和监控各种风险。满足各类要求：风险数据集市不仅满足了银行内部资本充足评估、监管报告、信息披露等要求，还为资本计量等各类风险应用提供了统一有效的数据支撑。这使得银行能够更好地遵守监管要求，同时提高了数据可以帮助银行或其他金融机构更好地管理风险。数据的完整性、全面性、准确性和一致性：风险数据集市从全行的角度出发，整合了所有相关的风险数据，确保数据的完整性、全面性、准确性和一致性。这有助于银行更准确地了解自身的风险状况，从而做出更明智的决策。支持各类风险应用：风险数据集市支持各类风险应用，如风险预警监控、内部评级、市场风险、操作风险、RWA（风险加权资产）、组合风险等。这使得银行能够在统一的平台上管理应用奠定坚实基础：风险数据集市为各类风险应用平台提供了统一有效的数据支撑，为全面风险管理应用奠定了坚实基础。这使得银行能够更好地管理和监控各类风险，提高了银行的抗风险能力。风险数据集市是一个从风险角度出发的数据集市，它可以统一全行的风险数据，并确保数据的完整性、准确性、一致性和全面性。这个数据集市可以支持各种风险应用，例如风险预警、市场风险、操作风险、组合风险等，并

、风险数据、运营数据等。这些数据如果分散在各个系统中，不仅难以管理和利用，还可能影响银行的决策效率和风险控制能力。因此，数据归集成为银行数据管理的重要环节。银行数据归集的核心目标是通过统一的数据平台，将不银行数据归集银行数据归集是指银行将分散在不同业务系统、渠道和部门的数据进行集中采集、整理和存储的过程。随着金融业务的快速发展和数字化转型的推进，银行每天都会产生海量的数据，包括客户信息、交易记录、网上银行等。由于不同系统的数据格式和标准可能不一致，银行在归集过程中需要对数据进行清洗和转换，确保数据的质量和一致性。然后经过处理的数据会被加载到数据仓库或数据湖中，供后续分析和应用使用。数据归集在银行运营中扮演着重要角色。首先，它能够提高银行的决策效率。通过归集后的数据，银行管理层可以更全面地了解业务状况，快速做出战略决策。然而，银行数据归集也面临一些挑战。首先是数据质量问题。由于数据来源多样，可能。此外，数据安全和隐私保护也是重要挑战。银行在归集数据的过程中，必须确保客户信息的安全，防止数据泄露和滥用。为了应对这些挑战，银行可以采取多种措施。一方面，银行可以引入先进的数据管理工具和技术，例如大数据

银行数据仓库是银行进行数据管理与分析的核心系统，具有重要作用和独特的架构及应用特点：作用支持决策制定：整合银行内部各类业务数据，为管理层提供全面、准确且及时的数据洞察，助力制定战略决策。风险管理支持，确保银行运营符合法律法规和内部制度规范架构特点数据来源广泛：涵盖核心银行系统、信用卡系统、网上银行系统、风险管理系统以及外部信用评级机构、市场数据供应商等多个数据源，数据类型丰富多样，包括结构化：汇聚客户信用信息、贷款还款记录、市场风险指标等数据，构建风险评估模型，精确识别和量化信用风险、市场风险以及操作风险等各类风险，辅助银行提前制定风险应对策略，保障银行资产安全。客户关系管理：深度剖析客户基本信息、交易行为、偏好等数据，实现客户细分与精准营销，增强客户满意度和忠诚度，提升银行市场份额。合规与审计：集中存储和管理各类业务数据，满足监管部门对银行数据的合规性要求，为内部审计工作提供详实的数据数据、半结构化数据以及非结构化数据。分层架构设计：通常采用多层架构，包括操作数据存储（ODS）层、明细数据层（DWD）、汇总数据层（DWS）和应用数据层（ADS）或数据集市层。ODS层存储从各数据

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、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

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：确保银行的数据准确、完整、一致和可信，以支持业务运营和决策。数据全与隐私保护：确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性，以保护客户和银行的机密信息。数据访问与共享管理：明确数据的访问权限和共享规则，以支持合规要求和业务需求。数据生命周期管理：管理数据的完整生命周期，包括数据的创建、存储、使用、归档和销毁。数据标准化与元数据管理：定义和维护数据标准和元数据，以确保数据的一致性和可理解性。数据所有权数据管理、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

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，业务部门、IT部门和风险管理部门都需要设立数据治理专员，形成跨部门协作机制。这种三层架构能够确保数据治理策略得到有效执行。制定数据标准统一的数据标准是数据治理的基础。银行需要制定全面的数据标准体系，包括，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。

科技水平位列行业前茅。问题与需求该全国性股份制商业银行数据仓库及数据集市原采用Oracle数据库作为底层数据库进行数据的存储、计算、加工。自近年来后随着互联网银行、手机银行、移动支付等相关新兴银行业务的不断开展，该全国性股份制商业银行数据仓库的使用已逐渐出现了以下问题：现有的存储资源不够用；半结构、非结构数据存储运用效率不高；大数据量的情况下，传统数据数据库技术已经出现了出现严重效率不高，已开始度等多个方面进行综合评比，终星环科技凭借其成熟的产品、先进的技术、经验丰富的团队等优势，成功与该全国性股份制商业银行在大数据平台层面达成技术合作。解决方案该全国性股份制商业银行原有数据仓库采用支撑采用TDH支撑，并在远期规划中将逐步扩大TDH的使用场景，实现数据层面OLAP的有力支撑。图1：全国性股份制商业银行大数据平台总架构图1、对于历史数据的支撑目前该全国性股份制商业银行数据（ExaminationandAnalysisSystemTechnology，EAST）是中国银保监会自2012年开始对于银行业的主要非现场监管要求之一，包含银行标准化数据提取、现场检查项目管理、数据模型生成工具、数据模型发布与管理等功能模块。在银行业的实际

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...