电网数据资产管理

电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程，旨在提高数据质量，保障数据安全，提升数据价值。治理背景和目标背景：随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展，电网、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像用户隐私，一旦泄露或被篡改，将可能造成严重的安全事故和社会影响，因此数据安全防护要求高。业务系统集成困难：电网企业存在多个不同时期建设的业务系统，如EMS（能量管理系统）、DMS（配电管理系统数据质量评估和监控，对发现的问题及时进行治理和优化，包括数据清洗、转换、修复等操作，同时进行元数据管理和数据标准建设。数据共享与应用：在确保数据安全的前提下，建立数据共享平台，实现数据在电网企业内部数据量呈爆发式增长，数据来源广泛且类型复杂，包括设备运行数据、电力交易数据、用户用电数据等。目标：通过数据治理，实现数据的标准化、规范化、一致化，提高数据的准确性、完整性和及时性，为电网的安全稳定运行

。电网数字化转型的核心是智能化运行系统。智能化运行系统是一种基于智能化技术的电力系统运营管理平台，可以对电力系统进行全面监测、智能分析和优化调度。利用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了对电网运行助力电网数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环、设备状态、能源流动等各个方面的实时监测和可视化管理。智能化运行系统具有实时性、精准性、智能性、可靠性和安全性等特点，可以极大地提高电网运行效率和可靠性，提高能利用率和用户满意度。电网数字化转型还包括基础设施数字化、业务数字化和服务数字化等方面。基础设施数字化主要包括电网设备和工程的数字化管理，实现电网信息化和管理的全面覆盖。业务数字化主要包括电力市场、能源交易、电网规划、设备运维等业务的数字化管理，促进电力市场的公平竞争和行业的可持续发展。服务数字化主要包括用户服务、售后服务、在线客服等服务的数字化管理，提高用户满意度和服务质量。电网数字化转型面临着多方面的挑战和机遇。一方面，数字化转型需要

数据资产目录管理是一种管理和维护组织中各种数据资产的过程。涵盖了数据的分类、分层、标准化、文档化、审查更新和存档。数据资产目录管理可以帮助组织建立一个对资产的全面认识，提高资源管理效率，降低数据处理成本，支持决策制定和风险管理。数据资产目录管理的要性全面了解数据资产：数据资产目录管理可以为组织提供全面性、准确性和持续性的数据资产文档化信息，帮助组织了解其数据资产所涉及的信息领域及范围。协调管理数据资产：数据资产目录管理可以确保不同业务系统间的数据元素的一致性和标准化，准确地捕捉数据资产的规范信息，协助组织内部各部门进行数据资产的管理。支持企业精细化管理：数据资产目录管理可以帮助组织建立完整的数据资产体系，加强对数据的监管，有利于机构合理利用自身数据资产，实现数据的规范化、标准化及精细化管理。提升风险控制力度：数据资产目录管理可以根据系统全面评估和协调，确定数据资产安全管理的目标和标准规范，以便合理制定险控制策略和提升企业信息安全等级。数据资目录管理方法数据资产目录的建立：建立数据资产目录是实施数据资产目录管理的第一步，要明确所有数据资产，并对其进行分类和分层，以确保数据的标准化

数据资产目录管理是指对组织中的数据资产进行分类、标注、归档和存储管理的过程。它包括实施数据资产的识别、收集、整理和维护，以便组织能够更好地解和利用自己所拥有的数据资产。数据资产目录管理的目标是帮助组织更好地管理和利用数据资源，提高数据管理的效率和质量。具体来说，数据资产目录包括以下几个方面的内容：数据资产的识别与收集：通过对组织各个部门和系统中的数据进行梳理、分析和收集，建立数据资产目录。目录中包括数据的来源、拥有者、质量等信息，以便组织能够全面了解和管理自己所拥有的数据资产。数据资产的理与分类：对已收集到的数据资产进行整理和分类。据数据的属性、类型、用途等进行分类，便于后续的数据检索和利用。数据资产的标注与描述：对数据资产进行标注和描述，为用户提供更多相关信息，方便他们更好地理解和利用数据。标注和描述的内容可以包括数据的格式、结构、内容、质量等。数据资产的归档与存储管理：对已整理和标注的数据资产进行归档和存储管理。建立合理的数据存储体系和存储策略，确保数据能够长期保存和管理。数据资产目录管理能够帮助组织更好地管理和用自己的数据资源，提高数据的可访问性、可发现性和可用性，为组织的业务

数据资产管理平台是指用来管理和监控企业数据资产的一种软件平台通过数据资产管理平台，企业可以集中管理数据资产，包括数据的采集、存储、处理、传输和共享等环节。这些平台通常提供数据目录、数据字典、数据质量管理、数据安全管理等功能，帮助企业全面了解和掌握自己的数据资产，提高数据的可用性、可靠性和安全，以支持企业的业务决策和创新发展。数据资产管理平台的特点和功能包括：数据集中管理：数据资产管理平台可以集中管理和监控企业的各类数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。数据目录和数据字典：数据目录和数据字典，企业可以整理和组织数据资产，建立数据的元数据和数据质量标，提高数据的可发现性和可理解性。数据质量管理：数据资产管理平台可以实时监控数据的质量和完整性，并提供数据清洗、数据匹配、数据修复等功能，帮助企业保持数据的质量。数据安全管理：数据资产管理平台可以管理和控制数据的访问权限、数据的敏感性等，确保数据的安全性和隐私性。数据共享和协作：数据资产管理平台可以支持数据的共享和协作，帮助不同部门和团队之间共享数据，并提供协同工作的功能，促进数据驱动的业务创新。数据资产管理平台是企业管理和优化数据资产的重要工具，可以帮助企业提高数据资产的价值和利用率，实现数据驱的业务创新和发展。

数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，以下从数据资产管理的内容、关键流程、重要意义等方面进行介绍：数据资产管理的内容数据标准管理：建立和维护统一的数据标准，包括数据格式、编码规则可信度。数据安全管理：制定数据安全策略和措施，保护数据资产免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏等威胁，确保数据的保密性、完整性和可用性，涉及数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术和管理手段。元数据管理：对元数据进行采集、存储、管理和查询，元数据是关于数据的数据，包括数据的定义、来源、关系、处理逻辑等信息，帮助用户理解和管理数据资产，为数据治理提供基础支持。主数据管理：在整个企业范围内，对关键的、共享决策提供数据支持，涉及数据的ETL（抽取、转换、加载）过程管理、数据模型设计、数据存储优化等工作。数据资产管理的关键流程数据资产盘点：对企业内的数据资产进行全面梳理和清查，包括数据的类型、来源、存储位置、使用情况等，形成数据资产清单，为后续的管理工作提供基础。数据资产分类与分级：根据数据的业务属性、重要性、敏感性等因素，对数据资产进行分类和分级，以便采取不同的管理策略和安全措施。数据资产价值评估

数据资产管理系统是一种用于管理企业数据资产的软件系统。通过收集、存储、管理和共享企业的各种数据资源，包括文档、图片、视频、音频、数据库、软件等，提高企业数据的可靠性、安全性、可访问性和可用性。数据资产管理系统还可以帮助企业在数据层面做出更的战略决策和管理决策，包括数据分析、信息准确性、数据查找等，以提高企业的效率和竞争力。此外，数据资产管理系统也能够帮助企业满足法律和监管要求，防止泄露和盗用等安全风险。数据资产管理系统具有许多优点，包括：统一的数据平台：数据资产管理系统提供了一个通用的平台，可以统一管理和共享企业各种类型的数据，帮助企业实现数据整合和共享。数据可视化：数据资产管理系统也可以对数据资产管理系统配有高级分析工具，以便进行更深入的数据分析和挖掘，提高企业数据收集、利用、管理和创新的效率。全文搜索：数据资产管理系统可以所有数据进行全文检索，帮助人员快速地查询到所需要的数据，提高工作效率。数据资产管理系统可以为业提供高效、安全、智能的数据管理服务，增强企业的数据治理能力，并且帮助企业构建一个更智能、高效的数据管理体系。

解锁数据密码：企业如何做好数据资产管理数据资产：数字时代的新宝藏在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已悄然成为企业最为珍贵的资产之一，被视作数字时代的新宝藏。简单来说，数据资产是指企业或组织拥有或控制的，能够为其带来经济利益或具有潜在价值的数据资源。这些数据可以是结构化的，如企业的财务报表数据、客户交易记录；也可以是非结构化的，像社交媒体上的用户评论、企业内部的文档资料等。数据资产管理：概念与内涵（一）定义与关键职能数据资产管理，英文简称DAM，是指对企业或组织拥有的数据资产进行全面的管理和优化，以实现数据资产的价值最大化。这一管理过程需要充分融合业务、技术和管理等多方面因素，确保数据资产能够保值增值，持续为企业创造价值。数据资产管理涵盖了一系列关键职能，这些职能相互关联、协同运作，共同构成了数据资产管理的核心内容。规划职能是数据资产管理的起点，它要求企业根据自身的战略目标和业务需求，制定全面的数据资产战略规划，明确数据资产的发展方向、重点领域和实施路径。就如同建造一座大厦，需要先有详细的设计蓝图，规划职能为数据资产管理提供了这样的蓝图，指引着后续工作的开展。控制职能则侧重于对数据

数据资产管理是指对企业数据资产进行某种形式的管理，其中包括了建立和组织数据库、数据仓库、数据字典等，确保数据的准确性、完整性、可靠性和安全性，并使数据能够在企业内自由流通和使用。数据资产管理的目标是确保企业数据资产的价值大化。它包括企业数据资产的分类、规划、设计、建立、维护保护和使用等方面。此外，数据资产管理还与数据治理、数据安全、数据分析等领域密切相关。数据资产管理可以维护数据的质量、流程、安全、价值和效率。可以帮助企业提高决策的可靠性和效率，提高商业价值，进企业的业务发展。数据资产管理的关键步骤包括：数据资产识别和分类：确定企业拥有的数据资产，它们进行分类和组织，了解数据资产的来源、类型和用途等信息。数据资产规划和设计：制定数据资产的规划和设计策略，包括数据架构设计、数据标准化规范、数据采集和整合方法等，以确保数据的一致性和标化。数据资产管理系统建立：建立数据管理系统，括数据库、数据仓库、数据字典和元数据等，用于数据的存储、访问和管理。数据资产维护和保护：制数据维护和护策略，包括数据备份、恢复、安全控制等，确保数据的可靠性和安全性。数据资产使用和流通：确保数据的自由流通和使用，在

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...

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...

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...

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、...

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...

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...