大数据资产管理公司

资产管理提供了新的思路和方法。一、建立数字资产分类体系梳理资产类型：全面盘点公司的数字资产，包括文档资料（如合同、报告、方案等）、多媒体素材（图片、视频、音频）、代码库、数据模型等。按照资产的性质借助知识库，优化公司数字资产管理策略在数字化转型加速的当下，公司积累的各类数字资产呈爆炸式增长，如何高效管理这些资产，挖掘其价值，成为企业面临的关键挑战。知识库作为知识管理的核心工具，为加强公司数字。这些元数据不仅有助于资产的分类管理，还能为后续的搜索和分析提供关键信息。知识关联与拓展：对于重要的数字资产，挖掘其与其他相关知识的联系，如引用的理论、涉及的项目案例等。在知识库中建立这些关联关系，形成方式，为数字资产在知识库中的有序存储和快速检索奠定基础。二、实现数字资产的知识化录入元数据提取与标注：在将数字资产录入知识库时，提取关键元数据，如资产名称、创建时间、作者、所属项目等，并进行详细标注知识网络，使员工在查阅资产时能够获取更全面的背景信息和知识拓展。三、利用知识库实现高效检索与共享智能搜索功能：借助知识库强大的搜索算法，支持员工通过关键词、标签、元数据等多种方式快速检索所需数字资产

搭建公司大数据平台：从数据海洋到价值金矿在数字经济时代，数据已经成为企业最宝贵的资产。搭建公司大数据平台，就是为企业打造一座从数据海洋中挖掘价值金矿的现代化工厂。这座工厂能够将分散、杂乱的数据转化为清晰的洞察和明智的决策，推动企业创新发展。一、大数据平台的核心价值大数据平台的核心价值在于实现数据资产的集中管理和高效利用。通过统一的数据采集、存储、计算和分析体系，企业可以打破部门壁垒，消除数据孤岛，构建完整的数据资产视图。平台提供的数据分析能力，能够帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升客户体验，最终实现数据驱动的智能决策。二、平台建设的关键要素建设大数据平台需要考虑四个关键要素：数据采集要素共同构成了大数据平台的完整生态。三、技术架构与工具选择现代大数据平台通常采用分布式架构，核心技术包括Hadoop生态体系、Spark计算引擎、NoSQL数据库等。具体工具选择要根据企业实际需求数据应用，实现价值输出。在实施过程中，要特别注意数据质量治理、系统性能优化和安全防护。同时，要重视人才培养，组建专业的数据团队，确保平台的持续运营和优化。搭建大数据平台是一个系统工程，需要业务部门和技术

数据资产评估公司是专门为企业提供数据评估服务的机构，主要职责是对企业的数据进行全面、客观、准确的评估，帮助企业更好地理解和利用自己的数据资产。数据资产评估公司遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告。数据资产评估公司的主要服务对象是企业，特别是那些拥有大量数据资产的企业。这些数据资产可能包括客户数据、销售数据、库存数据、财务数据等等。这些数据对于企业来说是非常宝贵的资源，但往往因为缺乏有效的评估和利用，导致其价值无法得到充分发挥。数据资产评估公司的评估过程通常包括以下几个步骤：收集数据：首先需要收集企业提供的相关数据进行评估，得出评估结果。出具评估报告：将评估结果以报告的形式呈现，包括数据的价值、风险等方面。除了提供数据评估服务，数据资产评估公司还可以为企业提供其他的数据相关服务，如数据治理、数据保护、数据分析等等。，包括各种类型的数据资产。分析数据：对收集到的数据进行深入的分析，包括数据的质量、完整性、准确性等方面。确定评估方法：根据数据的特性和企业的需求，确定合适的评估方法。评估数据：根据确定的评估方法，对数据

大数据资产平台是指企业或机构内部，构建了数据生命周期的全流程管理平台，目的是存储、管理和分析数据、以提升数据资产效益的平台。大数据资产平台是企业全面管理其市场数据、客户数据、运营数据、业务数据、产品数据-TranswarpCatalogTranswarpCatalog数据资产目录软件，支持主流数据源的元数据和血缘信息的自动采集、更新、版本管理，统一异构多源的元数据管理来完成全局化的数据资产管理流程。此外Catalog通过智能化手段提供数据特征、相似性分析、资产推荐等功能，提效数据应用流程。等多类数据资源的核心平台。在这样一个平台上，可以实时获取、清洗、统计、汇总、分析企业各类数据，促进数据共享、优化数据处理，提高数据利用价值，充分挖掘数据的价值。数据资产目录软件

数据资产目录是一个企业中管理和组织数据资产的重要工具。随着大数据时代到来，企业需要统一管理其海量的数据资产，以便更好地实现数据的共享、管理和价值的挖掘。数据资产目录用于集中和组织企业中的数据资产全面、准确和结构化的数据资产信息，帮助企业更好地管理和利用数据。通过数据资产目录的应用，企业可以提高数据的共享和协作效率，增强数据质量管理能力，促进数据治理和合规性管理。随着大数据的发展，数据资产目录，规划和管理数据的安全和合规性要求，确保数据的合规存储和使用。数据资产目录在实际应用中有着广泛的应用域，涉及多个行业和岗位。比如，在金融行业中，数据资产目录可以帮助银行或保险公司更好地管理客户数据。通过记录和描述各类数据资产的基本属性，包括数据源、数据类型、结构、数据质量等信息，帮助企业快速定位和使用所需数据。数据资产目录可以结构化地管理大量数据，提供全面和准确的数据资产信息，使企业能够更加高效地整合和统一管理，为企业的数据决策提供全局视图，减少数据孤岛的存在。数据共享和协同利用：数据资产目录提供了企业内部各类数据资的详尽信息，使得企业能够更加便捷地找到并共享数据，提高数据的利用率。同时，资产

：在合规前提下，企业间可能形成数据交易市场，促进数据流通。数据资产和指标管理是数字化企业的核心竞争力。通过科学的数据治理、清晰的指标体系建设，企业可以最大化数据价值，实现数据驱动的决策。未来，随着AI和大数据技术的进步，数据资产管理将更加智能化，成为企业增长的重要引擎。数据资产与指标管理：数字化时代的核心竞争力在当今数字化时代，数据已成为企业重要的资产。无论是互联网公司、金融机构，还是传统制造业，数据都在驱动决策、优化运营、提升用户体验方面发挥着关键作用。然而，数据本身并不能直接创造价值，只有通过科学的管理和分析，才能转化为可用的资产。其中，数据资产化和指标管理是数据价值落地的两个关键环节。本文将介绍数据资产的概念、指标管理的重要性，以及如何通过有效的数据治理规风险。因此，数据资产管理成为企业数据战略的核心。数据资产管理的关键环节1.数据采集与存储数据来源多样，包括业务系统、IoT设备、第三方数据等。企业需要建立统一的数据湖或数据仓库，确保数据的有效存储和。指标管理：从数据到决策数据资产的核心应用之一是**指标管理。指标是衡量业务表现的关键数据点，如“日活跃用户（DAU）”“客户留存率”“GMV（成交总额）”等。良好的指标管理能帮助企业：1.统一数据口径

大数据技术标准推进委员会推出《数据资产管理实践白皮书》。从2017年开始，大数据技术标准推进委员会已连续6年发布数据资产管理领域的系列研究报告。《数据资产管理实践白皮书(6.0版)》在《数据资产管理业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化实践白皮书(5.0版)》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。目前，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。但多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。

解锁大数据资产平台一、揭开大数据资产平台的神秘面纱大数据资产平台，简单来说，是一个能够对海量数据进行收集、存储、管理、分析和应用的综合性系统。它如同一个智能的数据工厂，将来自不同源头、不同格式的数据需求，大数据资产平台通常采用分布式存储技术，如分布式文件系统等。这些技术将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了存储容量和读写性能，还增强了数据的可靠性和容错性。数据管理是确保数据质量和价值的关键。大数据的最终目标。通过将分析结果转化为实际的业务应用，如精准营销、智能客服、供应链优化、产品创新等，大数据资产平台能够帮助企业提升竞争力，实现业务增长。二、功能大揭秘：它是如何运作的（一）数据整合与管理大数据存储和管理。（二）数据分析与洞察大数据资产平台配备了一系列先进的算法和工具，如同一位智慧的“数据分析师”，对整合后的数据进行深度挖掘。机器学习算法在其中发挥着重要作用，例如聚类算法可以将客户按照消费行为进行整合与加工，使其转化为具有明确价值和应用场景的数据资产。在数据收集阶段，大数据资产平台具备强大的数据接入能力，能够从企业内部的业务系统、数据库，以及外部的社交媒体、物联网设备、公开数据等多渠道获取

搭建公司级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司级大数据平台的搭建不仅是一项技术工程，更是企业数字化转型的核心基础设施。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源，可以采用物理服务器或云服务的方式部署数据处理任务。上层是数据应用层，涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题，预期的数据规模有多大，对实时流程，设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节，包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程，需要平衡短期需求与长期发展，兼顾技术先进性与稳定性。只有将平台能力与业务目标紧密结合，才能真正释放数据资产的价值，赋能企业决策与创新。

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...

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...

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。

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、...

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...

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...

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...

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...