银行审计数据集市

审计数字化转型是指将审计方法与数字化技术结合，进一步扩大审计范围，降低审计风险，提高审计质量与效率。在数字化转型的过程中，审计团队需要重新思考和改进审计方法和程序，以适应数字化环境。具体来说，审计数字化转型的关键在于：将审计方法与数字技术结合：例如，运用数据挖掘、数据分析和人工智能等技术，可以替代大量重复性的人工操作，降低审计过程中数据的出错率，让审计人员可以将更多的时间和精力投入到审计风险把控上。扩大审计范围：通过数字化技术，审计团队可以更容易地收集、整理和分析各种数据，包括财务数据和非财务数据，从而扩大审计范围，提高审计的全面性和准确性。降低审计风险：数字化转型可以提高审计的质量和效率，从而降低审计风险。例如，通过数据挖掘和分析，可以更快地发现异常数据和潜在的欺诈行为。提高审计质量与效率：数字化技术可以使得审计过程更加高效、准确和全面，同时还可以通过持续监测和持续审计等方式，及时发现和解决潜在风险。星环科技助力审校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

资产的价值，将影响会计信息的可靠性。数据资产审计是为了强化数据资产的可信度以减少交易各方的信息不对称而产生的。数据资产审计是指注册会计师通过实施审计程序以确定企业数据资产在财务报表中确认的各类交易。与其他资产不同，数据资产为企业带来的预期经济利益难以计量或短时间内难以被迅速观察和反映，因此数据资产的初始计量和后续计量具有较大的难度。在数据资产化的过程中，如果被审计单位无法在财务报表中公允反映数据、账户余额、披露层次的认定是否恰当。数据资产审计是审计的一项新兴业务，是审计适应经济发展的业务拓展，要求审计对象是可以量化的，且其存在的记录是可验证的。数据资产是企业通过过去的交易活动或采集活动直接获得的，或通过过去的内部经营活动间接获得，以文字、图片、影像、声音等多种形态存在，可以记录、分析和重组，并且由企业控制、预期会给企业带来经济利益的资源

潜在问题、异常行为和安全隐患等。数据可视化：以图表、报表等形式将审计数据可视化，帮助审计人员更好地理解和分析数据。安全管理：管理审计数据的访问权限、审计过程中的异常事件告警等。核查监控：对审计人员和数据审计系统是一种帮助企业进行数据审计的技术工具。该系统通常具备以下功能：数据收集：可以从各种数据源（如数据库、文件、日等）自动或手动收集需要审计的数据。数据分析：对收集的数据进行分析，找出其中的系统管理员的操作进行监控和审计，以确保审计结果的可靠性和公正性。报告输出：生成审计报告，为企业提供有效的治理建议。数据审计系统有助于企业发现潜在的数据安全风险和数据管理漏洞，提高数据质量和数据治理的水平。星环数据库监测与审计软件-TranswarpAuditTranswarpAudit是一款面向大数据的安全审计软件，基于大数据组件的审计日志，对用户的登录、授权、文件操作、数据库表操作等行为进行审计溯源，并对危及到安全的风险事件告警。除此之外，该工具能实时监测平台中的针对敏感数据的操作事件，一旦发生数据泄露，能及时告警通知。

，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。同时，建立数据安全策略与标准，依法保护客户隐私，划分数据安全等级，监控访问和拷贝行为，完善数据安全技术，定期审计数据安全。数据资料统一管理：建立全面银行数据治理方案旨在通过建立全面的组织架构、明确的管理流程和严格的监管报送机制，确保数据的准确性、安全性和合规性，以提升银行的经营管理效率和风险控制能力。其核心内容可以概括为以下几个方面：数据治理架构：银行应建立一个健全的组织架构，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。数据治理原则：遵循全覆盖、匹配性、持续性、有效性原则，确保数据治理覆盖数据全生命周期，与银行的管理模式、业务规模、风险状况相适应，并持续开展，推动数据真实准确客观反映银行实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行需将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升，法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。数据质量管理：银行应加强数据采集的统一管理

守护数据城堡：探秘数据库安全审计数据库安全审计究竟是什么数据库安全审计是一种对数据库操作进行记录、分析和报告的过程。它就像是数据库的“安全卫士”，时刻监控着数据库的一举一动，通过记录所有的数据库操作库服务器的各类操作行为。它通过对网络数据的分析，实时地、智能地解析对数据库服务器的各种操作，并记入审计数据库中以便日后进行查询、分析、过滤。它可以监控和审计用户对数据库中的数据库表、视图、序列、包，包括查询、插入、修改、删除等，形成一个完整的操作历史，以便后续的分析和报告，从而发现和防止未授权的数据库访问、滥用、篡改和其他形式的恶意行为。从技术层面来看，数据库安全审计系统主要用于监视并记录对数据、存储过程、函数、库、索引、同义词、快照、触发器等的创建、修改和删除等操作，分析的内容甚至可以精确到SQL操作语句一级。数据库安全审计不仅仅是简单的操作记录，更是一个全面的安全保障体系。它通过对审计日志的深入分析，可以发现潜在的安全问题，如异常的登录行为、频繁的错误密码尝试、未经授权的权限变更等。同时，它还可以生成详细的审计报告，为企业的安全决策提供有力的支持，帮助企业及时发现并解决数据库安全问题

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

，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

与标准，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。数据资料统一管理：建立全面严密的管理流程、归档制度银行业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。以下是银行业数据治理的几个关键点：数据治理纳入公司治理范畴：银行业金融机构应将数据治理纳入公司治理，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。遵循基本原则：银行业金融机构数据治理应遵循全覆盖原则、匹配性原则、持续性原则和有效性原则。这意味着数据治理需要覆盖数据的全生命周期，适应业务规模和风险状况，并持续有效地推动数据真实准确客观地反映实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行评估机制：建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面，并按年度向银行业监督管理机构报送

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...