工业企业数据资产管理

工业企业数据治理是对工业企业生产、运营、管理等各个环节所产生的数据进行全面管理和优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而为企业的决策制定、生产优化、成本控制以及创新、完整的数据进行分析和挖掘，为企业管理层提供决策所需的关键信息，如市场趋势分析、成本效益评估、风险预警等，帮助管理层做出更加科学、明智的决策，增强企业的市场竞争力。工业企业数据治理的关键领域数据标准管理、准确性和完整性，并在企业内部各个系统之间实现主数据的共享和同步。工业企业数据治理的实施步骤规划与准备阶段：明确数据治理的目标和范围，制定详细的数据治理战略和实施计划，组建数据治理团队，包括数据管理发展提供有力支持。工业企业数据治理的重要性优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和治理，如设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，企业能够及时发现生产线上的瓶颈和潜在问题，实现生产流程的，并采取数据清洗、数据修复、数据审核等措施提升数据质量。数据安全管理：加强数据安全防护，采取数据加密、访问控制、网络安全防护等技术手段，保护企业的核心数据资产，防止数据泄露、篡改和恶意攻击。元数据管理

等。数据安全管理：工业数据中台的安全解决方案提供了一套通用的数据中台安全架构，从业务逻辑数据流到基础架构承载，端到端加固数据安全。这包括数据权限、数据地图、数据脱敏和数据审计等方面。工业企业数据资产中心与数据能力中心：数据中台是面向工业企业的数据资产中心与数据能力中心，包含数据集成、数据开发、数据服务、数据治理等相关功能，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。数据中台与元数据规范工业数据中台是工业企业数字化转型的核心，它涉及到数据的集成、治理、分析与共享等多个方面。以下是工业数据中台的几个关键组成部分和特点：数据治理平台：工业数据中台提供全面的主数据整合方案，包括数据集成、元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据治理和数据清洗。这些功能帮助企业建立起私有化大数据中心，从而实现数据的有效管理和利用。数据集成与大数据集成平台：工业数据中台通过打通各类数据孤岛，构建统一的数据资产目录和数据仓库，为数据挖掘和业务创新奠定基础。它支持多种数据类型的存储，包括结构化、时序、图片等，并内置机器学习算法库，支持工业大数据挖掘与预测分析。元数据中心：元数据中心是数据中台的

工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，方便工业企业的管理人员和技术人员快速理解数据和洞察业务趋势，为决策提供有力依据。数据服务与应用开发数据接口与API：提供丰富的数据接口和API智能生产管理系统、设备远程监控系统、供应链优化系统等，推动工业企业的数字化转型和智能化升级。平台架构与技术选型微服务架构：采用微服务架构设计，将数据中台的各个功能模块解耦成独立的微服务，提高系统的可工业互联网数据中台是面向工业领域，通过对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、整合、存储、治理和分析，为工业企业提供数据服务和决策支持，驱动工业业务创新和智能化发展的综合性数据平台。数据采集与汇聚广泛，方便工业企业内部的各种应用系统和外部合作伙伴调用数据，实现数据的共享和流通，促进工业生态系统的协同发展。工业应用开发支持：为工业应用开发提供开发环境和工具，支持企业基于数据中台开发各种工业互联网应用，如，又能在边缘端实现实时数据处理和快速响应，满足工业生产的低延迟需求。应用场景设备管理与维护：通过对设备运行数据的实时监测和分析，实现设备故障的早期预警和诊断，提前安排设备维护计划，降低设备故障率，提高

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值等高级应用的实现。二、工业数据标准建设实施步骤现状调研与需求分析：全面梳理企业内部的数据资产，包括生产数据、设备数据、管理数据等，了解现有数据的格式、结构、存储方式以及数据的产生和使用流程。同时，与各业。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和务部门和生产环节的人员沟通，明确他们对数据的需求和期望，确定数据标准建设的重点和方向。标准制定与规范编写：依据调研结果，参考国内外相关的工业数据标准，结合企业自身的业务特点和需求，制定适合本企业的工业

工业互联网应用是指通过网络连接和数据交换，实现工业系统各个环节的信息互通和智能化管理的一种技术和模式。它将传统的工业生产与现代信息技术相结合，为工业企业提供了许多前所未有的发展机遇和挑战。工业互联网了这种信息壁垒，使得各个环节的设备和系统能够实现数据的共享和交换。这极大地提高了生产效率和管理水平，使得企业能够更好地握市场变化和顾客需求。工业互联网应用的推动下，制造业也迎来了智能化的转型。通过将设互联网应用得以实现。工业互联网应用的核心是实现信息共享和智能管理。在传统制造业中，信息孤岛的问题一直存在。不同环节的设备和系统往往无法实现互联互通，导致数据无法共享和有效利用。而工业互联网应用的出现打破备和系统连接在一起，实现数据的实时采集和分析，企业可以对生产过程进行实时监控和调整，从而提高生产效率和质量。此外，工业互联网应用可以通过给设备增加传感器和智能控制系统，实现设备的自动化和智能化。工业机器人的普及和应用，部分归功于工业互联网应用的兴起。工业机器人可以在无人值守状态下完成各种任务，提高生产效率和产品质量。工业互联网应用的兴起将为制造业和企业管理带巨大的机遇和挑战。将改变传统的生产模式和

、图形等形式展示出来，便于工业企业的管理人员和操作人员理解和使用。数据可视化技术可以帮助用户快速发现数据中的规律和问题，提高决策效率。应用场景设备故障预测与维护：通过对设备运行数据的分析，建立设备故障生产成本，提升产品质量。供应链优化：整合企业内部和外部的供应链数据，实现对供应链的实时监控和优化。通过对市场需求预测、库存水平控制、物流配送优化等，提高供应链的响应速度和灵活性。能源管理：对工业企业的加工参数、原材料消耗数据、生产批次数据等。企业管理数据：来自企业的资源计划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）、供应链管理系统（SCM）等的业务数据，如订单信息、库存数据、销售数据、采购数据等互联网技术为数据采集和传输提供了高效的网络平台。数据存储与管理：面对海量的工业大数据，需要使用分布式存储技术，对数据进行高效存储和管理。同时，还需要建立数据仓库和数据湖等存储架构，实现数据的集中管理和共享工业大数据是指在工业领域中，从工业设备、生产系统、业务流程等各个环节产生的海量数据，以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的相关技术和系统。数据来源生产设备数据：包括各类工业设备在运行过程中

产过程进行全面、实时的监控，管理者可以直观地了解生产线上各个环节的运行情况，及时发现并解决问题，为工业企业生产带来更好的经济效益。应用价值高工业大数据分析平台的应用价值不仅仅体现在提高生产效率和仪表盘，管理者可以一眼看出各生产线的运行效率，及时发现生产瓶颈。全业务数据视图与决策支持工业大数据分析平台提供自上而下的决策支持能力，能够为企业的决策者、各级管理者及业务负责人提供全业务数据视图以及全集团的管理视图。通过打破数据壁垒，实现数据按需服务，各级人员可以在同一平台上获取所需数据，全面了解企业运营状况，提升管理效率，促进企业协同发展。独特优势降低成本工业大数据分析平台在成本控制方面表现卓越工业大数据分析平台是什么工业大数据分析平台，是工业领域数字化转型的关键力量，它通过整合先进的大数据技术，对工业生产、运营等环节中产生的海量数据进行高效收集、存储、处理与深入分析，为企业提供全面、精准。它能够深入挖掘数据的潜在价值，为企业经营管理提供科学依据，从而高效利用企业资源，降低运营成本。通过分析生产设备运行数据，平台可以确定设备的故障模式和故障预警指标，帮助企业提前安排维修和保养，减少生产停机

高效利用，降低运营成本。边缘计算则将数据处理能力下沉到网络边缘，减少数据传输延迟，提高数据处理的实时性和响应速度，特别适用于对实时性要求较高的业务场景，如工业物联网、智能交通等，为数据资产管理在更多解锁集团数据资产管理密码，开启数字化转型新征程数据资产：数字化时代的“新石油”在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已毋庸置疑地成为集团发展的核心要素，被形象地比作数字化时代的“新石油”。如同石油在工业时代作为不可或缺的基础能源，驱动着机械运转、塑造全球经济格局一样，数据在当今数字化时代，是集团运营、创新与决策的关键驱动力。数据资产蕴含着巨大的价值。它能精准反映市场动态，通过对海量市场数据的收集与分析，集团可以洞察消费者需求的细微变化、竞争对手的策略调整，从而及时优化自身产品与服务，在激烈的市场竞争中抢占先机。集团数据资产管理的现状剖析数据资产的“宝藏库”集团在长期的运营过程中，积累了海量且丰富的关键参考。未来趋势展望：驶向何方技术融合与创新驱动展望未来，数据资产管理领域将迎来技术融合与创新的新时代。人工智能技术将在数据资产管理中发挥更为关键的作用。借助机器学习算法，能够对海量的数据进行深度

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...