管理企业数据资产

数据资产目录软件
Transwarp Catalog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。

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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。
有着重要的影响,也是企业进行决策的重要依据。什么是数据资产入表?数据资产入表,是指将企业数据资产以财务报表的形式进行确认、计量和列报。这是企业财务管理的新趋势,旨在将过去未被量化的数据资产以货币形式。增强企业的风险管理能力:通过数据资产入表,企业可以更好地评估和管理自身的风险,从而增强企业的风险管理能力。提升企业的战略竞争力:通过合理地管理和利用数据资产企业可以提升自身的战略竞争力,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。什么是数据资产数据资产是指企业拥有或控制的,能以货币计量的,并能为企业带来未来经济利益的数据资源。这些数据资源包括但不限于客户数据、销售数据、库存数据、人力资源数据等。这些数据不仅对企业的日常运营进行计量,体现在企业资产负债表和利润表中。具体来说,数据资产入表需要经过以下几个步骤:数据资产的确认:明确哪些数据可以被认为是企业数据资产数据资产的计量:以货币形式对数据资产进行计量,这通常涉及到数据估值的问题。数据资产的列报:将数据资产以财务报表的形式进行列报,包括资产负债表、利润表等。企业数据资产入表的好处企业数据资产入表不仅有助于提高财务透明度,优化资源配置,还可以带来以下好处:帮助
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。
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数据资产管理
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防护,制定严格的数据访问权限和加密策略,防止数据泄露和滥用,确保数据资产的安全可控。提供数据资产职能是数据资产管理的关键目标之一,它旨在将高质量的数据资产及时、准确地交付给企业内外部的各类用户,满足他们在
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数据资产管理
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、类型企业内部现数据共享和协作,提高数据的价值和效率。数据资产评估和价值挖掘:对数据资产进行评估,了解数据的价值和潜在用途,进行数据挖掘和分析,为企业的业务决策提供支持。数据资产管理还需要与相关的法律法规和企业内部政策进行合规性管理,包括数据保护法、隐私保护政策等。数据资产管理企业重要的管理领域,对于提高数据资产的价值和效益具有重要作用。通过合理的管理和利用企业数据资产,可以帮助企业实现竞争优势,并驱动业务的增长和创新。
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,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资产管理效率提升,保证更高质量的数据标准。数据资产目录的审查:数据资产目录管理的重要性在于为企业提供全面性、确性和持续性的数据资产文档化信息,因此,在实施数据资产目录管理时,要对数据资产进行全面的审查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
数据资产管理平台是企业实现数据有效管理和价值挖掘的关键工具,以下是关于它的详细介绍:定义与作用数据资产管理平台是一套用于管理、组织、存储和保护企业数据的系统和工具。通过提供全面的数据管理功能,帮助数据洞察和预测,支持企业决策和规划。数据资产目录与元数据管理:建立数据资产目录,包含数据资产基本信息、所属类别等,方便查找定位;对数据的定义、结构、来源、关系等元数据进行管理,实现血缘溯源和影响分析。数据备份与恢复:根据数据重要性和业务需求制定备份策略,自动执行备份任务并管理维护备份数据,在数据丢失或损坏时能快速恢复。数据资产运营:对数据资产价值评估和量化,支持企业内外部的数据资产交易和共享,监控、Web服务等方式对外提供数据服务,满足不同应用系统和用户的数据需求。用户界面层:提供可视化界面,方便用户进行数据管理操作,如数据查询、数据质量监控、数据资产目录浏览等。建设步骤需求分析:与企业各部门沟通,了解数据管理现状和需求,明确数据资产管理目标、范围和功能要求。规划设计:制定数据资产管理策略和规划,设计数据资产管理平台架构、功能模块和数据模型,确定技术选型和实施路线图。数据梳理与评估:对企业现有数据
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数字资产管理
可以包括各种形式的数据,如客户关系数据、供应链数据、财务数据等。企业需明确数字资产的定位,以便更好地确定其对企业运营和发展的贡献。建立管理机制:企业需要建立一套完整的数字资产管理制度和流程,明确数字整合和统一管理。这可以通过建立统一的数据平台或数据仓库来实现,从而方便数据的查询和使用。实现数据价值:数字资产管理的目的是实现数字资产的效益大化。因此,企业需要通过深入挖掘数字资产的价值和潜力,不断数字资产管理企业或个人对数字资产进行计划、组织、协调、指挥、控制的过程,以实现数字资产的保值增值。企业可以采取以下步骤来对数字资产进行管理:明确资产定位:首先要明确数字资产的定位和重要性。数字资产资产的收集、存储、处理、使用、转移和报废等环节的操作规范和流程。同时,要建立相应的组织架构和责任制度,确保数字资产管理工作的有效实施。强化数据治理:对于数字资产来说,数据质量和数据安全性是非常重要的。因此,企业需要制定严格的数据治理规范,包括数据的准确性、完整性、一致性、有效性和唯一性等方面,以确保数字资产的质量和安全性。做好数据整合:由于数字资产往往来自不同的部门和业务系统,因此企业需要对数据进行
解锁数据资产管理系统:企业数字化转型的密钥数据资产管理系统是什么数据资产管理系统,是一种集成了数据治理、数据质量管理数据安全和隐私保护等功能的企业级数据管理平台。它就像是企业数据管理的“智慧大脑”,负责将企业内分散的各类数据收集起来,进行整理、分析,最终转化为可利用的信息,为企业的决策提供有力支撑。核心功能大揭秘(一)数据收集与整合数据资产管理系统具备强大的多源数据采集能力,能够从企业内部的状况,及时发现新产生的数据质量问题,并发出预警通知。还能对数据质量进行评估和量化,为企业提供数据质量报告,帮助企业了解数据质量的整体状况和趋势,以便及时调整数据管理策略。(三)数据分类与标记数据资产了一道坚固的安全防线,确保数据的安全和隐私。(五)数据分析与洞察为了帮助企业深入挖掘数据价值,数据资产管理系统提供了多种数据分析工具和算法,如统计分析、数据挖掘、机器学习等,帮助企业数据进行深入分析需求、业务状况等,为企业的战略决策、业务规划、风险管理等提供支持。(六)数据资产目录与元数据管理数据资产管理系统会建立数据资产目录,对企业数据资产进行全面梳理和登记,形成数据资产的全局视图。资产目录
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...