应急大数据治理服务

大数据公共治理是指政府部门及其他公共机构利用大数据技术和方法，对公共事务进行管理和决策的过程，涉及数据收集、存储、分析和应用等环节，旨在提高治理的科学性、精准性和有效性。核心目标提升决策质量：通过对空气质量。医疗卫生：涵盖疾病监测与预防、医疗资源配置、公共卫生应急等领域。如利用医疗大数据开展疾病流行趋势分析，提前做好防控措施；根据患者分布和需求情况，合理调配医疗资源。教育领域：涉及教育资源分配、教学质量评估、学生个性化学习等。例如，通过分析学生学习数据，为其提供个性化的学习建议和辅导；依据区域教育需求，优化学校布局和师资配置。社会安全：在社会治安防控、网络安全监管、应急管理等方面发挥重要作用。比如，利用大数据分析犯罪模式和趋势，有针对性地部署警力；实时监测网络舆情和安全态势，及时处置网络安全事件。海量、多源数据的分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为政府决策提供更全面、准确的依据，使决策更加科学、合理。优化公共服务：深入了解公众需求，实现公共服务的个性化、精准化供给，提高服务质量和效率，提升公众和把握数据内涵，做出准确判断。应用领域城市治理：包括交通管理、环境保护、城市规划、公共安全等方面。例如，通过分析交通流量数据，优化交通信号灯设置，缓解拥堵；利用环境监测数据，加强污染源监管，改善

大数据治理与服务涵盖了从数据的收集、整理、存储到分析、应用等一系列环节，旨在通过有效的治理手段提升数据质量和价值，为企业提供全面的数据支持和决策依据。大数据治理数据治理架构：构建包括决策层、管理层和价值最大化。数据咨询与培训服务：为企业提供大数据治理和应用方面的咨询服务，包括数据战略规划、数据治理体系建设、数据分析项目实施等。大数据治理与服务的关系治理是服务的基础：有效的大数据治理能够确保数据的质量、安全性和合规性，为大数据服务提供可靠的数据基础。服务是治理的目标：大数据治理的最终目的是通过提供高质量的大数据服务，为企业的决策、创新和发展提供支持。相互促进与协同发展：随着大数据服务需求的不断增加，对大数据治理提出了更高的要求，促使治理水平的不断提升；而治理水平的提升又进一步推动了大数据服务的创新和发展。执行层的多层治理架构。决策层负责制定大数据治理的战略和目标，管理层负责制定具体的政策、流程和规范，执行层则负责数据治理的具体操作和实施。数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据

安全生产事关人民福祉。为了保障企业与员工、以及公共生命财产安全，提高处置突发公共事件的能力，石油、化工行业开始在一些危险性较高的领域开始建设相应的应急管理平台，根据公司现状建设基于大数据等技术的应急指挥系统，提升企业整体应急处理能力，以满足生产现场的应急指挥日常调度和管控要求。星环科技联合海洋石油富岛股份有限公司，在行业内利用大数据、人工智能等技术，为海洋石油富岛股份有限公司建立了生产应急指挥合作，借助大数据前沿技术共同建设生产应急指挥系统及大数据工艺监测系统，为客户的技术创新、应用创新提供坚实的技术支撑。项目需求海洋石油富岛有限公司引入大数据前沿技术的主要任务是建设数据资产管理体系互联网平台及其他各个业务领域的主题应用。解决方案海洋石油富岛有限公司基于星环科技企业级一站式大数据综合平台TDH作为技术平台底座，搭建数据治理框架，构建数据集成、数据融合、数据质量管理、多元数据供给、数据挖掘分析及数据可视化等数据管理能力，综合形成企业技术与数据相融合的双底座平台，并基于技术及数据底座之上构建公司大数据技术主题分析应用。1数据治理数据治理平台整体基于星环TDH一站式大数据平台，建设

大数据治理流程涵盖从规划战略到效果评估持续改进的全过程，包括明确需求与规划、梳理评估数据、制定标准规范、集成整合数据、管控数据质量与安全等环节，旨在提升数据价值与管理效能。大数据治理流程通常包括以下几个关键阶段：规划与战略制定明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解其对大数据的需求和期望，如市场分析、客户洞察、风险预测等，确定大数据治理的业务目标。制定战略规划：根据业务需求和企业整体战略，制定大数据治理的战略规划，包括数据治理的愿景、目标、原则、范围和实施计划等，明确数据治理的方向和重点。建立组织架构：成立大数据治理的专门组织，包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等角色，明确各角色的职责和权限，确保数据治理工作的顺利开展。数据梳理与评估数据资产盘点：对企业内外部的大数据资产进行全面盘点，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，了解数据的来源、类型、规模、存储位置等信息，建立数据措施，确保大数据的安全。安全审计与监控：建立数据安全审计和监控机制，对数据的访问和使用情况进行审计和监控，及时发现和处理数据安全违规行为。应急响应与处置：制定数据安全应急响应预案，在发生数据安全事件时

算法，良好地适应了化工生产海量数据场景下的数据挖掘和建模训练。星环科技以专业的大数据、人工智能及数据治理相关技术能力，结合尽诚竭节的服务态度，为客户打造了一套数据、技术与业务相融通的企业数智化平台。相信海洋石油富岛股份有限公司与星环科技深度合作，星环科技以前沿的大数据技术帮助客户对企业内部物资管理系统、新能源管理系统、生产管理系统等各业务系统的数据进行了整理融合，搭建了一套包含数据集成、元数据管理、数据血缘管理、数据标准管理、数据质量管理、数据分析和数据可视化等能力的数据治理平台，帮助客户打破数据孤岛，实现数据融通，发挥数据的价值。基于星环科技TDH、Sophon等平台开发的生产应急指挥系统、工艺流程的实时监测和软测量模型，实现了大数据、人工智能等技术与生产业务的紧密结合，为企业提供了新的技术手段，辅助生产人员更加及时准确地发现、处理生产业务相关问题，真正提高生产的高效性及安全性。在双方的合作中，海洋石油富岛有限公司使用了星环科技的众多产品，包括TDH、SophonBase、TranswarpDataStudio等，星环科技的产品得到了客户的高度认可。比如大数据应用中常用的组件

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节。数据安全管理：大数据治理需要制定完善的数据安全策略，包括数据的保密、完整性、可用性等方面的保护。数据文化管理：大数据治理需要培养良好的数据文化，促进员工对数据的认知和理解，推动数据的广泛应用和价值发挥

和管理。数据处理层：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用，如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理：对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析，包括数据的来源、定义、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对大数据的质量进行监控、评估和改进，确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理：制定数据。大数据治理技术架构数据采集层：负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层：采用分布式存储技术，对采集到的大数据进行存储实施流程评估现状：对企业的大数据现状进行全面评估，包括数据资产、数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距。制定策略：根据评估结果，制定大数据治理的策略和规划，明确治理的目标、范围

大数据中心的建设是一个全面且复杂的工程，涉及到多个层面，包括技术架构、数据治理、安全合规性、数据服务API化、数据分析挖掘等。以下是大数据中心建设方案的要点：总体解决方案：大数据中心的总体定位需要明确，包括其在企业或政府数据资源体系中的角色和目标。总体解决方案应包含数据采集、治理、共享的标准和统一的技术开发体系，以及统一接口API，以实现数据的有效支撑服务。平台建设方案：平台的总体架构设计是关键，需要考虑数据资源中心的规划方案、资源建设流程和基础库建设方案。技术体系构建是基础支撑，包括大数据存储计算技术和数据处理框架。数据资源中心建设方案：资源中心规划方案需要细致，包括数据的分类组织、精准服务和安全可控管理。数据治理与技术方案：数据治理框架是确保数据质量和安全的重要组成部分，需要建立全流程数据安全管理制度和数据分类分级保护制度。数据治理技术方案应包括数据合规性检查，确保遵守涉及数据安全和隐私的法规要求、行业标准和内部政策。数据安全与合规性：建立风险监测机制、定期开展合规性检查、风险评估和应急响应计划。数据服务API化：数据服务API化是打通企业数据应用的关键，支持将数据一键/便携化

交通大数据平台是一种综合运用大数据技术，对交通领域各类数据进行采集、存储、处理、分析和应用的系统，旨在提升交通系统的运行效率、优化资源配置、改善服务质量以及支持科学决策。数据采集多源数据接入：从多种，能够应对海量数据的存储需求，并支持快速的数据读写操作。数据治理与质量保障：实施严格的数据治理策略，包括数据清洗、去重、标准化处理，以及数据质量监控与评估机制，保证数据的准确性、完整性和一致性，从而为后续，为针对性的治理措施提供依据。出行模式识别与需求分析：基于海量的个体出行数据，挖掘居民的出行规律，包括出行起终点分布、出行方式选择偏好、出行时间分布等，从而为公共交通规划、线路优化、站点设置以及交通区域的交通运行状态，包括道路拥堵情况、公共交通服务水平、交通设施运行状况等，使交通管理人员和公众能够清晰了解交通系统的整体态势，并及时发现异常情况。智能交通信号控制优化：根据实时交通流量数据和交通拥堵。应急管理与决策支持：在突发事件发生时，迅速整合相关交通数据，进行事件影响范围评估、应急资源调配分析以及交通管制方案制定等，为交通应急指挥部门提供科学的决策依据，确保应急处置工作的高效开展，最大限度减少事件对交通系统的影响和对公众出行的干扰。

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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。...

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...