油企数据治理

央企行业数据治理是央企在数字化转型过程中的关键任务，以下是关于它的一些重要内容：数据治理的背景与意义内部管控要求：央企内部系统众多，需要统一规则、建立数据标准、消除数据孤岛，避免重复建设，为领导经营决策提供支撑。外部市场需求：国家对数据要素的政策引导和各地数据交易所的成立，使得数据交易流通热度升高，对数据质量要求也越来越高，央企需充分利用数据资源要素，推动数字经济发展。数据治理的关键环节数据梳理管理：针对央企“数据入口多、重复录入、一物多码、多码一物”等问题，建立主数据管理系统，统一编码、描述、维护和应用，对主数据进行全生命周期管理。元数据管理：构建元数据的采集、变更等全过程管理，支持主流数据：从组织、业务、系统等维度对数据开展全面梳理，评估数据的唯一性、完整性等，形成数据资产管理清单，将管理制度与规范嵌入流程。数据采集：采集分布在各业务系统中的数据，支持多种数据源，包括内部、外部，结构化、非结构化、半结构化数据等，具备数据处理和清洗加工能力。数据存储：采用多种存储方式存储不同类型数据，通过低代码平台的集成引擎建立数据模型，让数据互联互通，形成可分析的聚合数据视图。数据管理主数据

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：制定数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，保障大数据的安全性和隐私性。数据集成与共享：对企业内外部的大数据进行集成和整合，消除数据孤岛，实现数据的共享和流通，提高数据的价值和利用率。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

企业数字化转型密钥：搭建大数据平台大数据平台：企业发展的新引擎在大数据时代，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须充分利用大数据的力量。而建设企业大数据平台，无疑是企业实现这一目标的关键举措。企业大数据平台，就像是企业的“智慧大脑”，它整合了企业内外部的各种数据资源，运用先进的数据分析技术，为企业提供全面、准确、及时的决策支持。强大的数据处理能力企业大数据平台则利用分布式存储和并行计算等大门。通过对海量数据的深入挖掘和分析，企业可以发现市场上的新兴趋势、消费者需求的变化以及竞争对手的策略等信息。提升运营效率与质量企业大数据平台对企业内部运营数据的分析，能够帮助企业发现生产过程中的瓶颈效率。增强竞争力与创新能力在市场竞争日益激烈的今天，企业需要充分了解竞争对手，才能制定出更具针对性的竞争策略。企业大数据平台可以帮助企业收集和分析竞争对手的产品信息、市场份额、营销策略等数据，让企业先进技术，能够高效地处理海量数据。它可以将大规模的数据分散存储在多个节点上，通过并行计算的方式，大大提高数据处理的速度和效率。挖掘隐藏商业机会大数据分析就像一把“金钥匙”，能够帮助企业开启隐藏商业机会的

，建设几十个信息系统，取得了一系列重要成果，积累了大量实践经验。业务挑战在数据使用过程中，A企业发现多个问题。以油站运营为例：站长日常需要关注油站注册用户数、活跃用户数、会员加油频率、单笔消费金额、会员体系，例如闭环营销体系、会员管理体系、异业合作体系等，将各个环节的业务串联起来，形成合力。第二，数据不统一、缺乏标准。系统间数据不一致，数据交叉，数据流向复杂。例如，早期油站系统建设时，受到数据供平台管理和数据管理能力。业务中心对各个业务部门的业务场景进行抽象提炼，例如市场部、运营部、大客户部都需要进行客户分析，市场部、非油部、运营部都需要精细化运营分析等，基于业务场景拆解分析方法，包括BI维度;数据治理、数据服务和数据消费四个环节。其中，数据加工&治理作为核心环节，数据中台采用离线和实时计算存储平台，采集内部外全域数据，按照明细程度进行分层，按照业务主题进行分类，从横向和纵向出发将原本分散孤立的数据组织和统一起来。操作数据层是原系统数据在数据中台的落地，明细数据层保留详细力度的数据，将各个系统相同主题的数据归类存放，包括客户、油站、交易、营销、供应链、安全、财务、人力等主题

企业数据治理服务是一套通过一系列流程、方法和技术，对企业内外部数据进行全面管理和优化的服务，旨在提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享和提升数据价值。服务内容数据治理规划：结合企业战略目标和业务需求，制定数据治理的整体规划和路线图，明确数据治理的目标、范围、原则和实施步骤。数据标准管理：建立统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保企业内各系统间数据的一致性和准确性。数据质量管理数据治理提供基础支撑。主数据管理：识别和管理企业内的关键业务数据，如客户、产品、供应商等主数据，建立主数据模型和管理流程，实现主数据的集中管理和共享。数据安全管理：制定数据安全策略和制度，通过身份认证，企业可以加强对数据的管理和监控，及时发现和解决数据问题，降低因数据质量问题导致的运营风险。促进数据共享：数据治理服务可以打破企业内的数据孤岛，促进数据的共享和流通，提高企业的协同效率和创新能力。：制定数据质量评估指标体系，通过数据清洗、转换、补全等技术手段，对数据进行质量检测和修复，提升数据质量。元数据管理：对企业内各类数据的定义、来源、关系等元数据进行采集、存储和管理，构建元数据仓库，为

，建设几十个信息系统，取得了一系列重要成果，积累了大量实践经验。业务挑战在数据使用过程中，A企业发现多个问题。以油站运营为例：站长日常需要关注油站注册用户数、活跃用户数、会员加油频率、单笔消费金额、会员体系，例如闭环营销体系、会员管理体系、异业合作体系等，将各个环节的业务串联起来，形成合力。第二，数据不统一、缺乏标准。系统间数据不一致，数据交叉，数据流向复杂。例如，早期油站系统建设时，受到数据供平台管理和数据管理能力。业务中心对各个业务部门的业务场景进行抽象提炼，例如市场部、运营部、大客户部都需要进行客户分析，市场部、非油部、运营部都需要精细化运营分析等，基于业务场景拆解分析方法，包括BI维度;数据治理、数据服务和数据消费四个环节。其中，数据加工&治理作为核心环节，数据中台采用离线和实时计算存储平台，采集内部外全域数据，按照明细程度进行分层，按照业务主题进行分类，从横向和纵向出发将原本分散孤立的数据组织和统一起来。操作数据层是原系统数据在数据中台的落地，明细数据层保留详细力度的数据，将各个系统相同主题的数据归类存放，包括客户、油站、交易、营销、供应链、安全、财务、人力等主题

主数据治理是对企业内具有核心价值和关键作用的主数据进行全生命周期管理，以确保其准确性、一致性、完整性和时效性，从而提升企业数据质量和管理效率。主数据的定义与特点定义：主数据是指在企业内各个业务系统。主数据治理的实施步骤项目规划：明确主数据治理的目标、范围、实施计划和预算等，组建项目团队，包括业务部门、IT部门等相关人员。现状评估：对企业内主数据的现状进行全面调研和分析，包括主数据的来源、分布治理系统与企业内各业务系统进行集成，实现主数据的共享和同步，确保各业务系统使用的主数据一致。运营与维护：建立主数据治理的运营和维护机制，包括主数据的日常管理、质量监控、问题处理等，确保主数据治理工作的企业内的顺利推进和资源保障。业务参与：业务部门的积极参与和配合，确保主数据治理工作与企业业务需求紧密结合，提高治理方案的可行性和有效性。数据文化：在企业内培养良好的数据文化，提高员工对数据重要性的认识多个业务系统使用和引用。主数据治理的目标提升数据质量：通过建立统一的数据标准和规范，对主数据进行清洗、转换和整合，消除数据不一致性和错误，确保主数据的准确性、完整性和时效性。实现数据共享：打破数据孤岛

大数据治理平台是一种用于管理企业大数据资产，确保数据质量、安全性、合规性以及有效利用的综合性软件系统。它通过一系列的工具和流程，对大数据的整个生命周期进行管理，从数据的产生、采集、存储、处理到数据的、数据字典等。标准检查与强制执行功能：对企业内的数据进行标准检查，通过数据剖析、比对等方式，发现不符合标准的数据。可以自动或手动触发数据标准的强制执行，对不符合标准的数据进行纠正或提示相关责任人进行时，及时发出警报，并提供详细的质量问题报告，包括问题的类型、位置、严重程度等信息。数据安全管理访问控制与权限管理功能：建立基于角色的访问控制机制或其他访问控制策略，对企业内的数据访问进行严格管理。根据与共享功能：将经过整合和维护的主数据分发给企业内需要使用这些数据的各个业务系统和部门，确保主数据的及时更新和同步。可以设置主数据分发的规则和策略，如按照业务系统的优先级、数据更新频率等进行分发。数据生命周期管理数据资产盘点功能：对企业内的数据资产进行全面盘点，包括数据的类型、数量、存储位置、数据所有者、数据价值等信息。通过数据资产盘点，企业可以清楚地了解自己拥有哪些数据资产，这些数据资产的分布情况

搭建企业大数据平台：从数据海洋到价值金矿在数字经济时代，数据已成为企业的新型生产要素。搭建企业大数据平台，就是构建一座连接数据与价值的桥梁，让沉睡的数据焕发生机，转化为驱动企业发展的动力源泉。一、大数据平台的核心价值企业大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和应用于一体的技术体系。它能够整合分散在各个业务系统中的数据，打破信息孤岛，实现数据的统一管理和价值挖掘。通过大数据平台，企业可以实时需要考虑四个关键要素：数据、技术、人才和应用。数据是基础，需要建立完善的数据采集和治理体系；技术是支撑，需要选择合适的大数据技术栈；人才是核心，需要培养数据分析师、数据工程师等专业人才；应用是目标，需要将数据分析结果转化为实际的业务价值。这四个要素相互依存，缺一不可。三、实施路径与方法企业大数据平台建设通常采用"总体规划、分步实施"的策略。首先进行需求分析和架构设计，然后搭建基础平台，逐步完善数据采集、存储、计算等功能。在实施过程中，可以采用开源技术降低成本；也可以选择云服务，快速构建大数据能力。重要的是要结合企业实际情况，制定切实可行的实施方案。搭建企业大数据平台不是终点，而是新的起点。企业

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...