城轨大数据治理方案

智慧城轨指的是利用人工智能、大数据、物联网等技术，对市轨道交通进行智能化升级，以提高其安全性、便捷性、舒适性和可扩展性。在智慧城轨中智能控制系统是核心，通过高精度的定位、运营预测和智能调度等功能，避免因交通事故引发的道路交通拥堵和人员伤亡，使城市交通更加安全和可靠。星环智慧轨交解决方案星环智慧轨交解决方案利用容器云技术和轨交大数据核心引擎对轨交应用提供有力支撑，改善传统信息化建设中周期长、运维，实现快速、安全、准时的运输服务。智慧城轨的应用，不仅可以提高城市交通的运输能力，也能节约大量能源和减少环境污染。例如，在运行时间和调度方面，智慧城轨可以根据交通拥堵情况，通过智能算法调整列车运行速度，并合理安排站点停靠时间，以大程度地减少等待时间和货运时间，降低能源消耗，持续改善乘客和市民的交通出行需求。此外，智慧城轨还可以提高城市交通的安全性，例如增加安全防护措施，减少轨道列车的故障率和事故风险

、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型。在城轨交通领域，星环科技提出智慧轨交数据中台解决方案，为城轨建设提供坚实的数据底座，充分发挥轨交数据蕴藏的海量价值，为轨交数据的集成、存储、治理、建模；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源，数据量大、产生速度快的问题，该地铁集团采用星环科技大数据基础平台TDH将实时监控数据、业务系统数据、企业管理等数据采用不同的方式接入到线网数据中心系统，实现了统一数据服务与存储服务解耦，为多元化乘客服务提供强有力数据支撑，为地铁系统智慧化建设打下了坚实的数据基础。、分析、挖掘和流通全链路保驾护航，让智慧赋能城轨的运营、服务与管理，使乘客服务、运营组织、企业管理等领域全方位提升，增强城轨交通行业的核心竞争力。以某地铁集团为例，针对城市轨道交通数据源种类多、类型繁杂

星环科技提出轨交COCC/NCC数据中台解决方案,基于大数据基础平台TDH打造轨交数据底座,汇聚和存储大量交通数据,利用大数据开发工具TDS对海量数据进行治理,与智能分析工具SOPHON一起为线网指挥中心COCC/NCC等业务提供支撑,实现轨道交通生产运行能力、运营管理能力和乘客服务能力的提升。应用场景：客流大数据分析：利用数据建模和挖掘分析，实现站、线、网的精准客流预测，为智能化运力动态调整奠定基础。智慧运维：利用星环科技边缘计算平台SOPHONEDGE助力轨交运维智能化,保障城轨车辆全寿命周期使用成本、检修内容周期、故障应急响应等业务。智慧客服：利用SOPHON智能分析工具对乘客画像进行探索，实现咨询服务精准化、票务服务多元化、生活服务人性化、商业服务定制化。

。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案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

大数据治理是指对大数据进行合理、高效的管理和维护，以保证数据的质量、安全和可用性的过程。随着互联网时代的到来和信息技术的迅猛发展，各行各业都面临着庞大的数据量和多样化数据来源。而这些数据的管理和运用对于企业的决策和战略有着重要的影响，因此大数据治理成为了今企业信息管理和数据管理的重要环节。大数据治理要保证数据的质量。数据质量是大数据治理的核心目标之一，质量低劣的数据会导致企业无法有效地利用数据进行分析和决策。因此，大数据治理需要确保数据的准确性、完整性和一致性。针对数据的准确性，可以通过数据清洗和数据验证等步骤来排除数据中的错误和不一致之处；对于数据的完整性，可以通过数据采集和存储的规范来保证数据的完整性；对于数据的一致性，可以通过定义数据标准和数据规范来统一数据的格式和表方式。大数据治理要保证数据的安全性。随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据安全威胁，如数据泄露、数据篡改等问题。因此，大数据治理需要采取一系列措施来保护数据的安全。这括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，以及建立完善的信息安全管理制度和监控体系。同时，还需要对数据进行备份和灾备，以防止因自然灾害或硬件

：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。同时他还介绍了基于大数据的能耗管理解决方案，通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技。在城轨交通领域，星环科技提出智慧轨交数据中台解决方案，为城轨建设提供坚实的数据底座，充分发挥轨交数据蕴藏的海量价值，为轨交数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通全链路保驾护航，让智慧赋能城轨的团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能极大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型

大数据治理是指对企业或组织的大数据进行全面管理和优化的一系列活动，旨在确保数据的质量、安全、可用性和价值最大化。以下是关于大数据治理的详细介绍：目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距，为制定治理方案提供依据。设计阶段：根据评估结果，设计数据治理的体系架构、流程和规范，包括数据标准、数据质量规则、元数据模型、数据安全策略等，确保数据治理方案的科学性和可行性。实施阶段：按照设计方案，逐步实施数据治理的各项措施，包括数据标准的制定和推广、数据质量的提升、元数据的采集和管理、数据安全的保障等，同时建立数据治理的监控和评估机制，确保治理工作的顺利进行、存储、管理和查询，帮助用户理解数据的含义和上下文，为数据治理提供基础支持。数据安全管理：建立数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段，保障数据的安全和隐私。数据生命周期步骤规划阶段：明确数据治理的目标、范围和策略，制定数据治理的规划和路线图，确定组织架构和职责分工，为数据治理项目的实施奠定基础。评估阶段：对企业现有的数据状况进行全面评估，包括数据质量、数据安全

案例背景我国目前城轨云以IaaS云为主，重点关注资源管理方向，发展整体还处于初步阶段。在新基建的数字化浪潮下，改善企业管理云建设快于生产云平台建设的现状，加深云计算与大数据、人工智能技术的深度融合智能分析，如隧道裂缝、鼠患、安全帽佩戴、陌生人入侵识别等场景。图2：星环科技Sophon边缘计算落地场景星环科技借助新一代信息技术，建设了基于新型城轨大数据云平台的智能视频分析系统，助力轨道交通实现融合化、统一化、数字化、智能化的基础设施建设。未来，星环科技还将继续发挥自身大数据、容器云及智能分析前沿技术优势，进一步加速轨交行业的数智化转型。运行安全具有重要意义。解决方案星环科技视频分析系统主要利用人工智能技术对视频进行图像识别和智能分析，能够通过可视化界面拖拉拽的形式实现各类视频、图片和音频等数据的异常自动识别，并能够与结构化数据进行关联，并能够与结构化数据进行关联分析，实现智慧检修。2、降本增效星环科技视频分析系统实现了弓网燃弧视频识别，通过对整个线路打火的次数及火花大小进行聚类分析，为接触网检修提供了指导依据，通过视频识别和及时报警大

大数据治理平台是面向大数据环境的数据管理和治理工具，对大数据进行分类、整理、加工、存储、清洗、保护、备份、分析、共享等一系列工作，并确保数据的一致性、可用性、安全性和合规性。大数据治理平台的目标是提高数据质量、提升数据可信度、减少数据冗余和浪费，使数据能够更好地为企业决策和务创新提供支持。大数据治理平台的主要功能包括以下几个方面：数据清洗和整理：通过数据清洗和整理功能，对原始数据进行清洗、去重。数据存储和管理：大数据治理平台可以提供数据存储和管理功能，包括数据的归档、索引、备份和恢复等。可以根据实际需求选择适合的数据存储技术和架构，确保数据的高可性和安全性。数据安全和合规性：大数据治理平台可以提供数据安全和合规性管理功能，包括数据的隐私保护、权限控制、数据脱敏和加密等。可以根据不同的行业和法规要求，对数据进行合规管理，确保数据的安全和隐私。数据质和监控：大数据治理平台可以提供数据质量检测和监控功能，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等方面的监控。可以通过数据质量指标和规则定义，对数据进行质量评估和监控，及时发现和处理数据质量问题。数据查询和分析：大数据治理平台可以提供数据查询和

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...