大数据治理平台建设方案

一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术，整合现有数据，接入外部数据，构建高性能大数据平台，能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求；通过数据治理，建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地，利用星环大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）和大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）进行大数据平台建设和数据治理，并在部署后的运行期间，数据资产规模突破Oracle、IBMDB2、TeraData方言，兼容Oracle和DB2的存储过程，可以平滑迁移应用；支持分布式事务处理，保障数据强一致性。四、应用落地基于恒泰证券的大数据平台建设和数据治理，赋能了许多创新120TB，数据库采集超过50个，采集表规模突破7000+，全年完成的开发需求超过200个，涉及部门数量10+，在大数据平台的支撑下开发了安全微管家、日志数据上链、埋点管理系统等，数据治理体系进一步完善

大数据平台建设是一个涉及多个层面的复杂过程，包括数据采集、存储、处理、分析和服务等多个环节。以下是一些关键点和实践案例，可以帮助理解大数据平台建设的各个方面：需求分析与规划阶段业务需求调研：与企业被使用。确定平台目标与功能：根据业务需求，明确大数据平台建设的目标，如提高数据处理效率、实现数据共享与整合、支持数据驱动的决策制定或推动业务创新等。规划大数据平台的功能模块，通常包括数据采集、存储、处理、分析、可视化和数据治理等功能。技术选型与架构设计规划：评估不同的大数据技术框架和工具，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据仓库、数据挖掘工具和数据可视化工具。根据平台的目标、功能需求和数据规模等因素，选择最适合的技术组合。设计大数据平台的架构，一般包括数据来源层、数据接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。数据采集与存储建设阶段数据采集系统搭建：针对不同类型的数据源，采用相应的参数、返回格式、安全认证和访问权限等。数据应用开发与集成：将数据应用与企业的业务流程和其他系统进行集成，实现数据驱动的业务创新和优化。数据治理与安全建设阶段数据治理体系构建：建立元数据管理系统，对大数据

综合性治理为基础，建立有效的组织保障及制度保障，重点围绕IT治理体系和信息安全体系开展管控建设，为开展大数据平台建设、推动数据治理工作的基础保障支撑。解决方案某电器企业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，搭建了统一的大数据异构存储平台，提升多模数据存储能力，为数据治理保障和应用建设提供支撑。治理保障层面，某电器企业基于TDH大数据基础平台，对19个业务系统进行数据归集和质量检查；标准化构建统一的企业信息模型，实现主题数据的融合；收集并统一公司各业务部门核心指标。后依托于大数据平台和治理保障体系，某电器企业构建了园区智慧大屏、综合度量平台和质量追溯应用，同时进行了业务线生产、仓储楼饱和度等运营状况。2.质量追溯平台一期质量追溯平台基于Oracle数据仓库支撑，由于无法承载和响应大量MES订单明细数据，故在二期质量追溯平台建设中，考虑将原有数据迁移至星环科技大数据平台流批整合形成某电器企业新型数据集，利用输出结果解析成品残次率并及时预警控制，提高产品生产质量。实施成效依托星环科技TDH的大数据支持，某电器企业实现了数据治理保障。通过帮助企业数据落地建立统一的

智慧政务大数据平台项目建设方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。在政务领域，构建智慧政务大数据平台是提高政府治理能力和服务水平的必然选择。本文将详细介绍智慧政务大数据平台的建设方案，从项目背景到实施路径，为相关建设提供参考。一、项目背景与意义当前，政府部门在日常管理和服务过程中积累了海量数据，但由于数据孤岛现象严重，这些数据的价值未能得到充分挖掘。智慧政务大数据平台的建设，旨在打破部门壁垒，实现数据共享与融合，为政府决策提供科学依据，同时提高公共服务效率。从技术层面看，大数据、云计算和人工智能等技术的成熟为平台建设提供了有力支撑。通过整合多源异构数据，构建统一的数据标准和交换机制，可以实现数据的互联互通和深度利用。这不仅有助于提高政府工作的透明度和公信力，还能促进跨部门协同，优化资源配置。二、建设目标与原则智慧政务大数据平台的建设目标主要包括三个方面：一是实现，推动政府数据有序开放，促进社会创新和经济发展。三、总体架构设计智慧政务大数据平台采用分层架构设计，主要包括基础设施层、数据资源层、平台服务层和应用层。基础设施层提供计算、存储和网络等基础支撑；数据资源层

，提高社会治理的精准性和有效性。建设大数据平台的关键步骤构建大数据平台需要综合考虑业务需求、技术选型、数据治理和应用开发等多个方面。以下是建设大数据平台的关键步骤：（1）需求分析与目标设定明确业务需求：与从0到1：解锁大数据平台建设密码建设大数据平台，为什么刻不容缓？在数字化转型的浪潮中，建设大数据平台已然成为企业和社会发展刻不容缓的任务，其意义深远且重大。打破数据孤岛，实现数据互联互通随着企业业务的不断拓展和信息化建设的推进，各个部门往往会独立建设自己的信息系统，这些系统如同一个个“数据孤岛”，数据分散且难以共享。大数据平台的出现，就像一座桥梁，能够将这些分散的数据连接起来，实现数据的互联互通出创新性的产品和服务。提升社会治理水平，促进社会和谐发展在社会治理领域，大数据平台同样发挥着重要作用。政府可以通过大数据平台收集和分析社会经济数据、民生数据、舆情数据等，及时了解社会动态和民众需求。为决策提供精准依据，提升决策效率和科学性数据是决策的基础，而大数据平台能够对海量的数据进行收集、存储、分析和挖掘，为企业和政府的决策提供精准依据。沉淀数据资产，创造长期价值数据已成为企业和社会的重要

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有价值的信息。数据分析包括数据统计、OLAP、数据挖掘等多个层次，其中数据挖掘是在大数据环境下常用的手段。数据中台运营：数据中台的运营是希望通过建立相关组织及运营机制，基于一定的评价体系和运营策略，实现对于企业数据中台的长期持续运营。

智造大数据平台建设方案随着工业4.0时代的到来，制造业正经历着前所未有的数字化转型。在这一背景下，智造大数据平台作为支撑智能制造的核心基础设施，其建设已成为制造企业提高竞争力的关键路径。本文将系统阐述智造大数据平台的建设方案，帮助读者理解其架构、功能与实施要点。平台建设的必要性传统制造企业在生产过程中积累了海量数据，包括设备运行参数、产品质量信息、供应链物流数据等。然而，这些数据往往分散在不同反馈不断优化平台功能。智造大数据平台建设是制造业数字化转型的重要抓手。通过系统规划、分步实施，企业能够逐步释放数据价值，实现生产智能化、决策科学化。系统中，形成信息孤岛，难以发挥整体价值。智造大数据平台通过统一的数据采集、存储和分析，能够打破数据壁垒，实现生产全流程的可视化、可分析和可优化。平台架构设计一个完整的智造大数据平台通常采用分层架构设计。在基础设施层，需要构建高性能的计算和存储资源，支持分布式处理框架，满足海量工业数据的处理需求。数据管理层负责数据的采集、清洗、存储和治理，确保数据质量和安全。平台核心是分析服务层，提供实时计算、机器

大数据基础平台建设方案：让数据为你所用在这个信息爆炸的时代，数据就像一座座金矿，蕴含着巨大的价值。但如何开采这些"金矿"？这就需要一座"现代化矿山"——大数据基础平台。本文将带你了解这座"矿山"的建设方案。一、为什么要建设大数据平台？想象一下，你是一家大型超市的老板。每天，收银系统会产生销售数据，监控系统会产生客流数据，会员系统会产生消费行为数据。这些数据分散在各个系统中，就像散落的珍珠，无法功能。3.完善设施：添加数据治理、安全管理、监控告警等功能。4.持续优化：根据业务需求不断改进和扩展平台功能。在整个建设过程中，我们还需要注意数据质量、系统性能和安全防护，确保平台的稳定运行。大数据基础，就像工厂的安保系统。三、建设大数据平台需要哪些技术？建设大数据平台需要一系列先进的技术工具：Hadoop：大数据领域的"瑞士军刀"，提供分布式存储和计算能力。Spark：快速的数据处理引擎，可以处理建筑工具，帮助我们搭建起稳固的大数据平台。四、如何建设大数据平台？建设大数据平台就像建造一座大厦，需要循序渐进：1.打好地基：搭建硬件环境，部署基础软件。2.搭建框架：实现数据采集、存储、计算等核心

处理敏感数据时，要符合相关法律法规的要求。人才团队建设同样关键。大数据平台的有效运用需要数据工程师、分析师和科学家等多角色的协作，组织应当投资于人才培养和跨部门合作机制。大数据平台方案正在成为企业数字化大数据平台方案：现代数据管理的核心架构在信息爆炸的时代，数据已成为企业的宝贵资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各类组织面临的重要挑战。大数据平台方案应运而生，它是一套综合性的技术架构，旨在解决从数据采集到价值提取的全流程问题。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常包含多个功能层，每层承担不同的数据处理职责。数据采集层负责从各种源头获取数据，包括结构化数据库、半结构化日志文件和非结构化社交媒体内容等。这一层需要解决多源异构数据的实时或批量收集问题。数据存储层是大数据平台的基础设施，采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够水平扩展以容纳PB级甚至EB级数据。现代存储计算框架实现复杂的数据转换和聚合操作。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的引擎，它使得数据可以并行处理，大幅提高计算效率。这种框架将任务分解为多个子任务，分配到集群中的多个节点同时执行，汇总

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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、...