主数据治理平台

如何实施有效的主数据治理？要实施有效的主数据治理，需要从战略、文化、技术、产品及业务流程等多个层面进行全面规划和实施。从战略层面出发：构建支持主数据治理的组织架构，获得高层领导的重视和支持，并制定主数据治理的需求，因此我们需要根据实际需求选择合适的技术手段。在产品层面：我们可以利用主数据治理工具进行存量数据的清理和标准化，同时对增量数据进行实时监控和控制。此外，我们还可以利用主数据治理工具完成相应的管理制度，为主数据治理提供坚实的保障。培养员工的数据治理意识：将其融入企业文化中，让所有相关人员都认识到数据治理的重要性，从而自主地参与到数据治理过程中。在技术层面：现代企业的技术能力通常都能满足主数据管控体系、主数据标准体系、主数据质量体系的管理工作。制定详细的主数据业务管理流程：包括数据的申请、校验、审核、发布、变更、冻结、归档等全生命周期管理，以满足企业在不同阶段对主数据的管理需求。设定主数据标准管理流程：包括对主数据标准的分析、制定、审核、发布、应用与反馈等流程进行设计，以确保主数据标准的科学、有效和适用。设计主数据质量管理流程：对主数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行全面质量管理，并建立数据质量评价体系，以实现对数据质量的量化考核。

主数据平台是一个集中化的系统或技术框架，专门用于管理和维护企业核心的主数据，如客户、产品、供应商和员工信息等。以下是主数据平台的一些关键功能和特点：数据集成与抽取：主数据平台能够从各个业务系统中抽取。多租户与高可用部署：采用多租户模式，允许多个租户共享同一个平台资源，但互相之间数据隔离，并支持高可用部署方式，确保系统稳定性和可靠性。主数据平台的核心价值在于实现集中的主数据管理、可靠的主数据质量、全面的主数据服务和高效的主数据利用，从而为企业数字化转型提供坚实的数据基础业务系统调用数据进行业务处理和分析。数据安全与审计：重视数据安全和隐私保护，提供多层次的安全控制机制，如身份认证、权限控制和操作审计等，确保数据的保密性和完整性。数据治理与监控：支持制定数据治理规则和核心数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的一致性和准确性。数据建模与存储：提供可视化的数据建模工具，支持多维数据模型设计，并采用高性能的存储架构，确保数据的存储和访问效率。数据质量管理：关注数据质量，提供数据质量检测工具，对数据进行完整性、准确性、一致性等方面的校验，解决数据冗余、重复和不规范等问题。数据服务与共享：以服务的方式提供数据，支持数据的查询、检索、导出等操作，并提供API接口，方便

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，建立主数据共享平台，使主数据能够在企业内各个业务系统之间顺畅流通和共享，提高数据的利用率。提高业务效率：通过对主数据的统一管理和维护，减少数据重复录入和维护工作，降低数据管理成本，提高业务流程的自动化程度和运行效率。支持决策分析：为企业决策提供准确、一致的主数据支持，确保决策依据的可靠性，提升决策的科学性和准确性。主数据治理的主要内容主数据标准管理制定标准：根据企业业务需求和行业最佳实践，制定主，不断提高主数据质量。主数据集成与共享集成平台建设：搭建主数据集成平台，实现主数据在不同业务系统之间的抽取、转换和加载，确保主数据的实时或定期同步。共享服务管理：建立主数据共享服务接口，为各业务系统提供

主数据平台是企业数据管理的核心组成部分，旨在解决数据分散、标准不一、质量参差不齐等问题。主数据平台是一个集中化的系统或技术框架，专门用于管理和维护企业核心的主数据，如客户、产品、供应商和员工信息等。主数据是指满足跨部门业务协同需要的、反应核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息，具有唯一识别性。功能数据集成与抽取：主数据管理平台能够从各个业务系统中抽取核心数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的隔离，并支持高可用部署方式，确保系统稳定性和可靠性。应用场景企业级主数据管理平台：应用重点在于对主数据的集中管控，通过对物料、供应商、人员、客户、产品、财务、组织架构等主数据的制定统一的标准和规范的流程，保证数据的产生与存储的准确性，数据的流转与维护的可控性。核心主数据共享服务中心：应用重点在于对主数据的共享服务，基于ESB或平台本身提供的标准接口、数据交换等多种分发方式，将核心主数据共享到需要的业务系统中去。主数据资产监管分析平台：应用重点在于对主数据的监管与分析，将主数据作为重要的数据资产，对其建设、使用等情况进行全面的监控。

主数据治理方案是一套旨在确保企业核心数据准确性、一致性和完整性的策略和流程，涉及数据的规划、整合、管理和优化。一个有效的主数据治理方案应包含以下几个关键组成部分：实施规划与具体策略：明确目标与需求数据编码规则、属性校验规则等数据标准，支持数据的集成、共享和交换。数据清洗与整合：数据清洗：对现有的主数据进行清洗，去除重复、错误和无效的数据。数据整合：将清洗后的数据整合到主数据管理平台中，形成统一的数据视图。主数据管理平台建设：平台选型与建设：选择功能强大、易于集成、成本效益高的主数据管理平台，并搭建平台以实现数据的集中存储、管理和分发。实施主数据管理：数据录入与审核：在主数据管理平台搭建完成后：深入理解企业各业务部门的数据需求，明确哪些数据被视为企业的核心主数据，并设定清晰、可量化的主数据管理目标。组建项目团队：成立跨部门的项目团队，明确角色与职责，如项目经理、数据架构师、数据管理员等。制定时间表与预算：详细规划项目关键阶段的时间安排和预算分配。风险评估与应对：识别潜在风险并制定应对措施，确保项目顺利进行。数据治理策略：建立数据治理框架：明确数据所有权、责任、质量标准及监控机制。数据

主数据治理（MDG）是一个全面的流程、政策和标准框架，旨在确保组织关键数据资产的准确性、一致性和可靠性。以下是主数据治理的详细内容：核心目标：主数据治理的核心目标是通过统一的管理框架和流程，确保主数据的准确性、一致性、完整性和安全性。提升数据质量：通过严格的数据管理流程，主数据治理提升数据质量，减少因数据错误或不一致造成的重复工作，提高业务运营效率。实施步骤：主数据治理的实施步骤包括评估现状、制定策略、选择工具、实施与推广以及持续监控与反馈。数据标准管理：主数据治理包括数据标准管理，统一定制数据标准，提高字段、码值、数据字典管理，保障业务数据和中台数据的统一标准。数据质量监控：提供事前、事中、事后的数据质量体系，支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能。数据安全：主数据治理还包括数据安全脱敏、安全分级和监控，基于集团数据资产实现数据安全分级管理，自动识别安全信息；提供数据访问安全行为监测，及时识别访问风险。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用有效性和效率。数据建模中心：统一建模，提供业务系统建模和模型管理。数据治理评估：数据治理平台开发完成后，需要

主数据是企业或组织内具有权威性、一致性、共享性的关键业务数据，如客户、产品、员工、供应商等核心实体的信息。数据治理中的主数据管理则是一套用于确保主数据的完整性、准确性、一致性和及时性的管理方法和技术治理中的重要性提升数据质量：通过建立统一标准和规范，清洗和整合现有数据，消除数据不一致性和冗余，确保主数据的准确性和完整性，为企业决策提供可靠依据。提高运营效率：实现主数据在各业务系统间的共享和同步管理系统，实现主数据的集中存储、管理和维护，并与其他业务系统进行集成，实现数据的共享和同步。数据治理与监控：建立主数据治理的组织架构、流程和制度，加强对主数据的日常管理和监控，及时发现和解决问题。主数据平台等。数据质量管理技术：用于监控和评估主数据的质量，及时发现和解决数据质量问题，如数据质量规则引擎、数据质量评估工具等。元数据管理技术：用于管理主数据的元数据，包括数据字典、数据模型、数据标准等，确保数据的一致性和可理解性。主数据管理系统：是主数据管理的核心平台，实现主数据的集中存储、管理和维护，以及与其他业务系统的集成和数据共享。

数据治理主要是通过一系列管理活动，包括数据标准、质量、安全、元数据等管理及流程优化、资产化管理等，确保数据的一致性、准确性、安全性、可用性，并实现数据资产价值最大化。其主要涵盖以下几个方面的工作载（ETL），整合到统一的数据平台中，消除数据孤岛，实现数据的互联互通。数据共享：建立数据共享机制，制定数据共享规则和流程，为不同部门和应用系统提供数据共享服务，促进数据的流通和价值挖掘。主数据管理主准确性，避免数据冗余和不一致。主数据分发：将维护好的主数据及时分发给相关业务系统和部门，确保各系统使用的主数据一致。数据治理流程管理流程设计：建立数据治理的工作流程，包括数据规划、数据采集、数据数据识别：从企业的众多数据中识别出具有共享性、基础性的主数据，如客户、产品、供应商等，作为企业核心业务数据的关键部分。主数据维护：建立主数据的单一视图，对主数据进行集中管理和维护，确保主数据的一致性和处理、数据存储、数据使用等环节，明确各环节的工作任务和责任人。流程优化：定期对数据治理流程进行评估和优化，提高流程的效率和质量，降低数据治理的成本。流程监控：对数据治理流程的执行情况进行监控，及时发现流程中

主数据管理平台是一种有效率而且可扩展的解决方案，用于集中管理核心或主要业务数据。这些数据是企业中各种应用程序共享和重复使用的基础数据，例如客户、供应商、产品和资产等。主数据管理平台提供的服务包括数据管理平台可以帮助企业避免数据重复和不一致的问题，从而提高数据的一致性和质量。可以确保各个部门和应用程序都使用相同的数据来源，从而实现业务流程的自动和优化。主数据管理平台还可以通过数据分析和挖掘的方式，帮助企业发现数据中的潜在价值和商机。主数据管理平台通常由多个模块和组件组成，包括数据清洗、数据整合、数据标准化、数据质量管理、数据安全、数据同步、数据分析和数据挖掘等。还可以与其他企业应用程序和系统集成，以实现更高效的数据流程。在不同的行业和企业中，主数据管理平台的应用也不尽相同，但它们的目标都是一致的：提高数据的质量、一致性和可用性，促进业务增和创新。星环大数据基础平台数据管理、数据同步、数据整合、数据质量和数据安全等。还提供了集成、数据规划、数据架构、数据标准化和数据管理等工具和功能，使企业能够更好地掌握其数据，提高运营效率和业务价值，从而实现业务增长和创新。主

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...