国内做数据治理的企业

国内做数据治理的公司：以星环科技为例在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、利用和保护这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理作为一套系统化的管理方法，正在国内企业中迅速普及。本文将聚焦国内数据治理领域，以星环科技为例，探讨数据治理公司的业务模式和技术特点。数据治理是指对组织中的数据资产进行系统化管理的过程，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全、数据标准制定等多个方面。优秀的数据治理能够帮助企业提高数据价值、降低合规风险、支持决策分析。在国内市场，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的实施，企业对专业数据治理解决方案的需求日益增长。星环科技作为国内数据治理领域的代表性企业，提供了一套完整的数据治理解决方案。该公司的产品体系覆盖了数据治理的多个关键环节，能够满足不同规模企业的需求。在技术架构上，星环科技采用了分布式计算和存储技术，能够不同敏感级别的数据实施差异化保护。此外，解决方案还内置了合规性检查模板，帮助企业满足国内外数据保护法规的要求。从实施方法论角度看，星环科技倡导渐进式的数据治理路径。不同于一次性全面改造的传统做法

凸显。国内数据治理产品应运而生，为企业、政府机构提供全方位的数据管理解决方案，成为数字化转型过程中不可或缺的基础设施。数据治理产品的核心功能国内数据治理产品通常包含四大核心模块，形成完整的数据生命周期国内数据治理产品：构建数字时代的基石在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继实施，数据治理的重要性日益医疗数据在院内各系统间的准确关联。零售企业通过产品整合线上线下数据，构建完整的消费者画像。工业制造企业则借助数据治理夯实工业互联网基础，实现设备数据与业务数据的融合分析。数据治理产品的普及应用，标志着数据的准确性、完整性和一致性。数据安全治理模块是产品的"守门人"，提供数据分级分类、访问控制、脱敏加密等安全防护措施，满足合规要求。而数据标准管理模块则充当"数据翻译官"，统一数据定义和口径，消除部门间的数据语言障碍。这些模块协同工作，共同解决数据孤岛、质量参差、安全风险等痛点问题。技术架构的创新特点现代数据治理产品在技术架构上呈现出三大特点。基于云原生的设计理念，产品能够灵活部署在公有云、私有云

数据治理怎么做的在数字化时代，数据已成为组织重要的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为许多组织面临的挑战。数据治理作为一种系统性方法，正在被越来越多的组织所重视和采用。那么，数据治理究竟应该怎么做呢？理解数据治理的核心数据治理不是单一的技术解决方案，而是一套涵盖人员、流程、技术和标准的综合体系。其核心目标是确保数据的质量、安全性和可用性，同时满足合规要求。有效的行驶是管理。数据治理的实施步骤实施数据治理通常需要遵循以下几个关键步骤：首先，明确治理目标和范围。组织需要确定数据治理要解决的具体问题，是提高数据质量、确保合规性，还是支持数据分析？同时要界定治理的范围，是全组织范围还是特定业务领域。其次，建立治理组织架构。这包括设立数据治理委员会、任命数据管理员等角色。这些角色负责制定政策、监督执行并解决数据相关问题。组织架构的设计应考虑现有管理体系和业务需求。第三，制定数据政策和标准。这包括数据分类标准、数据质量标准、数据安全政策等。政策制定应结合行业标准和法规要求，同时考虑组织实际情况。第四，实施支持工具和技术。虽然数据治理主要不是技术问题，但适当的技术

数据治理的企业在数字化时代，数据已成为企业重要的资产之一。无论是客户信息、交易记录，还是市场趋势分析，数据都在驱动企业的决策和运营。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理的概念应运而生，成为现代企业管理中不可或缺的一环。数据治理是一套系统化的方法，旨在确保数据的质量、安全性和可用性。它不仅仅是技术问题，更涉及企业的组织架构、流程设计和文化理念。一个完善的数据治理体系能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，同时规避潜在的法律和运营风险。数据治理的核心目标之一是保证数据质量。在现实中，企业常常面临数据不完整、不一致或重复的问题。例如，同一客户的。随着数据保护法规的日益严格，企业必须确保敏感信息得到妥善保护。数据治理框架可以帮助企业识别哪些数据属于敏感信息，并制定相应的访问控制和加密策略。例如，金融企业需要特别关注客户账户信息的保护，而医疗企业则需重视患者隐私数据的合规管理。通过明确责任分工和监控机制，企业能够有效降低数据泄露的风险。数据治理还涉及数据的可用性和共享。在许多企业中，数据往往分散在不同部门或系统中，形成“数据孤岛”。这不

数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行。它主要关注如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程‌：通过数据分析和挖掘，发现数据的潜在价值，为业务创新和发展提供支持。数据治理是一个涉及多个方面的综合性过程，提升数据的质量、安全性和价值，支持企业的战略决策和业务发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据。具体来说，数据治理主要包括以下几个方面的工作：‌制定数据政策‌：确立数据的使用、管理、保护和共享等方面的基本原则和规定，为数据治理提供指导和规范。‌数据质量管理‌：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

随着企业数字化程度的逐步提高，数字化业务对数据管理的需求也持续深化。根据企业本身所处的数字化程度不同，我们将企业的数据平台的建设总结为五个阶段，本篇我们对统一的数据存储与算力做介绍。—整体介绍有形的系统建设外，配套的数据组织和能力建设也是数据平台建设的非常关键的体系建设，包括分布式系统运维能力、数据整合、数据治理、数据科学建模、数据产品开发与发布等能力，随着数据安全相关的法律法规的落地，企业的数据，其次是如何在科学的框架内，由浅至深地逐步加以开发和利用。这个时候企业内部很容易达成一致，需要规划一个统一的数据基础平台，能够将企业内散落在各地的数据汇集起来，并提供对这些数据做进一步探索的能力，并且支持标准的SQL语言做开发，这样就可以很好地使用企业内部已有的数据工具。此外，基础平台需要支持对数据的高并发的事务操作，保证数据ACID，从而具备支撑重要业务的技术基础，2019年后多个开源项目—企业发展的战略目标就是为了更好地为企业和社会创造价值，而从数据中创造价值也是创造价值的重要一个环节。数据平台的建设需要能够支撑起这个总体目标，同时结合企业自身情况实现一个可持续演进的技术架构。互联网企业

不言而喻。有效的数据管理能够确保企业数据的质量、安全和可用性，为数据分析提供坚实的基础，从而助力企业做出科学、准确的决策。接下来，让我们深入探讨数据管理的几个核心方面。（一）数据集成与整合为了实现数据的、统一的数据视图。（二）数据治理与标准化数据治理是企业数据管理的核心环节，它就像是企业数据的“管家”，负责制定一系列的规则和流程，确保数据的一致性、准确性和完整性。在一个缺乏有效数据治理的企业中，数据。数据治理机制应明确数据管理的责任主体和流程，规定数据的创建、修改、存储和使用规范。在实施数据治理过程中，企业可以采用数据质量管理工具来监控和提升数据质量。这些工具能够自动检测数据中的错误和异常，如缺失值解锁企业增长密码：探秘多方数据管理一、认识企业多方数据（一）数据来源的多样性企业数据来源广泛，犹如一张错综复杂的大网，覆盖了企业运营的各个环节以及外部市场的方方面面。企业内部业务系统是数据的重要发源地。以CRM（客户关系管理）系统为例，它详细记录了客户的基本信息，如姓名、联系方式、购买历史、偏好等。通过对这些数据的分析，企业能够深入了解客户需求，为客户提供个性化的服务和精准的营销推荐。外部市场

国内好用的大数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步和商业发展的重要力量。国内大数据平台经过多年发展，已经形成了较为完善的生态系统，能够满足不同规模企业和机构的数据分析与机器学习组件，为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型的全套工具。技术特点分析国内主流大数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心，如生态系统组件，在此基础上进行了深度优化和本土化改造。在架构设计上，这些平台普遍支持横向扩展，能够根据数据量增长灵活增加计算和存储资源。安全性方面，平台通常提供完善的数据加密、访问控制和审计功能，满足国内数据合规要求。此外，一些平台还特别优化了对欺诈和信用评分。政府部门使用大数据平台进行城市管理、舆情监测和公共服务优化。制造业企业则应用平台实现供应链优化、设备预测性维护和质量控制。不同行业的应用场景对平台功能提出了差异化需求，促使平台提供商处理需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能，为用户提供一站式的大数据解决方案。平台核心功能优秀的大数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统，能够处理海量结构化与非

、数据处理、数据治理、数据服务和数据应用等多个层次。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台更强调数据的资产化、服务化和智能化，能够为企业各业务线提供敏捷的数据支持。星环科技作为国内较早布局大数据基础国内数据中台企业有哪些在数字化转型浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的重视。数据中台能够整合企业内外部数据资源，打破数据孤岛，提供统一的数据服务能力，为业务创新和智能决策提供支撑。国内已涌现出一批专注于数据中台建设的企业，星环科技便是其中具有代表性的企业之一。数据中台的概念经过多年发展已形成相对成熟的体系架构。一个完整的数据中台通常包含数据采集、数据存储和风险实时监控；在制造业，支持企业实现生产数据与供应链数据的融合分析；在政务领域，助力政府部门实现跨部门数据共享和城市治理能力提高。这些实践案例表明，数据中台正在成为各行业数字化转型的基础设施。从技术发展趋势看，数据中台正在与人工智能、云计算等新技术深度融合。智能化数据治理、实时数据分析、低代码数据应用开发等能力将成为下一代数据中台的关键特征。同时，随着数据要素市场化配置改革的推进，数据中台在企业

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、...

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...

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...

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...

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。

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...

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...