浙江 数据治理

集中度较高的重要外包商，开展现场评估检查。星环科技作为浙江农信重要的信息科技提供商，助力浙江农信大数据项目上线了一批非常有特色和具有突破创新的应用，该项目针对精细化管理难题，运用大数据、实时处理、地图及数据挖掘技术，形成系统化解决方案，媒体也深度报道了浙江农信以大数据技术打造金融“大数据平台”实现科技引领数字化转型的成果。通过参观星环科技展厅，查阅资料，座谈交流的形式，双方进一步沟通了已经合作的大数据、人工智能基础软件技术驱动产品创新与赋能升级所做的工作表示赞赏。希望公司继续加强信息安全风险水平意识，保障技术水平及产品质量。参观交流过程中，围绕新金融、新科技产业生态新的发展阶段，双方针对浙江农信依托数字化转型积极探索前沿技术等相关问题进行了重点交流，近些年浙江农信已经实现数据资源的快速处理和深度应用，逐渐将“数据”打造成为自身核心竞争力，对业务发展的支撑和服务能力得到跨越式发展，体现了金融8月26日，浙江省农村信用社联合社（简称“浙江农信”）风险合规部副总经理杨纲一行来访星环科技参观交流。星环科技联合创始人、副总裁朱珺辰、金融事业部副总经理詹谦、金融行业架构总监张晓明、金融事业部区域

数据、模型和应用资产积累，及价值沉淀，硬件资源利用率提升20%。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，构建明日数据近日，“数智未来，因你而来”2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛在上海人工智能研究院成功举办。星环科技凭借“基于昇腾Atlas300I/VPro推理卡的模型生产和应用平台”脱颖而出，斩获上海&浙江赛区金奖。2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛由华为、上海人工智能研究院、上海昇腾生态创新中心、杭州人工智能计算中心、杭州高新区党委人才办联合主办。大赛以协助促进上海浙江的AI产业发展为目标，覆盖人工智能头部企业、初创企业、高校、科研院所等，旨在发掘上海浙江优秀人工智能团队，基于昇腾全栈AI软硬件平台，围绕人工智能深度学习技术，探索有具体落地场景的创意方案。同时将自身在人工智能领域的技术和实践经验进行分享，为上海市、浙江省人工智能产业的发展做出贡献。此次获奖方案正是星环科技模型生产和应用平台SophonAutoCV与华为昇腾的强强联合

、员工降本减负、精细管理决策为目标。同时以构建企业级数据湖为基础、以基于星环科技数据云平台TDC的数据中台解决方案为整体架构，释放数据价值。浙江农商联合银行科技部大数据负责人孙志成发表《基于大数据技术应用创新实践分享》主题演讲。浙江农商联合银行立足自身二级法人金融科技现状，搭建大数据及数据云平台，打造高可靠的数据基础设施和数据平台服务，变革集中委托开发模式，实现数据类系统由省、市、县三级协作开发和分析，全面提升各行社服务能力，赋能行社应用创新。浙江农商联合银行大数据建设实现了科技赋能方式创新、融资服务创新、数据管理模式创新、省县协作模式创新、技术手段创新、省市县联通模式创新六大创新。廊坊银行科技部副总经理马宁分享了《廊坊银行零售营销数字化转型实践》。数字化转型是商业银行打造面向未来核心竞争力的必然选择，廊坊银行以逐步建设数据驱动型银行为数字化转型总体目标，从数据治理体系、数据中台体系、数据，成为全景银行。于海军认为数据治理和数据赋能两条路要并行去走，无论是金融行业还是金融科技公司都面临“降本增效”的问题，数字化、智能化转型是必须要做的，要为未来做储备，精细化管理是关键。岳鹏表示数字化转型终是要对业务做支撑，金融机构的科技公司要保证整个产品和解决方案在行业中具有一定的前瞻性。

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架，确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面：数据策略制订：根据组织的需求和目标制定数据治理策略，包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理：监控、评估和改进数据质量，确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持：提供数据治理工具和技术的支持和培训，帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高质量和价值，降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用，特别是在融、医疗、零售和制造等领域。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等

数据治理组织是实施数据治理的关键，它涉及到组织结构的建立、职责的分配以及流程的管理。以下是数据治理组织的几个核心组成部分和职责：数据治理委员会：这是组织内的最高数据治理机构，负责制定数据治理的战略、政策和目标，监督数据治理的执行情况，并定期评估数据治理的效果，优化策略和流程。数据治理办公室：负责协调和执行数据治理的日常事务，包括数据治理的宣传、培训和咨询，收集和分析数据治理的问题和需求，提出改进建议。数据管理团队：负责数据的收集、清洗、整合和维护，确保数据的质量和安全，并提供数据分析和挖掘服务，支持业务决策。业务部门：提供业务需求，参与数据治理的决策和执行，对数据治理的效果进行评估，并在业务流程中落实数据治理的要求。技术部门：负责数据治理的技术支持和工具选型，实现数据治理的自动化和智能化，并对技术方案进行评估和优化。数据治理工作组：在各领域数据范围内进行数据治理的工作，依据数据治理委员会制定的方法和总则，制定本领域数据治理目标和工作计划，负责领域数据资产的看护，维护更新相应数据标准和元数据。数据管家：作为领域数据治理工作的协助者，确保领域治理工作的流程和内容规范，符合数据治理要求，并

数据治理平台工具是一种用于支持数据治理过程的软件工具，通常包括以下功能：元数据：获取、存储、管理和共享数据资产的元数据，包括数据定义、结构、来源、规则、质量、安全和访问等方面。数据质量管理：监控团队共享数据和知识。数据分析和可视化：提供数据分析、报告和可视化功能，以支持数据决策、数据探索和数据展示。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

什么是数据治理？根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理

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，关于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。数据治理的终目标是提升数据的价值，是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。数据治理软件TranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。数据治理工具Governor优势：智能化数据治理：通过智能化技术，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的执行情况，并根据具体的落标检查报告进行针对性的调整。高性能数据质量检查：基于分布式数据库的数据质量规则执行和调度，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标：通过系统内置规则自动化生成数据标准落标检查规则，让数据管理员从全局视角了解数据标准规范的

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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...