专门医保数据安全管理

医保数据治理是对医保领域相关数据进行全面管理和优化的过程，旨在提高医保数据的质量、安全性、可用性和一致性，以下是详细介绍：治理背景和目标背景：随着医保信息化建设的不断推进，医保数据量急剧增长且来源可比性。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，如数据准确率、完整率、一致率等，通过数据质量监控工具对医保数据进行定期检查和评估，及时发现并处理数据质量问题，如数据缺失、错误、重复等。数据安全管理：加强医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构，明确各部门的职责和分工；制定相关的政策法规和管理制度，如医保数据管理办法、数据安全制度等；加强人员培训，提高医保数据治理人员的专业素质和业务能力。应用和意义应用：通过医保数据治理，为医保支付方式改革广泛，数据质量参差不齐，存在数据不一致、不准确、不完整等问题，同时数据安全风险也日益凸显。目标：通过医保数据治理，建立统一规范的数据标准，提升数据质量，确保数据安全，实现医保数据的高效共享和利用，为医保

医保数据中台：医疗信息管理的智能中枢在数字化医疗快速发展的今天，医保数据中台作为医疗信息管理的核心基础设施，正在悄然改变着医保服务的面貌。这一技术架构不仅提高了医保管理的效率，也为患者带来了更加便捷、精准的服务体验。医保数据中台的基本概念医保数据中台是一种集中化管理医保数据的平台架构，它位于医保信息系统的前台应用和后台数据库之间，充当着"智能中枢"的角色。不同于传统的数据仓库或简单的数据库系统，医保数据中台强调数据的整合、治理和服务化能力，能够将分散在不同系统中的医保数据进行统一管理、清洗和分析，然后以标准化接口提供给各类应用系统使用。这种架构的核心价值在于打破了医保数据孤岛，实现了跨部门关键功能，首先是数据集成能力。它可以对接医院信息系统、医保结算系统、药品流通系统等多种数据源，实现数据的实时或定时采集。其次是数据治理功能，包括数据清洗、标准化、质量控制和元数据管理等，确保数据的准确性开放给前端应用，支持快速开发各类医保服务。安全管控也是医保数据中台不可或缺的功能。它采用多层次的安全防护措施，包括数据加密、访问控制、操作审计等，确保敏感的医保数据在共享利用过程中不被滥用或泄露。医保

归集并科学治理这些数据，成为当前医保管理中的一项关键任务。医保数据归集是指将分散在不同医疗机构、医保经办机构以及其他相关部门的医保信息进行系统化收集与整合的过程。这些数据包括参保人的基本信息、就医记录归集的基础上，对数据进行清洗、整合、分析和应用的过程。数据治理的目标是确保数据的准确性、完整性和安全性，从而为医保决策提供可靠支持。在数据清洗环节，需要剔除重复、错误或无效的数据，比如重复参保记录、错误后续的医保结算和统计分析。在数据应用方面，医保数据的价值主要体现在三个方面：一是支持医保基金的精细化管理，通过对医疗费用和医保报销数据的分析，可以识别不合理的医疗行为，防止医保基金浪费；二是助力公共卫生政策制定，比如通过分析特定疾病的发病率和治疗情况，为疾病防控提供依据；三是提升参保人的服务体验，例如通过数据分析优化医保报销流程，缩短等待时间。医保数据归集与治理是一项系统性工程，需要技术、管理医保数据归集与治理医保数据归集与治理是医疗保障体系中的重要环节，它关系到医保基金的合理使用、医疗服务的精准监管以及参保人的切身利益。随着信息技术的快速发展，医保数据的规模与复杂性日益增加，如何有效

统一管理。医保数据归集的过程通常包括数据采集、数据传输、数据清洗和数据存储等环节。数据采集是指从各个数据源获取原始数据，可能涉及医院信息系统、药店管理系统和医保结算系统等。数据传输是将采集到的数据安全医保基金的运行状况，从而制定更加合理的医保政策。其次，医保数据归集有助于提高医疗服务的透明度和效率。医疗机构和医生可以通过数据共享了解患者的病史和治疗情况，避免重复检查和用药，提高诊疗效率。此外，医保数据的集中管理还能减少骗保行为的发生，通过数据分析发现异常报销模式，保障医保基金的安全。医保数据归集医保数据归集是指将分散在不同医疗机构、医保部门和相关系统中的医疗和医保信息进行系统性的收集、整理和存储的过程。这一过程旨在实现医保数据的集中管理和有效利用，为医保政策的制定、医疗服务的监管以及公众健康的管理提供数据支持。医保数据归集不仅是医疗信息化的重要组成部分，也是现代医疗保障体系的关键环节。、医保数据的来源广泛，主要包括医疗机构、药店、医保经办机构等。医疗机构在提供医疗服务时会产生大量的诊疗数据，如门诊记录、住院病历、检查检验结果等。药店在销售药品时也会生成相关的交易数据。医保经办机构则负责记录参保人员的缴费情况、报销记录等。这些数据分散在不同的系统和部门中，需要通过归集实现

进行语义分析、语法解析和意图识别。机器学习技术则让智能客服具备了学习和优化的能力。通过对大量医保咨询数据的学习，智能客服可以不断提升自己的回答准确率和服务质量。它可以学习不同问题的最佳回答方式，根据用户系统是智能客服的“智慧大脑”，它整合了医保政策法规、业务流程、常见问题解答等多方面的知识，为智能客服提供了强大的数据支持。各模块之间相互协作，智能语音服务和智能文本回复模块在接收到用户问题后，会迅速从知识库系统中获取相关信息，并进行处理和回复，为用户提供全面、准确的服务。（三）数据整合与利用医保数据丰富多样，涵盖了政策法规、参保信息、报销记录、药品目录等多个方面。在搭建医保智能客服服务平台时，需要整合这些数据，建立起一个全面、准确的知识库。通过对医保政策法规的梳理和分类，将其转化为机器可理解的知识形式，存储在知识库中。同时，对参保信息、报销记录等数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，如常见的医保问题、用户的咨询热点等，进一步丰富知识库的内容。医保智能客服：开启智慧医保新时代医保服务的“智慧升级”在当今社会，医保服务是社会保障体系的重要支柱，与每一个人的生活息息相关。它不仅是人们应对疾病风险的经济后盾，更是社会公平与和谐的重要保障。从日常

的快速发展，医保数据归集系统在提高医保服务效率、保障基金安全、优化资源配置等方面发挥着越来越重要的作用。医保数据归集系统的核心目标是实现数据的集中管理和共享。在传统的医保管理模式下，数据分散在不同的医保数据归集系统医保数据归集系统是现代医疗保障体系中的重要组成部分，它的主要功能是收集、存储、管理和分析医疗保险相关的数据，为医保政策的制定、医疗费用的结算以及公共卫生管理提供数据支持。随着信息技术医疗机构、医保经办机构和政府部门，信息孤岛现象严重，导致数据利用率低，管理效率不高。而通过医保数据归集系统，可以将参保人员信息、医疗费用记录、药品和诊疗项目等数据统一归集到中央数据库，实现数据的标准化和规范化管理。这不仅方便了医保经办机构对数据的查询和统计，也为跨部门、跨地区的数据共享奠定了基础。医保数据归集系统的建设离不开先进的信息技术。系统通常采用大数据、云计算、区块链等技术手段，确保数据的安全性、准确性和实时性。例如，大数据技术可以对海量的医保数据进行快速处理和分析，帮助医保部门发现异常交易或欺诈行为；云计算技术则提供了强大的存储和计算能力，支持系统的灵活扩展；区块链技术的引入则进一步增强

医保局数据归集医保局数据归集是指医保部门通过信息化手段，将分散在不同医疗机构、药店、参保单位等处的医保相关数据进行收集、整理和存储的过程。这一工作的目的是为了提高医保管理的效率，保障医保基金的安全。通过对大量数据的分析，医保局可以更准确地了解参保人的需求，优化医保待遇和服务。医保局数据归集的主要内容涵盖多个方面。首先是参保人基本信息，包括姓名、身份证号、参保类型等，这些是医保管理的基础数据。最后，医保局还会归集定点医疗机构和药店的相关信息，例如资质、服务范围、药品目录等，以便对其进行管理和监督。在技术手段上，医保局数据归集主要依靠信息化系统和网络技术。许多地区已经建立了医保信息平台，通过专网或互联网与医疗机构、药店等连接，实现数据的实时传输。同时，大数据技术的应用使得海量数据的存储和分析成为可能。例如，医保局可以通过数据挖掘技术，发现潜在的欺诈行为或异常医疗费用。此外，云计算技术的引入进一步提高了数据处理的效率和安全性，确保医保数据能够在不同部门之间快速共享。，同时为参保人提供更加便捷的服务。下面，我们将从数据归集的意义、主要内容、技术手段等方面，对这一话题进行科普。医保数据归集的意义主要体现在以下几个方面。首先，它有助于实现医保信息的共享和互通。过去，不同

医疗数据湖是一种专门针对医疗领域海量、多源、异构数据进行集中存储和管理的数据平台。医疗数据湖以自然的原始格式存储来自电子病历系统、医疗物联网设备、医学影像系统、临床检验系统、医保系统等多渠道的医疗预防措施，降低疾病的发生率和死亡率。医疗质量评估：通过对医疗数据的分析，对医疗机构的医疗质量进行评估，包括医疗安全、治疗效果、服务效率等方面，发现医疗过程中的问题和风险，为医疗质量管理提供依据。医保控费质量管理、数据安全管理等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、结构等信息，方便数据的查找和理解；数据质量管理确保数据的准确性、完整性和一致性；数据安全管理通过身份认证、授权访问、数据加密等手段保护医疗数据、文件传输、接口调用等方式，将数据传输到数据湖存储层。存储层：通常基于分布式文件系统如或对象存储构建，支持多种数据存储格式，同时提供数据的持久化存储和高可用性保障。数据管理层：包括元数据管理、数据的安全。计算与分析层：支持多种计算框架和分析工具，用于批处理计算，用于流处理计算，以及各种机器学习、深度学习框架用于数据分析和挖掘。用户可以根据不同的业务需求选择合适的计算方式。应用层：面向不同的

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的警报并采取相应的措施。安全态势感知：通过对数据湖中的历史和实时数据进行综合分析，生成安全态势感知报告，帮助安全管理人员全面了解企业的安全状况，包括威胁趋势、漏洞分布等，为制定安全策略和决策提供依据安全情报分析和挖掘，及时发现新的安全威胁和攻击趋势，为企业提供及时的安全预警。合规性审计：存储和管理企业的安全相关数据，满足各种合规性要求，方便审计人员进行合规性审计和数据溯源，确保企业的安全运营符合法律法规和行业标准。存储库中，为安全分析和威胁检测提供丰富的数据基础。通常采用分布式存储架构，如分布式文件系统或云存储服务，具有高度可扩展性和容错性。数据特点与来源数据特点：数据类型丰富多样，包括结构化的安全设备日志、半，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...