政务类数据安全管理

安全构建主要包含政务数据安全管理体系、政务数据安全技术体系、政务数据安全运营体系三个部分。政务数据安全管理体系是指要构建一套科学的管理机制，从责任机制建设、组织架构、合规管理、政务数据安全规划和政务数据安全管理5个方面提升数据安全管理能力。政务部门应严格落实数据安全管理任，建立健全的组织架构和审计机制，完善政务数据安全规划体系，管理数据安全合规性。政数据安全技术体系是指要构建一套政务数据安全技术保障体系，从数据采集、传输、存储、使用、交换、销毁全生命周期保障政务数据安全。完善数据安全基础设施、数据安全服务和建设数据安全管理与运营保障管理平台，为安全管理、安全技术和安全运营的业务提供基础支持。政务数据安全运营体系是指构建政务数据安全运营体系，通过数据资产管理、数据安全隐患发现及处置机制、数据安全风险评估机制、数据安全突发事件应急响应机制、数据安全监控与审计机制的有效结合，支撑数据安全运营在当今信息化的社会中，政务数据安全问题愈加突出，各种政务公开被频繁爬取和非法传播，给政务数据安全面的巨大风险。为了应对这种情况，需要从多个角度发，建立一套针对政务数据的数据安全能力建设框架。政务数据

分类标签，方便快速查找和管理。通过对政务数据进行全面梳理，将其划分为不同的类别，如人口数据、经济数据、地理信息数据等。同时，为每一类数据添加具体的标签，如人口数据下可细分出年龄、性别、户籍等标签，经济政务数据“贴标签”，解锁数字政府新效能政务数据标签分类管理是什么定义与概念政务数据标签分类管理，是一种将政务数据按照特定的规则和标准进行分类，并赋予其相应标签的管理方式。它如同给图书馆里的书籍贴上提高数据管理和应用的效率。为什么要进行政务数据标签分类管理提升数据利用效率在传统的政务数据管理模式下，工作人员查找特定数据时，犹如在茫茫大海中捞针。而政务数据标签分类管理就像是为数据建立了一个清晰的索引目录。通过对数据进行分类和标签标注，工作人员可以根据业务需求，快速定位到所需的数据。加强数据安全保障政务数据涉及国家机密、商业秘密和个人隐私等重要信息，一旦泄露，将对国家、社会和个人造成严重的损害。政务数据标签分类管理通过对数据进行分类分级，能够根据数据的敏感程度采取不同的安全防护措施。对于涉及国家机密的数据，如国防、外交等领域的数据，设置最高级别的安全防护，采用加密传输、严格的访问控制等手段，确保

政务数据治理是指政府部门对其拥有的各类数据进行统筹规划、管理和优化的一系列活动，旨在提高政务数据的质量、安全性和可用性，以更好地支持政府决策、公共服务和社会治理。治理目标提升决策科学性：通过整合和机制。数据安全管理安全制度与规范：制定政务数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据访问、使用、存储等操作流程，加强对数据安全的管理和监督。安全技术防护：采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障对公共服务的满意度。推动数据共享与开放：打破政府部门之间的数据孤岛，促进政务数据的共享和开放，激发数据的潜在价值，推动数字经济和社会创新发展。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的政务数据标准体系政务数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。数据共享与开放管理共享平台建设：搭建政务数据共享交换平台，实现部门之间的数据互联互通和共享共用，提高数据共享的效率和便利性。开放机制与流程：建立政务数据开放机制，明确数据开放的范围、方式和流程，推动政务数据向社会开放，促进数据的创新应用。分析政务数据，为政府决策提供全面、准确、及时的数据支持，使决策更加科学、合理，提高政府治理能力和水平。优化公共服务：利用治理后的数据改善公共服务的提供方式和质量，实现个性化、精准化的服务推送，提高民众

重要意义。政务数据归集共享是指将分散在不同部门、不同层级的政务数据进行集中管理和互通共享的过程，旨在打破信息孤岛，实现数据资源的有效利用。政务数据归集共享的核心目标是实现"一网通办"和"一网统管"。通过数据关键环节包括：制定统一的数据标准和技术规范，确保数据可识别、可交换；建立数据质量管理体系，提高数据的准确性、完整性和时效性；构建安全可靠的数据共享平台，保障数据在传输、存储和使用过程中的安全；完善数据共享政务数据归集共享：打破信息孤岛，构建智慧政府在数字化时代，数据已成为重要的生产要素和战略资源。政务数据作为政府在履职过程中产生和收集的数据资源，其归集与共享对于提升政府治理能力、优化公共服务具有信息、民政部门的婚姻信息、税务部门的纳税信息等，可以实现"只跑一次"的有效服务。政务数据归集共享面临的主要挑战包括技术标准不统一、数据质量参差不齐、共享机制不健全等问题。由于历史原因，各部门信息系统建设时期不同、标准各异，导致数据格式不一致、系统难以互通。同时，部分数据存在缺失、错误或更新不及时等问题，影响共享效果。此外，数据共享涉及部门利益和权责划分，需要建立完整的制度保障。政务数据归集共享的

模型通过大数据处理、机器学习技术手段，能够从数据中提取出有价值的信息，并为决策者提供科学、准确的策略和方案。政务大模型的应用场景广泛，其中包括政府决策支持、公共安全、城市管理、社会服务等方面。在政府水平和公众安全感。城市管理方面，政务大模型可以通过对城市交通、环境、基础设施等数据的分析和优化，提供智能化的城市管理方案，提升城市的便利性和宜居性。在社会服务方面，政务大模型可以通过对民生领域数据决策支持方面，政务大模型可以帮助政府进行政策制定、规划布局、资源调配等工作，提高政府工作效率和决策的科学性。在公共安全方面，政务大模型可以通过对安全风险的预测和管理，提供有针对性的应对措施，提高社会治安分析，提供个性化的服务和精准扶贫方案，改善社会生活质量。政务大模型的出现为政府决策和政务管理提供了新的思路和方法。通过充分利用大数据和人工智能技术，政务大模型有望在提升政府工作效率、提升公共服务水平政务大模型，是指利用人工智能（AI）技术，对政务系统中的数据进行分析和挖掘，提供针对性智能决策支持和解决方案的一种技术应用。政务系统中的数据量庞大而复杂，传统的人力分析和决策难以满足实际需求。政务大

政务数据归集方案在数字化时代，政务数据已成为推动政府治理现代化的重要资源。政务数据归集是指将分散在各个政府部门、机构的信息系统中的数据，按照一定的标准和规范进行收集、整合和集中管理的过程。这一需要具备数据抽取、清洗、转换和加载的能力，同时要保证数据传输的安全性。然后是建立长效机制，包括数据质量管控、更新维护和责任分工等制度安排。成功的政务数据归集能够带来显著效益。最直接的是提高行政效率，比如不动产登记涉及多个部门的数据核查，归集后可以实现"一窗受理"。更深层次的价值在于支持精准决策，比如通过归集经济、人口、环境等多维度数据，可以建立城市发展预测模型。此外，在确保安全的前提下，适度开放政务数据还能促进数字经济发展，催生新的商业模式和服务创新。当然，政务数据归集也需要注意一些问题。首要的是隐私保护，特别是涉及个人敏感信息时，要严格遵守相关法律法规。其次是权责划分，要明确数据提供方、管理方过程不仅能够打破信息孤岛，还能为政府决策提供更加全面、准确的数据支持。政务数据归集的背景源于政府部门长期以来存在的数据分散问题。由于历史原因，不同部门往往独立建设信息系统，导致数据标准不统一、共享机制不健全

，整合数据是将相关数据关联起来。数据资产层：将经过处理的数据视为政务资产进行管理。通过建立数据资产目录，对数据的来源、质量、用途等进行标注和分类。例如，将涉及国家安全的数据列为高敏感资产，对其访问和服务接口，只要符合权限和安全要求，就可以方便地获取数据。数据治理数据质量管理，通过建立数据质量评估指标体系，如数据的准确性、完整性、时效性等，对政务数据进行质量监控和提升。例如，定期检查社会保障数据中的参政务数据中台是一种在政务领域应用的数据管理和服务平台，它对于提升政府部门的数据治理能力和政务服务水平具有至关重要的作用。一、概念与架构概念政务数据中台是将政府内部各部门的分散数据进行汇聚、整合、加工保人员信息是否准确、更新是否及时。数据标准管理，制定统一的数据标准和规范，如政务术语标准、数据格式标准等。确保不同部门在数据录入、存储和使用过程中遵循相同的标准，提高数据的一致性。数据服务提供提供多样化处理，形成标准化的数据资产，并以数据服务的形式提供给政务应用系统，从而实现数据共享、业务协同和快速创新的平台。它打破了政务部门之间的数据孤岛，促进政务数据的高效利用。架构层次数据汇聚层：负责收集来自

。它是一项系统性工程，旨在通过建立完善的数据管理体系，对政务数据进行全生命周期的管理与优化，确保数据在各个环节的质量与安全。这一过程涵盖了数据的采集、存储、处理、共享、应用等多个阶段，每一个环节都紧密解锁政务数据新密码：治理与建模的破局之路政务数据治理：构建数字政府的基石什么是政务数据治理政务数据治理，是从根本上建立数据标准和规范，统一数据资产管理，统一数据调度，保证数据可控、可用、可信的工程生产部门梳理本部门可共享数据资源，在数据共享交换平台进行注册、发布，并及时更新。数据应用：各政务部门积极开展政务数据智能化应用，将数据与业务深度融合。例安全监管：数据主管部门和各政务部门共同承担保障数据资源安全的重要职责。建立健全数据安全管理制度，运用加密技术、访问控制技术等保障数据在存储、传输、使用过程中的安全。对数据的访问权限进行严格管理，根据不同部门、不同岗位的工作需求，分配相应的数据访问级别，防止数据泄露与滥用。定期进行数据安全评估与风险监测，及时发现并处理安全隐患，确保政务数据的安全可控。政务数据治理的重要意义赋能数字政府建设：政务数据的有效治理与应用，能够充分激发政务数据应用

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...

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。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...