能源行业数据流通

数据流通
为了帮助企业发挥数据资产的价值,星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系,可全方位保障客户的数据安全,支撑业务合法合规的开展。

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能源行业数据中台是指将能源行业中的数据集中管理、整合、存储和分析的平台,为能源行业的决策者提供数据分析和决策支持。能源行业数据中台包括传统能源域(如石油、天然气、煤炭)和新能源领域(如风能、太阳能、水能等)的数据,涵盖生产、储运、市场交易等各个环节的数据能源行业数据中台通过将分散的数据集成,在统一的平台上进行数据挖掘和分析,可以帮助企业实现数据的共享和协同,提高能源生产、运营和决策的效率,促进能源行业的智能化、数字化发展。能源行业数据中台可通过以下几个方面来实现:数据集成:能源行业涉及多个环节和部门,每个环节都会产生大量的数据,包括生产数据、销售数据、市场数据等。数据中台可以将这些分散的高可用性,确保数据的完整性、真实性和可靠性。数据分析与挖掘:能源行业数据中台可以通过数据挖掘和分析技术,从大量的数据中提取有价值的信息和洞察,帮助企业发现潜在的问题和机会。数据中台可以提供各数据分析和可视化工具,支持企业进行数据分析、预测和决策。数据共享与应用:能源行业数据中台可以实现数据的共享和交换,促进不同部门、企业之间的合作与共享。数据中台可以提供开放接口和标准化的数据格式,方便数据
、维护等决策提供有力支持。数据服务通过开放的数据接口,将处理分析后的数据以服务的形式提供给企业内部各业务部门以及外部合作伙伴,实现数据的共享与流通,推动能源生态的协同发展。能源行业数据中台的主要特征统一性能源行业数据中台:开启数字化转型的新引擎能源行业数据中台是什么能源行业数据中台,是一种将现代信息技术与能源领域深度融合的创新架构,是能源企业数字化转型的关键枢纽。它旨在通过对能源生产、传输、分配和能源数据资源池。能源行业数据中台的核心功能在于数据集成、数据治理、数据分析与数据服务。数据集成实现多源数据的高效采集与整合,涵盖传感器、监控系统、业务管理软件等不同来源的数据数据治理则对数据进行清洗:消除信息孤岛在传统能源行业模式下,各个业务环节和系统犹如一座座孤立的“信息孤岛”,数据被分别存储在不同的数据库中,格式各异、标准不一,导致数据难以共享和协同利用。能源数据中台则像是一座连接各个孤岛的和服务,推动能源行业的创新发展,促进能源市场的多元化和活力。智能化:深度分析数据能源数据中台借助大数据分析、人工智能、机器学习等先进技术,对海量的能源数据进行深度挖掘和分析。它能够从复杂的数据中发现隐藏
能源行业大数据平台:开启能源新时代新能源行业大数据平台的崛起随着新能源行业的迅猛发展,数据量也呈现出爆发式增长。从能源生产环节的设备运行数据、发电数据,到能源传输过程中的电网数据,再到能源消费端的用户数据,这些海量的数据蕴含着巨大的价值。大数据技术应运而生,为新能源行业的发展提供了新的思路和方法。大数据技术能够对新能源行业产生的海量数据进行收集、存储、分析和挖掘,从而为新能源行业的决策、运营和发展提供有力支持。引入大数据平台,对新能源行业而言具有重要意义。平台的关键功能与特点新能源行业大数据平台具备一系列强大的功能和特点,为新能源行业的发展提供了有力支持。(一)强大的数据采集与整合能力新能源行业大数据平台能接入各类新能源设备和系统,如风力发电机、太阳能板、储能设备等,实现对生产、运行、环境等多源数据的实时采集。通过先进的传感器技术和通信协议,这些设备和系统能够将自身运行的各种数据,如和处理。(二)深入的数据分析与挖掘新能源行业大数据平台利用先进的数据分析和挖掘技术,能够对采集到的海量数据进行深入分析,挖掘数据之间的关联关系,发现潜在的规律和问题,为新能源企业的决策提供有力的数据
能源行业数字基础建设与数据治理平台在当今数字化时代,能源行业正面临着深刻的变革。随着数字技术与实体经济的深度融合,能源产业数字化智能化转型成为必然趋势。能源行业的数字基础建设和数据治理平台,作为这场管道、智能煤矿等新型基础设施,实现能源系统的智能感知、智能调控和智能管理。数据治理平台则是能源行业数字化转型的核心。随着能源行业数字化进程的加速,数据量呈爆炸式增长。如何有效管理和利用这些数据,成为能源,发现数据中的潜在价值,为能源企业的决策提供支持。数据可视化:将分析结果以直观的图表、报表等形式呈现,方便用户理解和使用。能源行业数字基础建设和数据治理平台的应用,将为能源企业带来诸多价值:提升生产效率和人工智能技术,推动能源技术创新和商业模式创新,培育新的增长点。推动绿色发展:通过对能源消费数据的分析,优化能源消费结构,促进能源的绿色低碳发展。能源行业数字基础建设和数据治理平台是能源行业数字化转型的关键支撑。随着技术的不断进步和应用的不断深入,它们将在能源行业的高质量发展中发挥越来越重要的作用。能源企业应积极拥抱数字化变革,加强数字基础建设和数据治理平台的应用,提升自身的核心竞争力,为构建清洁低碳、安全高效的能源体系贡献力量。
能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据,,隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段,同时实现数据的共享和交易,推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求,还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度,使得数据交易更加便捷安全。金融行业:金融机构需要处理大量用户居民户籍信息、社保数据、税务信息等,通过隐私计算的加密处理,政府部门可以在满足隐私保护的前提下,更好地进行数据共享和交流,提高政务工作效率。医疗行业:医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息,如病历、检查结果、用药信息等,隐私计算可以确保这些敏感数据的安全性,同时为医疗机构之间的数据共享和交流提供技术支持,进一步促进医疗行业的发展。通信行业和互联网行业:随着移动互联网的普及和数字化时代的到来,个人和企业的隐私数据在通信和互联网领域得到广泛应。隐私计算技术可以对个人隐私数据进行保护,防止数据泄露和滥用,同时为企业之间的数据共享和交易提供更安全可靠的解决方案。除了以上几个行业,隐私计算还在新兴行业
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数据流通治理
进度数据,金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通:涉及多个不同行业之间的数据流通,如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔,交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众,通过数据流通,不同主体可以获取更多有价值的信息,从而进行更精准的决策、创新和优化。推动产业协同发展:在产业链上下游企业之间以及不同行业之间的数据流通,能够打破信息孤岛,加强产业协同,提高整个产业链的效率数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程,以下是关于数据流通及其治理的详细介绍:数据流通的形式和场景企业内部流通:企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互,例如流通:政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放,如政府公开的经济统计数据、气象数据,企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放:数据只有在流通中才能实现其价值的最大化和竞争力。提升社会公共服务水平:政府部门之间以及政府与企业、社会组织之间的数据流通,有助于整合资源,优化公共服务流程,提高公共服务的质量和效率。数据流通治理的目标和原则目标:确保数据流通的合法性
能源数据平台综合应用大数据技术、人工智能技术以及其他相关技术,通过收集、整合、分析和应用各种能源领域的数据,为能源行业的决策制定、效率提升和可持续发展提供有力的支持。能源数据平台的基本架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等模块。数据采集:主要负责采集不同形式和来源的能源数据,包括传感器、计量表、监控设备等;数据存储:主要负责存储采集的原始数据和处理后的数据数据处理:主要等方面。在能源数据平台的实际应用中,其主要应用场景包括以下几个方面:能源生产与供应:通过对能源生产过程中的数据进行采集和分析,可以实现对生产状况的实时监测和预测。而对于能源供应方面,通过对能源需求的分析和预测,可以实现能源供需计划的制定和优化。源储存与输送:通过对能源储存与输送过程中的数据进行采集和分析,可以实现能源储存与输送设施的实时监测和管理,并优化储存和输送流程,提升储存和输送效率。能源消费和环境保护:通过对能源消费和环境数据的采集和分析,可以实现对能源消费状况的实时监测和预测,节约能源资源,同时对环境保护方面也进一步提出可持续发展的策略。能源市场监管:通过对能源市场数据的采集和分析,可以实现对市场状况的实时监测和预测,提升市场监管的能力。
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企业数据流通
解锁企业数据流通:构建要素方案新蓝图数据流通,价值涌动数据流通,宛如数字时代的澎湃浪潮,正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代,数据不再仅仅是孤立的信息片段,而是蕴含着巨大能量的宝藏,等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域,数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起,能够碰撞出创新的火花,为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说,数据流通有助于优化资源配置,提升社会整体福利。在智慧城市建设中,通过大规模数据流通与分析,政府能够实时了解城市的运行状况,包括交通流量、能源消耗、环境质量等,从而优化交通、能源、医疗等公共资源的分配,提高城市运行效率,改善居民生活质量。数据流通要素数据质量:流通基石数据质量是数据流通的基石,其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据,避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全:坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌,它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中,数据面临着诸多安全威胁,如数据泄露、篡改
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可信数据流通
,对数据流通的过程进行监控和记录,能及时发现和处理异常情况。重要性:驱动数字经济的“隐形翅膀”在行业发展中的关键作用金融行业:在金融领域,可信数据流通对金融风控和精准营销至关重要。金融机构通过与外部数据。医疗行业:医疗行业中,患者数据的安全和有效利用至关重要。可信数据流通技术能够打破医疗机构之间的数据壁垒,实现医疗数据的共享和协同利用,提升医疗服务质量和医学研究水平。在远程医疗中,借助区块链技术,患者解锁可信数据流通:数字时代的新引擎数据:数字时代的“新石油”在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为关键生产要素,如同数字时代的“新石油”,深刻影响着经济运行和社会发展。在数字经济的庞大体系中,数据的是训练强大模型的基础,推动人工智能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用。可信数据流通:概念与内涵可信数据流通,旨在确保数据在不同系统、应用程序或组织间传输与交换时,具备可信性、完整性和安全性。中国信通院指出,可信数据流通需满足数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追踪、安全风险可防范这几个关键要素。确保数据可信流通,离不开一系列关键措施。在数据传输环节,加密传输是关键防线,使用安全传输协议
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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...