公安视图数据治理

遗留等，及时发出预警，为快速处置突发事件提供有力支持。在大型活动安保工作中，利用大数据分析活动参与人员信息、周边交通状况等，制定科学合理的安保方案，确保活动安全有序进行。从社会治理角度来看，公安大数据在数字化时代，数据已成为推动各行业发展的关键要素，公安领域也不例外。公安大数据正以前所未有的态势，深刻改变着警务工作的模式与效能，成为维护国家安全、社会稳定以及打击违法犯罪的有力武器。公安大数据并非罪现场勘查收集的指纹、DNA样本、物证信息，到社交媒体平台上与公共安全相关的舆情动态，这些数据来源广泛且复杂。它们共同构成了公安大数据的丰富资源池，为警务工作提供了全方位、多角度的信息支撑。公安大数据在警务治安管理层面，公安大数据同样成效显著。它使得社会治安防控体系更加智能高效，通过整合各类监控资源，实现对城市重点区域、公共场所的实时动态监控。基于大数据的智能分析，能够及时发现异常行为，如人员聚集、物品为政府决策提供了科学依据。通过对社会治安数据的综合分析，能够洞察社会治理中的薄弱环节，为制定相关政策提供参考。例如，分析不同区域的犯罪类型和发案率，有助于针对性地加强社区建设、完善公共服务设施，从源头

公安信息化建设数据治理方案一、项目背景随着信息技术的飞速发展，公安工作面临着海量数据的挑战与机遇。公安数据涵盖人口信息、案件信息、车辆信息等多维度内容，是支撑公安决策、打击犯罪、维护治安的关键资源。然而，当前公安数据存在标准不统一、质量参差不齐、安全隐患等问题，严重制约了公安信息化建设的效能。为提升公安数据的价值，实现数据驱动的精准警务，开展数据治理工作迫在眉睫。二、数据治理目标建立统一、规范的，提升公安工作协同效率。三、数据治理内容（一）数据标准制定梳理公安业务流程，对人口、车辆、案件等核心数据进行全面分析，结合国家和行业相关标准，制定公安数据的统一规范，包括数据格式、编码规则、字段定义等成员的职责和分工。开展公安数据现状调研，全面了解数据的分布、存储、使用情况以及存在的问题。根据调研结果，制定详细的数据治理方案和实施计划。（二）建设阶段按照数据标准制定要求，建立公安数据标准体系，并进，收集用户反馈意见，发现存在的问题和不足。根据评估结果和业务发展需求，不断优化数据标准、质量管理策略、安全防护措施和数据共享机制，持续提升数据治理水平。五、保障措施组织保障：成立由公安领导牵头，各业

在数字化时代，科技赋能公安工作已成为提升社会治安防控能力和打击违法犯罪效率的关键手段。公安大数据平台作为现代警务体系的核心支撑，整合了海量的公安内外部数据，运用先进的大数据分析技术，为公安决策和实战提供了强大的智慧引擎。一、公安大数据平台是什么公安大数据平台是一个集数据采集、存储、分析、应用于一体的综合性平台。它汇聚了人口信息、车辆信息、案件信息、视频监控数据等各类公安业务数据，同时融合了互联网数据、社会数据等外部数据资源，通过构建统一的数据标准和规范，打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享共用。二、建设公安大数据平台的重要性提升精准打击犯罪能力：通过对海量数据的深度挖掘和分析，公安部门能够社会治安的主动防控。提高公安决策科学性：公安大数据平台为领导决策提供了全面、准确的数据支持。通过对各类数据的综合分析，能够客观评估警务工作成效，为制定科学合理的警务政策和战略规划提供依据。三、核心功能模块数据采集与整合模块：负责从公安内部各个业务系统以及外部数据源采集数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的准确性、完整性和一致性。该模块采用ETL（Extract，Transform，Load）技术和数据

公安部交通管理科学研究所的方艾芬主任在大数据应用分论坛上发表了题为《大数据在交通管理中的应用》的讲演，从技术革新到落地案例，多方面多角度地阐释了Hadoop大数据平台对交通管理方面的帮助与改革。方主任首先对公安部交通管理研究所的性质与职能作了简要介绍。交通管理研究所是公安部直属的道路交通管理工程技术研究的科研机构，主要从事道路交通事故预防及鉴定技术、公安交通管理业务信息化技术、公安交通管理大数据技术及云计算技术、智能交通管理技术等技术领域的研究工作。方主任的讲演从公安交通管理信息化的现状，机动车缉查布控大数据平台建设及应用实践和未来交通管理信息化展望三方面来召开。首先是公安交通管理信息化的现状技术实现手段。而公安交管部门的大数据平台以大范围碰撞比对作为主要目标，是国内较早落地应用大数据平台的案例。方主任以省级平台——山东省缉查布控大数据平台案例作为主要讲解对象。数据方面，山东省缉查布控大数据平台等问题。方主任还提到在软件平台上，选择了星环科技的TDH产品，从2014年9月运行至今，性能稳定可靠，用户体验极佳。基于大数据平台，公安交管部门能根据海量数据提取信息，分析轨迹，在一秒之内实现实时比对

研讨会，将邀请业内大咖，围绕交通安全专网治理、智慧交管、交通安全创新、公安交通智能化、国产化等热门话题，分享前沿技术和创新实践，共探交通安全国产化与创新发展。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。峰会聚焦大模型、人工智能、数据要素、数字化转型等热门领域，将邀请业内知名专家、学者和企业代表，分享新研究成果、技术创新和实践经验。通过高层次产、学、研、用界的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会向星力·交通安全国产化与创新闭门

(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFIG_MAP);GRAPH_VIEW_NAME：视图名，由用户指定。获取子图的点数据[ewheree.prop>10]根据过滤条件获取边数据。GRAPH_ALGO：算法名，由用户指定。VIEW_STORE_PATH；视图持久化目录。CONFIG_MAP：JSON格式配置参数，分为通用参数和算法特定参数，其中通用参数有：directed，用于控制是否使用有向图数据，默认为truereuseGraph，用于控制是否复用VIEW_STORE_PATH的视图数据，默认为trueclearGraph，用于控制是否在算法运行结束后清除VIEW_STORE_PATH的视图数据，默认为falseedgeWeightProperty，用于控制算法使用的edgeweight对应字段，通过生成无向图数据，默认true可关闭edgeWeightProperty:""，指定生成视图过程中边上的权重属性，默认为空不生成权重属性edgeDefaultWeight:1.0，指定默认的权重值，当前

数据治理的意义在于确保组织能够高效、安全、合规地管理和使用数据。以下是数据治理的几个关键意义：提升决策质量数据可靠性增强：通过数据治理，可确保数据的准确性、完整性和一致性，减少数据错误和缺失，为决策提供可靠依据。数据整合与分析高效：治理过程中对数据进行整合和标准化，使其更易于分析和挖掘，决策者能快速获取全面、准确的信息，做出明智决策。提高运营效率流程优化：数据治理涉及对数据流程的梳理和规范，能风险管理满足法规要求：在数据隐私保护、安全管理等方面，许多行业都有严格法规要求，数据治理能确保企业数据的使用和存储符合相关法规，避免法律风险。风险预警与控制：通过对数据的监控和分析，及时发现数据异常和潜在风险，为企业提供风险预警，便于采取相应措施进行风险控制。提升数据价值与创新能力挖掘数据潜力：数据治理使数据质量和可用性提高，为数据分析、挖掘和人工智能等应用提供高质量数据基础，充分挖掘数据中的价值。促进数据驱动创新：良好的数据治理为企业营造数据驱动的文化和环境，鼓励员工基于数据进行创新，推动业务模式创新和产品服务优化。优化客户体验客户洞察精准：通过整合和治理客户数据，企业能更全面、深入地了解客户

医疗数据治理是确保医疗数据的质量、安全和合规性的重要环节。以下是一个综合的医疗数据治理方案，结合了多个来源的最佳实践和工具。1.数据治理框架顶层设计和规划目标：建立统一的数据治理框架，确保数据的标准化、质量和安全。方法：通过分析医院信息化发展中的数据治理难点，建立统一明确的标准化数据架构，制定统一的指标体系，推行精细化的数据质量管理规范。数据分类分级动态分类分级：医疗行业的数据资产在采集、交换系统化数据资产的准确视图，涵盖元数据定义、标签、映射、生命周期及血缘图谱等功能。主数据管理功能：保障医院“数出同源”，管理医院的全局主数据，涵盖主数据构建、映射、版本管理、订阅、审核、发布等功能。数据质量管理功能：通过识别、度量、监控、稽核、修正五个维度对医院数据进行自动化核查和质量控制，帮助医院有效提升数据质量。系统功能包括分析视图、质量管理规则、质量评估标准、问题稽查核对、知识库、系统管理等。4.数据分析与应用临床大数据数据采集：采用智能化的数据采集工具，将分散在不同医院业务系统中的异构数据源中的临床数据，经过ETL转换集中统一存储到临床数据中心。数据应用：满足门诊、住院系统中对患者全视图

。对视图可以像表一样进行INSERT，UPDATE，DELETE操作。但普通视图是一个虚拟的表，是非实物化的（unmaterialized），是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式。也就是说视图中没有实际的数据，每次对视图进行查询时，创建视图所用的查询语句会被再次执行一次。视图的数量没有限制，但是命名不能和视图以及表重复，具有唯一性。视图可以被嵌套，一个视图中可以嵌套另一个视图。视图不能有相关联的触发器和默认值，不能在视图后使用ORDERBY排序。当普通视图对应的基本表出现数据更新后，视图将会进行自动同步。若您需要了解更多关于物化视图等视图查询优化功能，请参考视图查询优化视图DESCVIEWDROPVIEW功能描述使用DROP[MATERIALIZED]VIEW删除视图或物化视图。注意事项DROP[MATERIALIZED]VIEW将指定视图的元数据删除。虽然视图和表有定义CREATEORREPLACEVIEW修改视图属性ALTERVIEW展示视图SHOWVIEWS描述视图DESCVIEWSHOWVIEWS功能描述使用SHOWVIEWS查看当前数据库中的所有普通视图

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...