公安视图数据治理

数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

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公安数据
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。公安数据在警务治安管理层面,公安数据同样成效显著。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、公安数据平台是什么公安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
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
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AI 数据治理
:利用图算法等AI技术挖掘元数据之间的关联关系,构建元数据图谱,为数据治理人员提供更清晰的元数据视图数据安全管理数据访问控制:根据用户的行为模式和权限级别,运用AI技术动态调整数据访问权限,实现更精AI数据治理是将人工智能技术应用于数据治理过程,旨在提高数据治理的效率和质量,更好地挖掘数据价值。治理目标提升数据质量:运用AI技术自动检测和修复数据中的错误、缺失值、异常值等问题,确保数据的准确性、完整性和一致性,为AI模型训练提供高质量数据。优化数据管理流程:通过AI驱动的工作流自动化,简化和优化数据治理流程,如元数据管理、数据标准制定、数据安全管理等,提高治理工作的效率和可操作性。增强数据治理中,CNN可用于图像识别和语音识别,辅助数据标注和审核。自然语言处理:应用自然语言处理技术,如文本分类、实体识别、语义理解等,对文本数据进行治理。可用于自动解析和提取数据中的关键信息,生成元数据价值挖掘:利用AI算法对海量数据进行深度分析和挖掘,发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联关系,为企业决策提供更有价值的信息。关键技术机器学习:利用有监督学习和无监督学习算法,如决策树、聚类分析等,进行数据
数据同步效率,为您提供更快速、更精准的数据查询加速能力。另外,您可以阅读8.1.4.定义视图章节中,查看SHOW、描述DESC、删除DROP物化视图的相关功能及操作。概述MBO是查询,实现高效的查询和数据提取,提高查询性能。ArgoDB中物化视图(Materializedview)就是MBO的一种表现形式物化实例数据有效性可通过执行setquark.mbo.rebuild.auto=true;开启物化视图实时更新功能,即源表数据变更后,支持改写的物化视图(即ENABLEREWRITE)会立即自动重建。具体更新功能请参考更新物化视图。MBO在利用materializedview进行query改写时会先去判断该物化视图数据是否已经过时,如果过时就不会用来改写。物化视图特性物化视图在某种意义上说就是一个物理表(且不仅仅是一个物理表),这通过其可以被SHOWTABLES查询出来,而得到佐证。物化视图也是一种段(segment),所以具有自己的物理存储属性。物化视图会占用数据库磁盘空间,这点从user_segment的查询结果,可以得到佐证。区别与优势普通视图:是一个通过
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...
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...
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。
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...
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...
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数据中台建设
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...
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、...