重庆市数据治理

6月25日，芜湖市数据资源管理局领导考察调研星环科技。考察团包括芜湖市数据资源管理局党组副书记、副局长王永璋，芜湖市信息资源管理中心主任黄丽娟等领导干部。星环科技创始人、CEO孙元浩接待了考察团一行，架构咨询总监高俊杰向考察团介绍了星环科技在各地大数据中心建设中的实施案例和经验分享。作为安徽省重要枢纽城市，芜湖一直注重大数据与互联网产业发展。星环科技自主创新技术、产品和在区域数据中心建设及规划中的丰富经验得到了考察团一行的肯定和赞赏，星环科技也希望发挥自主创新优势，助力芜湖数字经济、大数据产业的发展。

城市数据治理是运用一系列技术、流程和制度，对城市运行过程中产生的各类数据进行综合管理和有效利用，以提升城市治理水平和服务质量，推动城市可持续发展的过程。治理目标提升决策科学性：通过整合和分析多源异构、公共卫生事件等，提高城市的应急响应能力。治理内容数据采集与汇聚：涵盖城市各个领域的数据，包括政务数据、物联网数据、互联网数据等，建立统一的数据采集规范和接口，将分散的数据汇聚到城市数据中心。数据整合与共：构建完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、备份恢复等，确保城市数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。治理关键技术大数据技术：能够处理海量、多源异构数据，通过分布式存储和计算框架，实现数据的快速采集、存储和分析。云计算技术：提供灵活的计算和存储资源，支持城市数据治理的弹性扩展，降低建设和运营成本。物联网技术：通过传感器等设备实现城市万物互联，实时采集城市运行状态数据，如环境监测数据，为城市管理者提供全面、准确的信息支持，使其能做出更科学合理的决策，如城市规划、资源分配等。优化公共服务：基于数据分析了解市民需求，优化公共服务资源配置，提升服务质量和效率，如交通出行、医疗教育等

一、城市数据治理是什么？（一）概念解读城市数据治理，是指在城市管理与发展过程中，对各类数据资源进行全面、系统的管理、使用和保护的动态过程。从数据的采集、存储，到处理、分析，再到共享与应用，城市数据是城市数据治理的基石。高质量的数据能够为城市决策提供可靠依据，避免因数据偏差导致的决策失误。在城市交通治理中，如果交通流量数据不准确，可能会导致交通信号灯的配时不合理，进一步加剧交通拥堵。因此，数据治理需要建立严格的数据质量评估体系，对数据进行清洗、去重、验证等操作，确保数据的真实性和可靠性。数据安全：城市数据涉及大量的个人隐私、商业机密和公共安全信息，保障数据安全至关重要。这包括防止数据被非法获取、篡改、泄露，以及应对数据安全威胁的措施。通过加密技术、访问控制、数据备份等手段，为城市数据构筑起坚固的安全防线。隐私保护：随着数据的广泛应用，隐私保护成为社会关注的焦点。城市数据治理要充分尊重和智能出行应用，为市民提供更便捷的出行服务。二、城市数据治理的重要性（一）提升城市管理效率在传统的城市管理模式中，各部门之间信息流通不畅，数据分散且缺乏整合，导致管理流程繁琐、决策效率低下。而城市数据

为基础，建立起城市治理的信息化平台，实现城市治理的透明化、公开化，提升城市治理的科学化、精细化。智慧城市数据中台是城市治理智能化建设的重要支撑，对城市数字化转型、提升城市治理水平和改善市智慧城市数据中台是以数据为核心的城市智能化建设的重要组成部分，是实现城市数字化型的基础设施。智慧城市数据中台是一种以数据采集、存储、处理、分析、应用为主要功能，为城市治理提供决支持、信息发布、公共服务等一系列服务的综合性平台。智慧城市数据中台的主要包括：1、通过多种数据采集手段收集各个领域的数据，包括城市基础设施、社会经济、环境等各方面的数据，并对数据进行统一、归纳、分类、整合等处理。2、将处理后的数据分析、挖掘，建立丰富的数据分析模型，为城市决策提供优质的数据支持。3、提供多种数据应用服务，如智慧交通、智慧环保、智慧医疗、智慧公共安全等，为城市管理提供快速、高效、精准的数据服务。4、以数据民生活质量具有重要意义。星环数据中台解决方案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

建设上海市数据共享交换平台，将“四大库”、“市级统建系统”、“各市级委办”、“各行政区”的数据，通过前置节点汇聚到市级数据湖，再通过市级数据共享交换子系统（数据集成子系统）与数据治理，实现各类数据的体系，确保数据的安全性与规范性。上海市数据共享交换平台整体上包含市级数据共享交换子系统（含数据交换子系统、数据服务子系统、数据集成子系统等）、市级数据湖、市级数据库、市级数据治理子系统、市级数据质量管理集成与治理。将集成与治理后的数据通过市级数据库构建成主题库与基础库，终通过市级数据共享交换子系统（数据服务子系统）提供基础服务、数据展现与决策支撑。同时数据共享交换平台需建设完善的安全体系与标准规范子系统等业务模块。其中：数据交换子系统实现数据交换引擎、统一调度引擎、任务管理、数据桥接等功能；市级数据湖汇聚“四大库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、“各行政区系统”的经过初始治理的原始数据；数据集成子系统实现对数据湖数据的存储管理、共享与交换，推送数据到治理平台，并建立与市级数据库的连接；数据治理子系统与数据质量管理子系统实现数据元管理与数据质量管理；市级数据库主要用于存放经过一系列

要素供给、数据要素流通、数据要素治理多个视角，对城市数据要素市场发展情况进行全面、科学评估，终形成2023城市数据要素市场发展100强评价结果。第一梯队由上海、北京和深圳3座城市构成。该梯队的城市总赛迪四川正式发布《中国城市数据要素市场发展评估报告(2023年)》暨“2023城市数据要素市场发展100强”，本次评价研究遵循客观性、代表性、可操作性原则，从数据要素政策环境、数据要素产业基础、数据指数得分均超过80分。第二梯队由重庆、广州、杭州、成都、武汉、贵阳、南京、天津和济南共9座城市组成。第三梯队由青岛、苏州、合肥、福州、长沙、郑州、南宁、厦门、无锡、西安、长春、宁波、德阳、呼和浩特、佛山、兰州、海口和珠海共18座城市组成。

随着信息技术和网络技术的高速发展，数字化已经深刻地变了人们的生活方式和工作方式，也在城市治理和服务中发挥着越来越重要的作用。城市数字治理在城市治理中应用数字技术，促进城市治理现代化、智能化的过程。城市数字化重点是发展智能城市，智能化的城市是基于数字技术构的智慧型城市，不断建立和完善智能交通、智能环保、智能安防、智能教育、智能医疗和智能电力等类似于智慧城市中的各种应用系统。城市数字治理包括数字城市计划的基本设计，软件和硬件设施的建设，操作管理过程和应用范围扩展的多个阶段。城市经济和社会的全面发展，将与城市数字治理产生紧密关联。数字带来了城市治理效能的提升：数字城市是通过城市管理系统中心化的方式，将城市运营的数据收集、分析、处理和决策过程数字化，实现城市基础设施和服务的高效及智能化管理。通过数字技术，可以实现城市资源的优化分配，将城市治理从繁琐的业务中解脱出来，提高工作效率，减轻人力成本压力的支持。城市数字化治理的实施可以提供更加满足市场需求的城市服务，如智仓、智慧停车场、智能路灯等，同时为城市管理和服务的科学化提供了新的方法与能力。

）：CIM作为城市数据底座的空间架构，整合了BIM、GIS、IoT等技术，构建了数据治理、资源服务、管理配置等功能模块，为城市数字资源底座提供支持。“一标三实”体系建设：即标准地址库、实有人口、实有房屋、实有单位等要求，为城市实体对象进行统一标识编码，构建统一空间定位体系。数据治理：数据治理是城市数据底座的重要组成部分，涉及数据的采集、存储、处理、分析和共享等全生命周期管理。数字孪生技术：数字孪生数据资源整合、计算能力、算法服务能力，实现城市数据资源的一网通用。通过这些要素和实践案例，城市数据底座的构建能够为城市的数字化转型提供坚实的基础，促进城市治理现代化，提高城市运行效率和居民生活质量。构建城市数据底座是实现城市数字化转型的关键步骤，它涉及到多个方面，以下是一些核心要素和实践案例：数据整合与共享：城市数据底座需要整合来自不同来源和部门的数据，实现数据的共享与流通。这包括城市城市通过创建物理城市和数字城市之间的映射，为城市管理提供新的技术手段，具备全局视野、精准映射、模拟仿真、虚实交互、智能干预等特性。技术底座与数据中台：构建城市数据底座需要依托强大的技术底座和数据中台，实现

智慧城市数据治理是指通过引入先进的信息技术、数据采集与处理技术以及智能控制技术等手段，在城市运过程中优化、整合和管理各种城市数据资源，以实现智慧城市高效、智能、可持续的运行。其重点在于打破了信息孤岛，实现各种数据源之间的深融合，从而构建了一个更加高效、人性化、便捷的城市管理体系。智慧城市数据治理需要解决三个方面的问题：数据采集问题、数据处理问题和安全保障问题。数据采集问：智慧城市要想进行数据治理等问题进行数据收集，并进行可视化展现。数据处理：在智慧城市数据治理的过程中，要处理的数据种类多样，需要运用各种先进的技术来提高数据的价值利用效率，例如大数据技术、云计算技术、人工智能技术等。在数据治理过程中，数据的处理应该具有多样化、重复性、动态性和安全性，通过各种指标体现数据规范性，以此确保数据能够更好地为城市治理服务。安全保障：智慧城市数据治理面对的一个重要问题就是数据泄露和外部攻击等安全问题，需要依靠各种先进的传感器、监控设备等数据采集装置对城市内部的种种数据进行详尽的收集和分析，以便为更高水平的城市治理提供支持和基础。这方面需要针对城市内部的多个方面进行数据采集，例如污水排放、能源消耗

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...

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...

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...

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，...

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...

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...

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...

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...

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，...