重庆数据治理上云

统一的数据资源池。在数据质量管理上，平台通过设定一系列规则和算法，对数据进行清洗、验证和修复，确保数据的准确性、完整性和一致性。以金融行业为例，客户信息、交易数据等的准确性至关重要，数据治理智能化平台解锁数据新动能：探秘数据治理智能化平台数据治理智能化平台：开启数据管理新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心资产。从日常的消费记录到企业的运营数据，从科研机构的实验数据到政府部门的政务数据，海量的数据正以前所未有的速度产生和积累。数据治理智能化平台，正是在这样的背景下应运而生，成为解锁数据价值的关键钥匙，引领我们步入数据管理的崭新时代。它以先进的技术架构和智能算法为支撑，打破数据的“孤岛”，实现数据的整合与共享；提升数据质量，为决策提供精准可靠的数据支持；同时，还能满足日益严格的数据合规要求，保障数据安全。（一）平台的基本定义与内涵数据治理智能化平台，是一种服务于业务决策与创新。从功能层面来看，数据治理智能化平台具备多项核心能力。在数据整合方面，它能打破企业内部不同系统、不同部门之间的数据壁垒，将分散在各处的结构化、半结构化和非结构化数据汇聚在一起，形成一个

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

程度的自动化和自治化，减少人工干预，提高治理效率和质量。云平台与分布式计算的应用：借助云平台和分布式计算技术，数据治理智能化将能够处理更海量的数据，提供更强大的计算能力和存储能力，满足企业日益增长的数据治理需求。数据治理智能化是将人工智能、机器学习等先进技术融入数据治理流程中，通过自动化、智能化的手段提高数据治理的效率和质量，实现数据价值的最大化。背景与意义海量数据挑战：随着数字化的快速发展，企业数据量呈重复记录，确保主数据的唯一性和准确性；通过智能数据同步技术，实现主数据在不同系统之间的实时同步和更新。实施策略明确目标与规划：结合企业业务战略和数据治理现状，制定清晰的数据治理智能化目标和规划，明确实施的重点和步骤。选择合适技术与工具：根据企业的实际需求和技术能力，选择适合的数据治理智能化技术和工具，如智能数据治理平台、机器学习算法库等。培养专业人才队伍：数据治理智能化需要具备数据科学、人工智能等多领域知识的专业人才，企业应加强人才培养和引进，打造一支高素质的专业人才队伍。建立协同工作机制：数据治理智能化涉及多个部门和环节，需要建立协同工作机制，加强部门之间的沟通与协作，确保各项工作的顺利开展

数据治理成熟度评估是对一个组织的数据治理能力和实践水平进行全面、系统评估的过程，旨在帮助组织了解其数据治理工作的现状，发现优势和不足，明确改进方向，从而提升数据治理的有效性和效率。以下是对其详细介绍组织在数据治理方面的实际情况和相关数据。评估分析：根据评估模型和维度，对收集到的数据进行分析和评估，确定组织的数据治理成熟度等级。报告与反馈：编制详细的评估报告，包括评估结果、优势和不足、改进建议等，向组织的管理层和相关人员进行反馈。持续改进：根据评估结果，制定改进计划并实施，定期进行复查和评估，跟踪改进效果，实现数据治理成熟度的持续提升。：评估维度组织与人员：考察数据治理的组织架构是否完善，包括是否有专门的数据治理委员会等决策机构，以及数据治理相关人员的角色和职责是否明确，人员的专业能力和培训情况等。数据治理流程：评估数据治理的关键流程，如数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等流程是否建立并有效运行，流程的规范性、完整性和自动化程度等。数据架构与模型：分析企业的数据架构设计是否合理，包括数据模型的一致性、完整性和稳定性，以及

被埋没。增强数据安全数据加密是数据治理工具保护数据安全的重要手段之一。它可以将敏感数据转换为密文形式进行存储和传输，只有拥有正确密钥的授权人员才能解密和访问数据。在云计算环境下，企业的数据存储在云端服务器解锁数据治理工具服务：企业数字化转型的关键密码数据治理工具服务：数字化时代的基石在企业数字化转型的征程中，数据治理工具服务处于关键的核心地位。数字化转型不仅仅是引入新技术、新系统，更重要的是利用数据驱动业务创新、优化运营流程、提升客户体验。而数据治理工具服务能够打通企业内部各个业务系统之间的数据壁垒，实现数据的互联互通和共享，让数据在企业内部自由流动，充分发挥其价值。例如，通过数据治理工具，企业可以整合销售、市场、客服等部门的数据，全面了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。数据治理工具服务是什么数据治理工具服务，简单来说，是一系列用于帮助组织管理、监控和优化其数据资产的软件工具和相关服务的集合。它贯穿于数据从产生到销毁的整个生命周期，涵盖数据的规划、采集、存储、处理、分析、共享和应用等各个环节。常见的数据治理工具服务具备多种强大的功能，为企业的数据

数据治理工作涵盖多方面内容，旨在通过一系列管理活动提升数据质量和价值。数据治理规划与策略制定现状评估：对企业数据的现状进行全面评估，包括数据的规模、质量、存储方式、使用情况、安全状况等，分析存在的问题和风险，为后续工作提供基础。目标设定：根据企业战略和业务需求，明确数据治理的目标，如提高数据质量、实现数据共享、保障数据安全等，确保数据治理工作与企业发展方向一致。策略规划：制定数据治理的整体策略和治理办公室、数据管理员、数据所有者等角色的职责和分工，形成有效的数据治理工作机制。流程制度建设：制定数据治理的各项流程和制度，如数据标准管理流程、数据质量管理流程、数据安全管理流程、数据资产盘点流程等，规范数据治理工作的操作和执行。沟通与协调机制建立：建立数据治理工作的沟通与协调机制，加强数据治理相关人员之间的沟通与协作，及时解决工作中出现的问题和矛盾。数据治理评估与审计治理效果评估：定期对数据治理工作的效果进行评估，从数据质量提升、数据安全保障、数据共享促进、业务价值实现等多个方面建立评估指标体系，量化评估数据治理工作的成效。治理过程审计：对数据治理的过程进行审计，检查数据治理工作是否按照既定的流程和制度执行，是否存在违规操作或风险隐患，及时发现并纠正数据治理工作中的问题。

，企业将加大在数据治理上的投入力度。技术创新和完善：数据治理技术将不断创新和完善，新兴技术如人工智能、机器学习的应用将为数据治理提供更多工具和方法。规范化和标准化加强：数据治理的规范化和标准化将进一步处理和使用过程中遵守相关法律法规。跨部门协作：数据治理将促进企业内部的跨部门协作，确保数据的共享和整合，提升企业的整体运营效率。云和大数据平台的应用：云平台和大数据技术的应用将进一步推动数据治理的发展，提供更高效的数据管理和分析工具。数据治理智能化：随着AI技术的发展，数据治理将更加智能化，如自动分类数据、检测异常等。数据共享与隐私保护：多方安全计算、联邦学习等技术将在大数据共享中发挥重要作用。数据治理与业务融合：数据治理将更加紧密地服务于业务需求，如实时决策支持和预测分析。数据治理成为国家治理核心议题：数据治理将成为国家治理的核心议题，并且成为国际竞合的优先议题。数据治理参与主体广泛均衡：数据治理的参与主体将更加广泛均衡，政府企业协同快速深化。数据治理行业未来发展前景广阔，市场规模将持续扩大，技术将不断创新，应用领域将更加广泛，同时对合规性和安全性的要求也将不断提高。数字化转型的深入推进：随着数字化转型的加速，数据治理的重要性将更加凸显

数据治理工作是一个综合性、系统性的过程，旨在通过一系列的管理活动和技术手段，提高数据质量、确保数据安全、实现数据资产的有效管理和价值最大化。数据治理规划制定战略目标：根据企业的业务需求和发展战略、有效运作。制定实施计划：将数据治理工作分解为具体的项目和任务，明确责任人和时间节点，制定详细的实施计划，确保治理工作有序推进。数据标准管理建立标准体系：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则安全策略的执行情况，发现安全隐患并及时整改。同时，确保企业的数据治理工作符合相关法规和监管要求。元数据管理元数据采集与存储：收集企业内各类数据的元数据，包括数据的来源、定义、结构、关系等，建立元数据，指定专人或部门负责主数据的日常更新和维护。同时，通过数据共享平台等方式，确保主数据在企业内各部门之间的及时共享和一致使用。数据治理的持续改进评估治理效果：定期对数据治理工作的效果进行评估，通过对比治理前后的数据质量、业务效率、决策准确性等指标，衡量治理工作的成效。总结经验教训：对数据治理过程中的经验和教训进行总结，分析成功和失败的原因，为后续治理工作提供参考。优化治理工作：根据评估结果和总结的经验教训，对数据治理的目标、框架、流程、技术等方面进行优化和调整，不断完善数据治理工作。

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...