中台数据治理系统

中台数据是指在企业数据中台架构中经过整合、加工和治理后的数据集合。它不是原始的业务数据，而是对分散在各个业务系统中的数据进行抽取、清洗、转换、关联等操作后形成的具有更高价值的数据资产。这些数据资产业务系统和数据源的数据，将原本孤立的数据关联起来，形成了一个全面的、跨业务领域的数据视图。标准化：经过数据治理过程，中台数据遵循统一的数据标准。这包括数据格式的统一（如日期格式统一为“YYYY-MM-DD，SCM（供应链管理）系统中的库存数据、物流数据等。同时，也会包括外部数据，像市场调研报告、社交媒体数据（在合法合规获取的前提下）、合作伙伴提供的数据等。中台数据的特点综合性：中台数据整合了来自不同数据仓库或关系型数据库存储。半结构化数据可存储在NoSQL数据库。非结构化数据则采用分布式文件系统或对象存储。同时，会设计合理的存储架构，如分层存储来优化存储成本和数据访问效率。中台数据的应用场景业务决策台数据被视为企业的重要资产。它经过加工处理后，具有更高的价值，可以用于数据驱动的决策、业务创新和市场竞争。中台数据的处理与存储数据处理：中台数据的处理过程包括数据清洗（去除错误、重复、不完整的数据

数据中台数据治理是指在数据中台的框架下，对数据进行全生命周期的管理，以确保数据的质量、安全性和可靠性。以下是数据中台数据治理的几个关键方面：数据汇聚整合：数据中台需要将企业内外部多源异构的数据进行和应用，通过数据安全分级策略和数据密级保障方法等，约定数据的密级、传输、权限等，保障数据的安全使用。消除数据孤岛：数据治理在消除数据孤岛、提高数据质量、保障数据安全等方面，支撑中台数据的可见、可用采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放。数据提纯加工：数据中台对数据进行统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。数据治理功能：数据中台作为数据治理的重要载体和实现工具，集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据中台，企业可以更加便捷地实现数据的采集、整合、存储。数据质量管理：数据中台需要建立数据质量规则库，对中台数据持续进行质量稽核和监控，对问题进行归因分析并持续推动问题闭环管理。数据安全共享和应用：数据中台在保障数据安全的前提下，实现数据的共享

数据中台数据治理：数字化时代的核心支撑在数字化转型浪潮中，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为每个组织面临的重大挑战。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，配合科学的数据法律法规要求。此外，数据生命周期管理规定了数据从产生到归档销毁的全过程管理策略。数据中台与数据治理的结合，正在重塑企业的数据管理方式。它不是简单的技术项目，而是涉及战略、组织、流程和技术的系统治理方法，正在为企业构建强大的数据能力提供解决方案。数据中台与数据治理的关系数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，它打破了传统的数据孤岛，实现了数据的统一管理和服务化。而数据治理则是一套确保数据质量、安全性和合规性的策略、流程和标准体系。两者相辅相成，数据中台为数据治理提供了技术实现平台，数据治理则为数据中台提供了管理保障。没有良好数据治理的数据中台，就像没有交通规则的高速公路，虽然道路宽阔但混乱不堪；而没有数据中台支撑的数据治理，则如同纸上谈兵，难以落地执行。只有当两者紧密结合，才能充分发挥数据的价值。数据治理的核心内容在数据中台环境下，数据治理主要包含几个关键方面。首先是数据质量管理

中台数据分析是通过整合和准备企业内外部数据，运用基础统计、数据挖掘、机器学习等方法进行分析，借助可视化辅助理解，将分析结果用于业务决策、流程优化和创新，同时依靠数据安全措施和数据治理保障整个分析过程的可靠性和合规性。数据整合与准备阶段数据汇聚的重要性及方式中台数据分析首先要整合企业内外部的各种数据。这是因为企业各个业务系统的数据通常是分散的，如销售系统有销售数据、客服系统有客户反馈数据、市场系统布局等。数据分析还能驱动业务创新，如通过分析新兴技术数据和市场需求数据，发现新的业务模式或服务方式。数据安全与治理保障数据安全措施确保分析环境安全在中台数据分析过程中，要保障数据的安全性。数据存储采用挖掘技术挖掘数据中的潜在关系。例如聚类分析可以将客户按照购买行为、人口统计学特征等因素划分为不同的群体，电商企业可以据此对不同客户群体开展针对性营销。数据可视化辅助分析数据可视化在中台数据分析中起着关键作用。通过可视化工具将数据以直观的图表形式展示，能够帮助分析师和业务人员快速理解数据。分析结果的应用与价值挖掘为业务决策提供数据支持中台数据分析的结果可以直接支持业务决策。例如，通过分析市场趋势数据

介绍数据中台的基本概念、核心功能以及它为企业带来的价值。什么是数据中台数据中台是一种企业级的数据共享和服务平台，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的作用。不同于传统的数据仓库或数据湖，数据中台更强调数据的资产化、服务化和业务化。它不是一个简单的技术平台，而是一套包含组织架构、流程规范和技术工具在内的完整体系。数据中台的核心思想是将企业内分散的数据资源进行统一整合、治理和标准化，然后以快速获取所需数据，而不必每次都从头开始准备数据。其次，数据中台有助于保证数据质量。集中的数据治理机制减少了数据不一致和错误的发生，提高了决策的准确性。第三，它促进了数据的创新应用。当数据变得易于获取和数据中台介绍在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为许多组织面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐受到各行各业的关注和采纳。本文将为您服务的方式提供给各个业务部门使用。这种架构打破了传统的数据孤岛现象，使得数据能够在全企业范围内流动和共享。数据中台的核心功能一个完整的数据中台通常包含以下几个关键功能模块：数据集成与开发平台：负责从

数据中台数据存储设计方案在当今数据驱动的商业环境中，数据中台已成为企业数字化转型的核心基础设施。作为连接前台业务与后台系统的枢纽，数据中台承担着数据整合、治理和服务化的关键职能。而数据存储作为数据中台的基石，其设计方案直接影响着整个数据中台的性能、可靠性和扩展性。本文将探讨数据中台数据存储设计的关键要素和方案选择。数据中台数据存储的核心需求数据中台对数据存储系统提出了多方面的高标准要求。首先通过加密技术保护静态和传输中的安全。完善的审计日志记录所有数据访问和变更操作，满足合规性要求。数据脱敏技术则在不影响分析的前提下保护隐私数据。数据中台的数据存储设计是一项复杂的系统工程，需要综合考虑业务需求、技术特性和成本因素。优秀的设计方案应当在满足当前业务需求的同时，保持足够的灵活性以适应未来的变化和发展。通过合理的存储技术选型、分层架构设计和完善的数据治理措施，企业可以构建出高效、可靠且安全的数据中台存储基础，为数字化转型提供坚实的数据支撑。，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据需要被统一管理。第四，严格的安全与合规要求不容忽视，特别是涉及用户隐私和行业监管数据时。主流数据存储技术选型面对多样化的数据存储需求，混合存储架构成为数据中台的理想

分析正是在这一背景下应运而生，它代表着企业数据管理理念的一次重大革新。数据中台的基本概念数据中台是一种企业级数据共享和能力复用平台，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的关键作用。与传统的数据中台数据分析：企业智能决策的新引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地收集、管理和分析这些数据，将其转化为商业价值，成为每个组织面临的核心挑战。数据中台数据数据仓库或数据湖不同，数据中台不仅关注数据的存储，更强调数据的标准化、资产化和服务化。它将分散在各个业务系统中的数据统一整合，消除数据孤岛，为企业提供一致、可靠的数据视图。数据中台的核心价值在于其"一次数据分析具有几个显著特点：首先是实时性增强，数据中台通常支持流批一体的数据处理模式，使分析结果能够更快反映业务现状；其次是分析维度更加全面，跨部门、跨系统的数据整合使分析师能够从更多角度审视问题；然后是分析门槛降低，预置的数据模型和可视化工具让非技术人员也能进行一定程度的自助分析。数据中台数据分析的主要应用数据中台支持的数据分析应用场景极为广泛，几乎涵盖企业运营的各个方面。在客户分析领域，企业可以

体系，正在成为众多企业数字化转型的核心基础设施。数据中台的基本概念数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的作用。与传统的分散式数据管理方式不同，数据中台通过统一的标准和规范，将企业内部分散在各业务系统中的数据进行整合、清洗和加工，形成可复用的数据资产和服务能力，支撑前端业务的快速创新和灵活变化。数据中台的核心价值在于解决了"数据孤岛"问题。在传统架构下，各部门数据相互隔离，难以共享和协同。而数据中台打破了这种壁垒，使数据能够在全企业范围内流动和共享，大幅提升了数据利用效率。数据中台实施的关键步骤实施数据中台是一个系统工程，需要循序渐进地推进。首先需要进行现状评估和数据资产盘点，了解企业现有的数据状况、技术架构和业务需求。这一阶段需要明确数据中台的战略定位和目标，制定符合企业实际情况的实施路线图。数据治理体系的建立是数据中台实施的基础。这包括制定统一的数据标准、元数据管理规范、数据质量管控机制以及数据安全策略。良好的数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，为后续的数据开发和应用打下坚实基础。技术平台的建设是数据中台实施的物质基础

"数据中枢"，将分散的数据资源整合、治理并转化为可用的数据资产，为业务决策和创新提供强大支撑。数据中台的基本概念数据中台是一种企业级数据管理和服务体系，它位于前台业务系统和后台数据基础设施之间，承担着数据数据中台管理系统：企业数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效管理、利用这些海量数据，成为企业面临的关键挑战。数据中台管理系统应运而生，它如同企业的数据资产，再以API或其他方式提供给各个业务部门使用。数据中台的核心功能模块一个完整的数据中台管理系统通常包含几个关键组成部分。数据集成平台负责从各类业务系统、物联网设备、第三方数据源等渠道实时或批量则将处理后的数据以标准化接口形式开放给各业务应用，确保数据使用的便捷性和安全性。数据中台的业务价值数据中台为企业带来的价值主要体现在三个方面。首先是打破数据孤岛，许多企业的数据分散在不同部门系统中快速获取所需数据，无需从底层开始建设，大大缩短了数据分析应用的开发周期。实施数据中台的关键考量建设数据中台不是简单的技术项目，而是一项涉及组织、流程和技术多个层面的系统工程。企业需要明确数据战略，将数据

所采用。本文将为您解析数据中台数据服务的概念、特点及其价值。数据中台数据服务的定义数据中台数据服务是指通过统一的技术平台，将企业内部分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化处理后，以服务化的的"服务化"，使数据能够被快速发现和调用。数据治理层贯穿整个数据生命周期，包括元数据管理、数据质量标准、数据安全策略、数据权限控制等内容，确保数据的合规性和安全性。数据中台数据服务的核心价值数据中台数据数据中台数据服务是什么在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台数据服务作为一种新兴的数据管理理念和技术架构，正在被越来越多的组织方式提供给各业务部门使用的一套完整解决方案。它既不是简单的数据仓库升级，也不是传统ETL工具的替代品，而是一种全新的数据管理和服务模式。数据中台数据服务的核心思想是"数据即服务"，它将数据视为企业的重要战略资源，通过标准化的接口和服务，让数据能够在不同业务场景中快速流动和应用，从而支持企业的数字化转型和智能化决策。数据中台数据服务的关键组成一个完整的数据中台数据服务通常包含以下几个关键组成部分：数据

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...

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...

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...

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。...

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。

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...

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...

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...