安徽数据治理系统企业
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。
安徽数据治理系统企业 更多内容

范博士此次赴安徽两所院校的授课活动由星环云课堂安徽分院-星云大数据研究院组织实施。星云大数据研究院是由星环科技与云畅数据联合成立,双方将发挥各自优势,并依托大数据分析与应用技术国家工程实验室-星瀚大数据联合实验室在大数据人工智能领域的院士、专家资源和数字经济人才培养专家委员会的资源,为安徽省各领域提供持续高效的大数据研究能力支撑。星环云课堂自成立以来秉承开放共享、合作共赢的基本原则,通过实验室共建、学科共建、公关互动、实习就业、人才认证、行业赛事等措施与国内外众多高校和教育机构建立稳固、深厚的合作,除云畅数据外,其他合作单位包括北京大学、复旦大学、南京大学、同济大学、华东师范大学、新加坡国立大学、新加坡理工学院、大数据分析与应用技术国家工程实验室、工信部中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟、上海计算机学会等。在此我们也由衷地欢迎国内外各大数据人工智能领域相关高校、科研机构、企事业单位与星环云课堂一起携手,推进大数据人工智能“产学研用”的无缝结合,为大数据产业培养和输送专业人才,共同推动大数据人工智能产业的美好未来。

相关人才的培养,先后与合肥市数据资源局、合肥市大数据产业创新战略联盟、科大国创、科大讯飞等政府部门、行业机构、企业、数十所院校建立了合作,推进安徽地区大数据与人工智能“产学研用”的无缝结合。2019AIIA杯人工智能巡回赛“Sophon”赛站由中国人工智能产业发展联盟、大数据分析与应用技术国家工程实验室、星环科技联合主办,共设有辽宁、北京、陕西、河南、江苏、安徽、四川、湖北、湖南、广东流程、规则讲解以及大赛指定AI平台Sophon的安装、使用技术辅导,安徽赛区的培训是大赛赛前培训的第三站,后续培训还将陆续在武汉、厦门、西安、北京、成都、长沙、郑州等地举行。合肥云畅数据科技有限公司(简称“云畅数据”)是本次大赛安徽地区合作伙伴,负责安徽分赛区赛事的具体承办工作。2018年星环科技与云畅数据联合成立星环云课堂安徽分院,自成立以来星环云课堂安徽分院积极助力安徽大数据与人工智能产业发展及

由中国人工智能产业发展联盟、大数据分析与应用技术国家工程实验室、星环信息科技(上海)有限公司联合主办的2019AIIA杯人工智能巡回赛“Sophon”赛站陕西赛区、安徽赛区选拔赛于上周成功举办,来自西安交通大学、西安航空学院、西安财经大学行知学院、安徽新华学院、安徽警官职业学院等高校的参赛团队分别在西安、合肥两个城市参与了现场的角逐。两个赛区的比赛均通过技术讲解+评委问答的方式进行,技术讲解环节各参赛团队围绕自身所选比赛赛题,从赛题需求解读、Sophon平台使用、比赛数据处理、模型设计思路等多维度进行了讲解;答辩环节来自中国人工智能产业发展联盟、星环科技以及当地高校的专家评委针对各参赛团队的方案及讲解进行了提问及点评,并对方案呈现出的欠缺与不足提出了建设性意见。通过本次比赛,各参赛团队对于如何利用大数据、人工智能技术进行结合真实场景的预测分析有了进一步的理解,对自身的技术水平、团队协作、算法建模也有了更加深刻的认识。经过现场的选拔评比,小红帽赛队(西安航空学院)、依山傍水赛队(西安财经大学行知学院)、996赛队(安徽新华学院)、Master赛队(陕西新华电脑

行业资讯
数据治理系统
数据治理系统是一种用于支持企业或组织进行数据治理活动的综合性软件平台,它集成了一系列功能和工具,帮助企业实现对数据的有效管理和治理,提升数据质量和价值。以下是对数据治理系统的详细介绍:系统功能数据要点与业务需求结合:在实施数据治理系统之前,需要深入了解企业的业务需求和数据治理目标,确保系统的功能和流程与企业的实际情况相匹配,能够切实解决企业的数据治理问题。数据整合与清洗:由于企业内的数据可能存在分散、不一致等问题,在实施数据治理系统时,需要对数据进行整合和清洗,确保数据的质量和一致性,为数据治理系统的运行提供良好的数据基础。用户培训与推广:数据治理系统的使用需要企业内各部门和人员的参与和配合,因此需要对用户进行培训,使其了解系统的功能和使用方法,同时积极推广数据治理的理念和重要性,提高用户的参与度和积极性。持续优化与改进:数据治理是一个持续的过程,数据治理系统也需要根据企业的业务发展安全防护,为风险管理、客户服务、精准营销等业务提供有力支持。制造业:制造企业利用数据治理系统对生产数据、供应链数据等进行治理,实现生产过程的优化、供应链的协同,提高产品质量和生产效率,降低成本。医疗行业

行业资讯
企业数据治理
企业数据治理是一个全面、系统的工程,旨在通过一系列的管理和技术手段,提升企业数据的质量、安全性、可用性和价值。治理目标提高数据质量:确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性,减少数据错误和不一致性数据:涵盖企业各个业务环节产生的数据,如销售数据、采购数据、生产数据、客户数据、财务数据等。这些数据直接反映了企业的运营状况和业务绩效,是数据治理的重点对象。技术数据:包括数据库系统、数据仓库、数据湖和应用场景,推动数据在业务流程中的有效使用和价值实现。技术团队:包括企业的数据库管理员、系统开发人员、数据分析师、数据工程师等技术人员,负责提供数据治理所需的技术支持和保障。其工作内容包括设计和搭建数据,制定数据战略和架构规划,确定数据的分类、存储方式、流向和生命周期管理策略,为后续的数据治理工作奠定基础。例如,通过对企业现有业务系统和数据存储情况的调研分析,绘制数据资产地图,识别核心数据和关键、外部进修、人才引进等方式,提高团队的数据治理专业能力和业务水平,培养全体员工的数据治理意识,形成全员参与的数据治理文化氛围。分阶段推进与重点突破:企业数据治理工作是一个系统工程,应遵循分阶段、分步骤推进

行业资讯
企业数据治理
企业数据治理方案一、引言随着数字化转型的加速,企业数据量呈爆发式增长。数据已成为企业的核心资产,但数据的混乱与质量问题也给企业带来诸多挑战。本方案旨在帮助企业建立科学有效的数据治理体系,提升数据质量,释放数据价值。二、数据治理目标提高数据质量,确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。建立统一的数据标准和规范,打破数据孤岛,促进数据共享。加强数据安全管理,保障企业数据资产的安全。提升数据的业务价值,为企业决策提供有力支持。三、数据治理组织架构数据治理委员会:由企业高层领导组成,负责制定数据治理战略、政策和决策,协调跨部门的数据治理工作。数据治理办公室:作为数据治理委员会的执行机构,负责具体的决数据质量问题。数据安全管理:制定数据安全策略,加强数据访问控制、加密、备份等安全措施。数据共享与交换:建立数据共享机制,促进数据在企业内部的流通和共享。五、数据治理技术支撑数据质量管理工具:利用数据数据治理计划的制定、执行和监督。数据所有者:各业务部门负责人担任数据所有者,对本部门的数据质量和安全负责。数据管理员:负责日常的数据管理工作,包括数据的录入、更新、维护等。四、数据治理流程数据规划

行业资讯
物流仓储行业搭建数据治理系统
物流仓储行业,如何搭建数据治理系统?数据治理系统:概念与价值(一)数据治理系统是什么在物流仓储行业,数据治理系统是一套全面且智能的管理体系,它如同企业的“数据大脑”,对海量的物流数据进行全方位的管控)搭建系统的必要性搭建数据治理系统对物流仓储企业而言,具有多方面的关键作用。在优化决策方面,企业管理者常常面临复杂的决策场景。数据治理系统通过对历史业务数据、市场调研报告、交通流量数据等多源信息的深度挖掘库存不足或积压的情况,并自动触发补货或促销提醒。成本控制也是企业关注的重点,数据治理系统在这方面也大显身手。通过对运输路线、车辆调度、仓储空间利用等数据的分析,企业可以优化物流资源配置,降低运营成本。搭建步骤与方法(一)明确目标与规划确定数据治理系统的建设目标和详细规划,需紧密贴合企业战略与业务需求。企业战略方向是数据治理的指引,若企业致力于拓展高端物流服务,数据治理系统就要围绕提升服务质量、优化。从货物入库时的基本信息录入,包括货物名称、数量、批次、供应商等;到库内存储过程中的位置信息、库存状态监控;再到出库时的订单数据、配送信息等,数据治理系统都能进行精准采集、高效存储与深度分析。(二

行业资讯
企业数据管理系统
企业数据管理系统是一个用于管理和优化企业数据资产的综合性平台,其主要功能包括:数据采集与整合多源数据接入:支持从各种数据源自动采集数据。数据整合:将分散在不同系统和部门的数据进行整合,消除数据孤岛质量与治理数据质量管理:通过数据清洗、验证和标准化,提升数据的准确性和一致性。数据治理:包括数据标准制定、数据流程管理、数据权限控制等,确保数据管理的合规性和安全性。数据分析与可视化数据分析:提供数据分析工具,支持数据挖掘、机器学习和预测分析,帮助企业从数据中获取有价值的洞察。数据可视化:将复杂的数据以图表、仪表板等形式直观展示,帮助用户更好地理解和分析数据。数据共享与协作数据共享:支持数据的共享和分发,促进不同部门和团队之间的数据交流与合作。协作功能:提供协作工具,如数据标注、评论、版本控制等,方便用户共同管理和使用数据。安全与合规数据安全:采取多种安全措施,如数据加密、访问控制、审计日志等,保护企业数据资产的安全性。合规性管理:确保数据管理过程符合相关法律法规和行业标准。,确保数据的一致性和完整性。数据存储与管理数据存储:提供高效的数据存储解决方案,支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。数据备份与恢复:确保数据的安全性,通过定期备份和快速恢复机制,防止数据丢失。数据

行业资讯
数据治理的企业
面临的重要挑战。数据治理的概念应运而生,成为现代企业管理中不可或缺的一环。数据治理是一套系统化的方法,旨在确保数据的质量、安全性和可用性。它不仅仅是技术问题,更涉及企业的组织架构、流程设计和文化理念企业则需重视患者隐私数据的合规管理。通过明确责任分工和监控机制,企业能够有效降低数据泄露的风险。数据治理还涉及数据的可用性和共享。在许多企业中,数据往往分散在不同部门或系统中,形成“数据孤岛”。这不解决方案可供选择。然而,企业需要根据自身需求和规模选择合适的工具,避免盲目追求技术先进性而忽视实际效果。在数据驱动的经济中,企业需要像管理财务资产一样管理数据资产。通过系统化的数据治理,企业能够将数据转化为真正的商业价值,为可持续发展奠定坚实基础。数据治理的企业在数字化时代,数据已成为企业重要的资产之一。无论是客户信息、交易记录,还是市场趋势分析,数据都在驱动企业的决策和运营。然而,随着数据量的爆炸式增长,如何有效管理和利用这些数据成为企业。一个完善的数据治理体系能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,同时规避潜在的法律和运营风险。数据治理的核心目标之一是保证数据质量。在现实中,企业常常面临数据不完整、不一致或重复的问题。例如,同一客户的
猜你喜欢

行业资讯
分布式隐私计算平台
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...

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...

行业资讯
金融、医疗知识图谱平台
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...

行业资讯
常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

行业资讯
国产化替代升级实践
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...

行业资讯
什么是时空数据库?
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。

行业资讯
数据要素安全流通服务
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...

行业资讯
银行图数据库应用场景有哪些?
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...

行业资讯
图数据库有哪些特点?
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。...

行业资讯
基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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...