供电公司数据治理方案
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。
供电公司数据治理方案 更多内容

行业资讯
公司数据治理方案
公司数据治理方案一、数据治理目标提升数据质量,确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性,为公司决策提供可靠依据。建立统一的数据标准和规范,打破数据孤岛,促进数据共享与流通。加强数据安全管理,保护公司核心数据资产,防范数据泄露风险。优化数据管理流程,提高数据管理效率,降低数据管理成本。二、数据治理组织架构数据治理委员会:由公司高层领导组成,负责制定数据治理战略、政策和决策,协调解决数据治理中的治理工作。三、数据治理流程数据规划:根据公司业务战略和需求,制定数据战略规划,明确数据管理目标、范围和重点。数据标准制定:建立统一的数据标准,包括数据格式、编码规则、数据字典等,确保数据的一致性和可比性安全管理:制定数据安全策略,加强数据访问控制、加密传输和存储,防范数据泄露风险。数据共享与应用:建立数据共享机制,促进数据在公司内部的流通和应用,为业务创新和决策支持提供数据服务。四、数据治理重大问题。数据管理部门:作为数据治理的执行机构,负责数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理等具体工作。业务部门:承担数据生产者和使用者的角色,负责本部门数据的录入、维护和应用,配合数据管理部门开展数据

行业资讯
数据治理咨询公司
数据治理咨询公司:数字化时代的护航者在数字经济蓬勃发展的今天,数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素。随着数据价值的日益凸显,如何有效管理和利用这一宝贵资源成为各类组织面临的共同挑战。数据治理咨询公司应运而生,它们如同数字化浪潮中的专业导航员,为企业在数据海洋中指明方向。数据治理咨询公司的核心职能数据治理咨询公司专注于帮助客户建立系统化的数据管理框架,其核心服务涵盖多个维度、价值评估等方法,推动企业将数据从成本中心转变为利润中心。为何需要专业数据治理咨询服务许多企业在数据治理初期常陷入误区,要么认为这只是IT部门的技术问题,要么将其视为一次性项目。专业咨询公司能够纠正这些认知偏差,从战略高度审视数据治理的价值。它们带来的不仅是方法论,还有跨行业的实践经验,能够避免客户重蹈前人覆辙。面对快速演变的技术环境和监管要求,内部团队往往难以实时跟进新趋势。咨询公司作为专业第三方诊断。顾问团队通过访谈、问卷和系统检查等方式,评估客户数据管理现状,识别痛点与改进机会。基于诊断结果,他们会设计定制化的治理框架,包括组织架构、政策流程、技术工具和文化建设等要素。落地实施阶段,咨询公司

行业资讯
数据治理公司
等方面的内容。数据治理的目的是建立一个健全的数据管理架构和流程,让组织能够更好地利用数据支持业务决策,提高效率和降低风险。数据治理公司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、治理安全管理等多方面,提供数据治理解决方案,帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块,我们的愿景和目标,是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产数据治理是管理、监督和控制组织内外的数据资源的活动和实践,确保数据正确、可靠、一致、可用和安全。数据治理包括数据策略、规则和标准的制定与实施、数据质量管理、数据分类、访问控制和安全性、数据私和合规性、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,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层,可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层,为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

行业资讯
基金公司数据治理
随着信息化时代的到来,数据已经成为企业重要的资产之一。有效的数据治理可以帮助基金公司优化业务流程,提高业绩,降低风险,增强市场竞争力。基金公司的数据治理可以从以下几个方面进行:建立完善的数据管理架构等。建立一套完善的数据治理评估和改进机制:数据治理是一个持续的过程,基金公司需要定期评估和改进数据治理的现状。这可以通过定期对数据治理流程和制度的评估,以及对数据管理能力和数据价值的评估来实现。星环数据治理解决方案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,数据治理和制度:这包括明确数据管理团队的职责和权限、制定数据规范和标准、建立数据管理流程和应急预案等。同时,基金公司还需要建立一套数据分类和分级的体系,根据数据的敏感程度和重要性进行合理的管理和保护。建立一套完整的数据采集和存储机制:数据采集是获取有效数据的关键,基金公司可以通过建立门的数据采集部门或引入第三方数据服务提供商来获取各类数据。同时,基金公司还应该建立可靠的数据存储设施,确保数据的安全性和

行业资讯
数据治理公司
数据治理公司:数字时代的守门人在当今数字化浪潮中,数据已成为企业和社会运转的核心资源。然而,随着数据量的爆炸式增长,如何高效、安全、合规地管理数据成为一大挑战。数据治理公司应运而生,它们专注于帮助企业构建科学的数据管理体系,确保数据的质量、安全与价值提高。数据治理的核心任务数据治理公司的主要职责是协助企业建立一套完整的数据管理框架。这一框架通常涵盖数据标准化、数据安全、隐私保护、合规性管理以及数据资产化等多个方面。首先,数据标准化是基础。许多企业在发展过程中积累了海量数据,但这些数据往往分散在不同系统中,格式不统一,难以整合利用。数据治理公司通过制定统一的数据标准和分类体系,帮助企业打破数据孤岛,提升数据的可用性。其次,数据安全与隐私保护是重中之重。随着全球数据保护法规的日趋严格,企业必须确保数据处理的合法合规。数据治理公司通过设计权限管理机制、数据脱敏技术和审计流程,降低数据泄露和滥用的风险。此外,数据治理公司还致力于推动数据的资产化。在数字经济时代,数据不仅是运营的基础,更可能成为企业的核心资产。通过数据治理,企业能够更精准地挖掘数据价值,支持商业决策,甚至探索数据交易等新型

行业资讯
公司数据治理平台建设方案
公司数据治理平台建设方案一、建设目标整合公司内部分散的数据资源,打破数据孤岛,实现数据的集中管理与共享。建立数据标准体系,规范数据的定义、格式、编码等,提高数据质量。实现数据的全生命周期管理,包括。方案设计与规划:根据需求调研结果,设计数据治理平台的架构、功能模块和实施步骤,制定详细的项目计划。平台建设与开发:按照方案设计,进行数据治理平台的建设和开发,包括数据采集、存储、处理、管理、分析和应用等模块的开发。数据迁移与集成:将公司现有的数据迁移到数据治理平台中,并与各个业务系统进行集成,实现数据的实时共享和交换。测试与优化:对数据治理平台进行全面的测试,包括功能测试、性能测试、安全测试等,及时发现并解决问题,优化平台的性能和稳定性。上线与培训:将数据治理平台正式上线,并对公司员工进行培训,使其熟悉平台的使用方法和操作流程。运维与持续改进:建立数据治理平台的运维体系,对平台进行日常维护和管理,及时处理用户反馈的问题,持续改进平台的功能和性能。数据的采集、存储、处理、分析、应用和归档等环节。加强数据安全管理,保障公司数据资产的安全与隐私。二、架构设计数据采集层:从公司各个业务系统、数据库、文件系统等数据源采集数据,支持多种数据采集方式,如

行业资讯
公司数字化转型中的数据治理
在公司数字化转型过程中,数据治理起着重要的作用。数据治理是指通过合适的策略、流程和技术来保证数据的量、安全、可靠性和可用性,以支持公司的决策和业务目标实现。在数字化转型中,数据治理的关键任务包括以下选择合适的数据分析方法和工具,构建数据仓库和数据分析平台。数据治理组织与管理:数据治理需要建立专门的组织和管理机制,明确责任和权限,制定数据治理政策和流程,推动数据治理的实施和落地。数据治理在公司数字化转型中是至关重要的一环。通过合理的数据管理、质量控制、安全保护和分析利用,可以为企业提供高质量、安全可靠有价值的数据支持,提升企业的竞争力和创新能力。星环数据治理解决方案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。几个方面:数据管理:包括数据收集、存储、整合和更新。数据治理应确保数据的来源、、质量和一致性,避免数据冗余和重复,提高数据的利用价值。数据质量管理:数据质量是保证决策和业务运营的基础。数据治理需要制定数据

行业资讯
公司级数据治理
解锁公司级数据治理:破局数字时代的关键密码什么是公司级数据治理在这充满挑战的数据困境面前,公司级数据治理就像是一座明亮的灯塔,为公司指引着走出数据迷宫的方向,成为破局的关键所在。那么,究竟什么是公司级数据治理呢?公司级数据治理,是一种全面且系统的管理理念与实践活动,它以保障数据质量为基石,以促进数据共享为桥梁,以提升数据价值为最终目标,贯穿于公司数据的整个生命周期,对数据的规划、采集、存储、处理高楼大厦,只有坚实的地基才能支撑起稳固的建筑,高质量的数据就是公司发展的坚实地基。在促进数据共享方面,公司级数据治理打破了部门之间的数据壁垒,建立统一的数据标准和规范,让不同部门的数据能够顺畅流通和交互。提升数据价值则是公司级数据治理的核心追求。通过对数据的深度挖掘和分析,将数据转化为有价值的信息和知识,为公司的战略决策、业务优化、风险管理等提供有力支持。数据治理,为何势在必行(一)提升数据质量数据打击。近年来,数据泄露事件频频发生,给众多企业敲响了警钟。公司级数据治理在保障数据安全方面发挥着不可或缺的作用。它通过建立完善的数据安全管理体系,采取加密、访问控制、数据备份等多种安全措施,对数据进行

行业资讯
数据治理公司排名
质量管理、元数据管理、数据目录等方面的解决方案。其次是行业经验,优秀的数据治理公司通常在不同行业有丰富的实践经验,能够针对特定行业的需求提供定制化服务。第三是客户评价和案例研究,成功的客户案例和。全球性的数据治理公司通常拥有广泛的客户基础和跨行业的解决方案,能够为大型跨国企业提供支持。然而,地区性的数据治理公司可能在本地法规、语言和文化方面更具优势,能够更好地满足特定地区的需求。企业在选择数据数据治理公司排名在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵的资产之一。有效的数据治理不仅能够确保数据质量、安全性和合规性,还能提高企业的决策效率和竞争力。因此,数据治理公司的选择变得尤为重要。本文将探讨数据治理公司排名的相关因素,帮助企业在选择合作伙伴时做出明智的决策。数据治理的重要性数据治理是指通过一系列政策、流程和技术手段,确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。良好的数据治理能够帮助企业避免数据孤岛、减少数据错误,并确保符合日益严格的法规要求。此外,数据治理还能提高数据的商业价值,支持企业实现数据驱动的决策。排名的主要考量因素数据治理公司的排名通常基于多个关键因素。首先是技术能力,包括数据
猜你喜欢

行业资讯
边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

行业资讯
国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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...

行业资讯
数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...

行业资讯
国产时空数据库有哪些?
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...

行业资讯
数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

行业资讯
图数据库有哪些?
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势: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...

行业资讯
数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...

行业资讯
数据底座解决方案实践应用
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...

行业资讯
构建城轨交通数据底座
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...