做数据治理的医疗公司

数据治理
星环科技提供体系完善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解决方案。

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健康医疗数据治理是一个多维度、跨领域复杂过程,它要求医疗机构、政府部门和相关企业共同参与,确保数据安全、合规,并充分发挥数据医疗健康领域价值。重要性提升医疗服务质量:整合和分析医疗数据,为,提高医疗资源利用效率。推动医学研究:共享和分析医疗数据,促进医学研究和创新,开发新治疗方法和药物。实施策略建立健全数据治理体系:明确数据治理目标、责任和流程,制定数据治理政策和标准。加强数据共享平台,制定数据共享标准和协议,促进医疗数据共享和应用。加强人才和技术建设:培养数据治理专业人才,引进先进数据治理技术和工具。医生提供更全面的患者信息,辅助诊断和治疗,提升医疗服务精准性和有效性。保障患者安全:建立数据安全和隐私保护体系,防止数据泄露和滥用,保障患者隐私安全。降低医疗成本:通过优化数据管理,减少重复检查和浪费安全和隐私保护:建立数据安全防护体系,采取数据加密、脱敏等措施,确保数据安全和隐私。提升数据质量和标准化:制定数据标准和规范,建立数据质量管理体系,确保数据准确、完整、一致。加强数据互操作性:建立数据
国内数据治理公司:以星环科技为例在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵资产之一。随着数据爆炸式增长,如何有效管理、利用和保护这些数据成为企业面临重要挑战。数据治理作为一套系统化管理方法,正在国内企业中迅速普及。本文将聚焦国内数据治理领域,以星环科技为例,探讨数据治理公司业务模式和技术特点。数据治理是指对组织中数据资产进行系统化管理过程,包括数据质量管理、元数据管理、数据安全科技作为国内数据治理领域代表性企业,提供了一套完整数据治理解决方案。该公司产品体系覆盖了数据治理多个关键环节,能够满足不同规模企业需求。在技术架构上,星环科技采用了分布式计算和存储技术,能够,该公司建议企业从最关键领域入手,逐步扩大治理范围。这种方法降低了实施风险,使企业能够在短期内看到治理成效,从而获得持续投入动力。在数字化转型大背景下,专业化数据治理服务将成为企业释放数据价值、保障、数据标准制定等多个方面。优秀数据治理能够帮助企业提高数据价值、降低合规风险、支持决策分析。在国内市场,随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规实施,企业对专业数据治理解决方案需求日益增长。星环
医疗数据治理是确保医疗数据质量、安全和合规性重要环节。以下是一个综合医疗数据治理方案,结合了多个来源最佳实践和工具。1.数据治理框架顶层设计和规划目标:建立统一数据治理框架,确保数据标准化、质量和安全。方法:通过分析医院信息化发展中数据治理难点,建立统一明确标准化数据架构,制定统一指标体系,推行精细化数据质量管理规范。数据分类分级动态分类分级:医疗行业数据资产在采集、交换医疗数据采取适宜安全措施,包括身份鉴别、访问控制、细粒度权限管理、个人信息去标识化、数据加密、介质管控、审批授权、审计追溯等技术手段。数据全生命周期保护数据采集:采用无侵入式增量采集技术,确保数据信息抽取,协助医务人员快速了解病情做出精准诊断。科研大数据数据提取与加工:从临床数据中心进行有针对性数据提取与加工,形成专项数据库,支持跨院区医疗数据筛选、分析和总结,形成有利于临床科研和教学数据信息。运营大数据资源管理:通过医院运营数据中心,实现资源统筹管理和配置优化,提高医疗服务质量和服务效率。对潜在发生流行病、传染病等医疗事件进行分析和预测,提前进行资源调配。数据呈现:通过大数据
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医疗数据治理
医疗数据治理是对医疗领域中产生海量、多源、异构数据进行全面管理和优化过程,以下是详细介绍:治理目标提升数据质量:确保医疗数据准确性、完整性、一致性和时效性,为医疗决策提供可靠依据,如避免患者,提高医疗资源利用效率,方便患者就医。治理内容数据标准管理:制定统一医疗数据标准,如病历书写规范、疾病编码标准、检验检查结果规范等,确保数据一致性和可比性。数据质量管理:建立数据质量评估指标体系管理患者、医务人员、医疗机构等主数据,确保主数据准确性和唯一性,如建立统一患者主索引,避免患者重复建档。治理技术与工具数据集成技术:采用ETL工具和数据接口等技术,将不同医疗信息系统中数据抽取安全,如采用数字证书进行用户身份认证。元数据管理工具:使用专业数据管理工具,对医疗数据进行管理和维护。治理流程与保障措施治理流程:包括数据规划、数据采集、数据处理、数据存储、数据使用和数据销毁管理制度、数据质量考核制度、数据安全管理制度等,确保数据治理工作有章可循。应用与意义临床决策支持:通过对高质量医疗数据分析,为医生提供诊断建议、治疗方案推荐等决策支持,提高医疗质量和效率,如基于大数据
出科学决策关键。公司数据治理通过对企业内外部数据整合和分析,为企业决策提供了有力支持。它能够收集来自不同业务系统、不同渠道数据,将这些分散数据进行清洗、整合和关联,形成一个全面、准确解锁公司数据治理:破局数字时代关键密码什么是公司数据治理在这充满挑战数据困境面前,公司数据治理就像是一座明亮灯塔,为公司指引着走出数据迷宫方向,成为破局关键所在。那么,究竟什么是公司数据治理呢?公司数据治理,是一种全面且系统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,贯穿于公司数据整个生命周期,对数据规划、采集、存储、处理高楼大厦,只有坚实地基才能支撑起稳固建筑,高质量数据就是公司发展坚实地基。在促进数据共享方面,公司数据治理打破了部门之间数据壁垒,建立统一数据标准和规范,让不同部门数据能够顺畅流通和交互。提升数据价值则是公司数据治理核心追求。通过对数据深度挖掘和分析,将数据转化为有价值信息和知识,为公司战略决策、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
数据治理咨询公司:数字化时代护航者在数字经济蓬勃发展今天,数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列第五大生产要素。随着数据价值日益凸显,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。数据治理咨询公司核心职能数据治理咨询公司专注于帮助客户建立系统化数据管理框架,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价值。它们带来不仅是方法论,还有跨行业实践经验,能够避免客户重蹈前人覆辙。面对快速演变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
针对医疗数据治理方案,以下是一些关键点和建议,它们综合了国家标准、行业实践和专业指南:数据合规体系建设:医院需要增强数据安全意识,提高数据合规建设优先级,特别是在患者个人信息保护方面。技术保障措施:医院应采取包括系统容灾、终端设备网络准入、病毒防护、访问控制等安全技术措施,以保障医疗信息系统安全可靠、稳定持续运行。全流程数据安全防护体系:构建以患者个人信息为中心全流程医疗数据安全防护体系:发布、共享数据时应当评估可能带来安全风险,并采取必要安全防控措施。数据治理组织体系:构建数据治理组织体系和安全体系,明确医院数据治理组织架构、规章制度、各层级职责。数据治理实践:医院从数据,包括数据收集、存储、传输、处理、使用、交换、销毁等环节,并加强数据收集合法性管理。数据分类分级管理:在数据分类分级基础上,明确不同安全级别数据加密传输要求,并加强传输过程中接口安全控制。数据存储安全:选择合适数据存储架构和介质,并采取备份、加密等措施加强数据存储安全。数据使用权限管理:严格规定不同人员权限,加强数据使用过程中申请及批准流程管理,确保数据在可控范围内使用。数据发布和共享
数据治理做得好公司在数字化时代,数据已经成为企业核心资产之一。无论是金融、零售、医疗还是制造业,数据高效管理和利用直接关系到企业竞争力和可持续发展。然而,数据价值并非自动显现,而是需要通过管理工具、数据质量监控系统等技术手段,提高数据治理效率和效果。例如,某医疗健康公司通过部署智能数据质量管理平台,显著减少了数据错误,提高了临床研究可靠性。数据治理做得好公司非常重视合规性和安全性科学数据治理来实现。那么,数据治理做得好公司有哪些共同特点?它们又是如何通过数据治理实现业务增长和风险控制?首先,数据治理做得好公司通常具备清晰数据战略。这些公司不会将数据治理视为单纯,从而在复杂市场环境中保持稳健运营。其次,这些公司建立了完善数据治理框架。一个有效数据治理框架通常包括数据所有权、数据标准、数据质量管理、数据安全和隐私保护等方面。数据治理做得好公司会明确实践,从而形成数据驱动企业文化。此外,这些公司通常会采用先进技术工具来支持数据治理。随着大数据和人工智能技术发展,数据治理复杂性和规模都在不断增加。数据治理做得好公司会利用数据目录、元数据
数据中台上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业实现数据驱动决策核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务平台架构,正在被越来越多上市公司所重视和采用。本文将探讨数据中台概念及其在上市公司应用,并以星环科技为例,分析其在这一领域发展情况。数据中台概念与价值数据中台是企业数据治理和分析核心平台,它通过整合分散在各个业务系统中数据方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域代表性上市公司,其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司技术路线强调自主可控,产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析全互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域数据进行整合,形成企业级统一数据视图。这种整合不仅提高了数据使用效率,也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上,提供数据中台解决方案上市公司主要分为三类:一类是专注于大数据基础软件企业,第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展公司,第三类是互联网巨头旗下提供企业服务公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验
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...
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...
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...
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...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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。