做数据治理的医疗公司

健康医疗数据治理是一个多维度、跨领域的复杂过程，它要求医疗机构、政府部门和相关企业共同参与，确保数据的安全、合规，并充分发挥数据在医疗健康领域的价值。重要性提升医疗服务质量：整合和分析医疗数据，为，提高医疗资源的利用效率。推动医学研究：共享和分析医疗数据，促进医学研究和创新，开发新的治疗方法和药物。实施策略建立健全的数据治理体系：明确数据治理的目标、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，促进医疗数据的共享和应用。加强人才和技术建设：培养数据治理专业人才，引进先进的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，提升医疗服务的精准性和有效性。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

国内做数据治理的公司：以星环科技为例在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、利用和保护这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理作为一套系统化的管理方法，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，探讨数据治理公司的业务模式和技术特点。数据治理是指对组织中的数据资产进行系统化管理的过程，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的代表性企业，提供了一套完整的数据治理解决方案。该公司的产品体系覆盖了数据治理的多个关键环节，能够满足不同规模企业的需求。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的领域入手，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，从而获得持续投入的动力。在数字化转型的大背景下，专业化的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。优秀的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》等法规的实施，企业对专业数据治理解决方案的需求日益增长。星环

医疗数据治理是确保医疗数据的质量、安全和合规性的重要环节。以下是一个综合的医疗数据治理方案，结合了多个来源的最佳实践和工具。1.数据治理框架顶层设计和规划目标：建立统一的数据治理框架，确保数据的标准化、质量和安全。方法：通过分析医院信息化发展中的数据治理难点，建立统一明确的标准化数据架构，制定统一的指标体系，推行精细化的数据质量管理规范。数据分类分级动态分类分级：医疗行业的数据资产在采集、交换医疗数据采取适宜的安全措施，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，确保数据的信息抽取，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的数据提取与加工，形成专项数据库，支持跨院区医疗数据的筛选、分析和总结，形成有利于临床科研和教学的数据信息。运营大数据资源管理：通过医院运营数据中心，实现资源的统筹管理和配置优化，提高医疗服务质量和服务效率。对潜在发生的流行病、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

医疗数据治理是对医疗领域中产生的海量、多源、异构数据进行全面管理和优化的过程，以下是详细介绍：治理目标提升数据质量：确保医疗数据的准确性、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，提高医疗资源的利用效率，方便患者就医。治理内容数据标准管理：制定统一的医疗数据标准，如病历书写规范、疾病编码标准、检验检查结果规范等，确保数据的一致性和可比性。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，确保主数据的准确性和唯一性，如建立统一的患者主索引，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的数据抽取的安全，如采用数字证书进行用户身份认证。元数据管理工具：使用专业的元数据管理工具，对医疗元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的分析，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

做出科学决策的关键。公司级数据治理通过对企业内外部数据的整合和分析，为企业决策提供了有力的支持。它能够收集来自不同业务系统、不同渠道的数据，将这些分散的数据进行清洗、整合和关联，形成一个全面、准确的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

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

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，提高数据合规建设的优先级，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、稳定持续的运行。全流程数据安全防护体系：构建以患者个人信息为中心的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的安全风险，并采取必要的安全防控措施。数据治理组织体系：构建数据治理的组织体系和安全体系，明确医院数据治理的组织架构、规章制度、各层级职责。数据治理实践：医院从数据的，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：在数据分类分级的基础上，明确不同安全级别数据的加密传输要求，并加强传输过程中的接口安全控制。数据存储安全：选择合适的数据存储架构和介质，并采取备份、加密等措施加强数据的存储安全。数据使用权限管理：严格规定不同人员的权限，加强数据使用过程中的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

数据治理做得好的公司在数字化时代，数据已经成为企业的核心资产之一。无论是金融、零售、医疗还是制造业，数据的高效管理和利用直接关系到企业的竞争力和可持续发展。然而，数据的价值并非自动显现，而是需要通过管理工具、数据质量监控系统等技术手段，提高数据治理的效率和效果。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，提高了临床研究的可靠性。数据治理做得好的公司非常重视合规性和安全性科学的数据治理来实现。那么，数据治理做得好的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的？首先，数据治理做得好的公司通常具备清晰的数据战略。这些公司不会将数据治理视为单纯的，从而在复杂的市场环境中保持稳健运营。其次，这些公司建立了完善的数据治理框架。一个有效的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。数据治理做得好的公司会明确实践，从而形成数据驱动的企业文化。此外，这些公司通常会采用先进的技术工具来支持数据治理。随着大数据和人工智能技术的发展，数据治理的复杂性和规模都在不断增加。数据治理做得好的公司会利用数据目录、元数据

做数据中台的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的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构，正在被越来越多的上市公司所重视和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用，并以星环科技为例，分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台，它通过整合分散在各个业务系统中的数据方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域的代表性上市公司，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。该公司的技术路线强调自主可控，产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析的全互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域的数据进行整合，形成企业级的统一数据视图。这种整合不仅提高了数据的使用效率，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的上市公司主要分为三类：一类是专注于大数据基础软件的企业，第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展的公司，第三类是互联网巨头旗下提供企业服务的子公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验

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...

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、...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...