油田公司数据治理成功案例

数据治理成熟度评估是对一个组织的数据治理能力和实践水平进行全面、系统评估的过程，旨在帮助组织了解其数据治理工作的现状，发现优势和不足，明确改进方向，从而提升数据治理的有效性和效率。以下是对其详细介绍组织在数据治理方面的实际情况和相关数据。评估分析：根据评估模型和维度，对收集到的数据进行分析和评估，确定组织的数据治理成熟度等级。报告与反馈：编制详细的评估报告，包括评估结果、优势和不足、改进建议等，向组织的管理层和相关人员进行反馈。持续改进：根据评估结果，制定改进计划并实施，定期进行复查和评估，跟踪改进效果，实现数据治理成熟度的持续提升。：评估维度组织与人员：考察数据治理的组织架构是否完善，包括是否有专门的数据治理委员会等决策机构，以及数据治理相关人员的角色和职责是否明确，人员的专业能力和培训情况等。数据治理流程：评估数据治理的关键流程，如数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等流程是否建立并有效运行，流程的规范性、完整性和自动化程度等。数据架构与模型：分析企业的数据架构设计是否合理，包括数据模型的一致性、完整性和稳定性，以及

数据服务。数据治理成为释放数据价值的新引擎。某航空公司：全面协助客户开展企业级数据治理工作，搭建数据治理体系，盘点全企业数据资产，编制企业级数据标准、搭建全域数据架构、完成全部数据资产认责，制定了数据质量星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技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，在数据数据治理案例某大型央企：助力某大型央企进行数字化、智能化的数据建设和数据管理。对企业整体数据治理工作进行路线规划，建设数据湖，汇聚企业全域数据，优先提升重点业务场景中用到的数据质量，包括四个步骤：业务、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期八大维度，结合星环丰富的咨询服务经验，与您深入探讨“十四五”期间数据治理落地的关键问题，有效推进数字化转型。智能数据治理工具：由星环自主研发，融合大数据，构造高价值数据资产。星环数据治理解决方案优势体系化的数据治理咨询服务：星环科技已为多家集团、企业建立数据治理体系建设,通过深入调研企业存在的数据治理和使用上的问题,制定相应组织、制度、流程等,并制定

近日，由中国信通院牵头编制的《数据安全风险治理成熟度评价模型》标准正式发布。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，积极参与了该标准的编写工作。《数据安全风险治理成熟度评价模型》标准将企业的数据安全效率、效果能量化分析和监控。第五级“卓越级”指组织的数据安全风险治理成为行业标杆并推广至行业。该标准实现了事前明确数据安全风险关键要素，事中建立全面的风险治理体系，事后健全风险治理的监控与管理改进体系。星环科技此次能够参与《数据安全风险治理成熟度评价模型》标准的编写工作，贡献智慧力量，体现了其在数据安全与数据治理方面的产品技术实力和行业影响力。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成科技在深入分析和研究大量实践案例后，基于TDS提出的一套全新数据治理解决方案，三力即数据力+工具力+运营力，三力模型用以指导和量化企业目前在数字化转型工作上的重点和进展，为进一步转型推进提供比较具体的发展需求，建立了覆盖数据安全风险识别、评估、处置、监控等标准化管理机制、技术和运营体系，能够保障组织数据安全风险治理工作的有序开展与规范化落地。第四级“量化级”指在第三级的基础上对组织的数据安全风险治理

数据治理成功的几大要素，你都做到了吗？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。然而，拥有大量数据并不等同于能够从中获得价值。数据治理作为确保数据质量、安全性和可用性的系统性方法，已成为组织数字化转型的关键环节。那么，数据治理成功的核心要素有哪些？你的组织是否已经做到？明确的战略目标与业务对齐数据治理不是为治理而治理，必须服务于组织的整体战略目标。成功的数据治理始于清晰的愿景和可衡量的目标所有者和管理者、定义各业务部门在数据治理中的职责等。常见误区是将数据治理完全交给IT部门负责，而实际上，业务部门在数据定义、质量标准和使用场景方面扮演着同等重要的角色。成功的数据治理需要打破部门壁垒，建立，这些目标需要与业务需求紧密相连。许多组织犯的错误是将数据治理视为纯粹的技术项目，而忽视了它与业务成果的直接关系。有效的数据治理应当能够回答：我们希望通过数据治理解决哪些业务问题？如何通过改善数据质量跨职能的协作机制。数据治理不是一次性项目，而是需要持续运营的能力，因此必须有人对此负责并拥有足够的权威来推动变革。全面的政策框架与标准体系建立系统的数据治理政策、标准和流程是成功的基石。这包括数据分类

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

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、数据治理数据共享与应用。第四阶段：持续优化数据治理流程和工具，巩固数据治理成果。六、数据治理保障措施制度保障：制定数据治理相关制度和规范，明确各部门和人员的数据管理职责。培训保障：开展数据治理培训，提高员工的数据意识和数据管理能力。考核保障：建立数据治理考核机制，将数据治理工作纳入部门和员工绩效考核。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

标准，盘点数据资产进行认责，开发重点数据应用，让数据真正成为资产，向各级用户提供随需共享和智能数据服务。数据治理成为释放数据价值的新引擎。数据治理案例二：某航空公司星环科技全面协助客户开展企业级数据一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具，其终目标是提升数据的价值，是企业实现数字战略的基础。数据治理案例一：某大型央企星环科技助力某大型央企进行数字化、智能化的数据建设和数据管理。对企业整体数据治理数据治理培训，提高企业自身数据管理水平。并将治理工作落实到数据管理平台中，提升了主数据、元数据的管理水平，通过敏捷化的数据专项治理，以及数据资产价值评估，将数据价值和数据管理价值体现出来。数据治理案例三治理工作，搭建数据治理体系，盘点全企业数据资产，编制企业级数据标准、搭建全域数据架构、完成全部数据资产认责，制定了数据质量规则并发布数据质量报告，促进数据质量的提升，同时，制定了各项管理流程，开展数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关注如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是

业务需求，又具备技术可行性。主数据管理方法则专注于组织核心业务实体的统一管理，如客户、产品等关键数据。实施路径成功的数据治理需要分阶段实施。通常从优先级高的领域开始，如客户数据或财务数据，建立示范案例后数据治理治什么？数据治理工具与方法在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业和组织的核心资产。然而，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亟待解决的问题。数据治理应运而生，成为优化存储策略，减少管理成本。常用工具与方法论数据治理的实施需要借助一系列工具和方法。元数据管理工具是基础，它记录了数据的定义、来源、关系等关键信息，帮助用户理解数据的含义和背景。这类工具通常提供元数据现代组织不可或缺的管理体系。数据治理的核心对象数据治理并非虚无缥缈的概念，而是针对数据生命周期各个环节的系统化管理。首先，数据治理要解决数据质量问题。在现实中，数据常常存在不准确、不完整、不一致等问题，这些问题直接影响决策的可靠性。通过建立数据质量标准、实施数据清洗和校验机制，可以显著提高数据的可信度。其次，数据治理关注数据安全与合规。在个人信息保护法规日益严格的背景下，如何确保数据不被滥用、泄露

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...

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...