保险公司 数据治理

定价大数据分析帮助保险公司更精准地评估风险、制定保险产品价格。在传统的保险业务中，风险评估和定价主要依赖于历史数据和经验，难以全面、准确地反映被保险人的风险状况。大数据分析技术的应用，使得保险公司能够收集和分析更多维度的数据，从而更精准地评估风险。在健康险领域，保险公司可以通过分析客户的健康档案、医疗费用数据、生活习惯数据等，更准确地评估客户的健康风险，制定个性化的保险产品价格。在车险领域，通过数据进行分析，如购买行为、理赔行为、咨询行为等，保险公司可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的保险产品和服务。根据客户的年龄、职业、家庭状况等因素，为客户推荐适合的保险产品；根据客户的购买保险公司精准定位潜在客户，提高营销效果。通过分析客户的社交媒体数据、互联网行为数据等，发现潜在的保险需求，针对性地开展营销活动，提高营销的转化率。解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用

。某保险公司的经验表明，先做全面的现状评估（数据量、类型、质量）可减少50%的实施风险。技术选型要考虑多个维度：1）存储格式（Parquet适合分析，ORC压缩率更高）；2）元数据方案（集中式便于管理数据湖实施全指南：从战略规划到运维优化成功实施数据湖需要系统的方法论支撑。规划阶段需明确三个关键问题：1）主要使用场景（机器学习、实时分析等）；2）数据治理要求（合规性、敏感性）；3）团队技能评估，分布式扩展性好）；3）计算引擎组合。某物流企业选择Iceberg格式+Spark引擎的组合，使其数据分析性能提升3倍。实施后的优化同样重要：1）性能优化（分区策略、缓存机制）；2）成本优化（智能分层

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

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

治理平台的应用场景数据治理平台在各行各业都有广泛的应用。在金融行业，它帮助银行和保险公司管理客户信息、交易记录等敏感数据，确保符合严格的监管要求。在医疗领域，数据治理平台助力医院和研究机构管理患者数据数据治理平台在当今数字化时代，数据已成为企业和组织宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用这些数据成为了一个重大挑战。数据治理平台应运而生，成为解决这一问题的关键工具。本文将介绍数据治理平台的基本概念、核心功能、应用场景以及未来发展趋势。数据治理平台的基本概念数据治理平台是一种专门用于管理和优化数据资产的系统工具，旨在帮助组织实现数据的一致性、准确性、安全性和可用性。它通过一系列技术手段和管理流程，确保数据在整个生命周期内得到有效控制。数据治理平台不仅仅是技术解决方案，更是一种管理理念，强调数据作为战略资源的重要性。数据治理平台的核心目标是建立数据标准、规范数据流程、提升数据质量，并确保数据安全合规。通过统一的数据管理框架，组织能够更好地利用数据支持业务决策，降低数据风险，并提高运营效率。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常包含多个核心功能模块，以满足不同

、中国银行齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，如何建设银行+保险大数据平台”这一主题进行圆桌对话。几大银行+保险前沿公司从数据洞察、数据关联、数据治理、模型构建、数据应用诸多角度进行了经验分享。通过搭建大数据10月19日，“星火燎原，智慧点金——2018星环科技银行+保险行业高峰论坛”于苏州同里拉下帷幕，在这座素有“东方小威尼斯”之誉的江南古镇，与会嘉宾非常热情地一路相随。活动现场，各大银行及保险公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率

创建到销毁的全过程，帮助组织合理规划数据的存储、归档和清理策略，避免数据冗余和资源浪费。数据治理平台软件的应用场景非常广泛。在金融行业，银行和保险公司需要处理大量客户数据，数据治理平台可以帮助他们确保数据治理平台软件在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的重要资产。随着数据量的爆炸式增长，如何高效、安全地管理这些数据，确保其质量和可用性，成为许多机构面临的挑战。数据治理平台软件应运而生，成为解决这一问题的关键工具。本文将介绍数据治理平台软件的基本概念、主要功能、应用场景以及未来发展趋势。数据治理平台软件是一种专门用于管理和优化数据资产的工具。它通过一系列技术手段和流程规范，帮助组织实现数据的标准化、安全性和一致性。简单来说，数据治理平台就像是一个数据管家，负责确保数据的准确性、完整性和可靠性，从而为决策提供有力支持。数据治理平台软件的核心功能包括数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私数据管理则是对数据本身的描述信息进行管理，帮助用户理解数据的来源、含义和用途。通过元数据管理，用户可以快速定位所需数据，提高工作效率。数据安全与隐私保护是数据治理平台的重要功能。随着数据泄露事件的频发

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

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

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、...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...