财会的数据治理

数据治理的背景源于数据量的爆发式增长、数据质量问题凸显、数据安全与合规需求、数字化转型的推动以及人工智能与大数据技术的发展，这些因素促使企业和组织对数据进行有效的管理和治理，以提升数据价值和竞争力步伐。数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害，因此，数据治理变得尤为重要。数据作为生产要素：数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，如同水一般，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害。因此，数据治理旨在确保数据的有效性、流通性和安全性。数据治理的法规要求：随着数据保护法规的日益严格，企业需要确保数据处理和共享符合相关法规的要求。数据治理可以帮助企业制定合规策略、监控合规性，并及时应对合规挑战，避免法律风险和罚款。数据治理的社会影响：数据治理在隐私和道德方面的社会影响日益受到关注。数据治理的核心是数据的收集、存储、处理和分享，在这个过程中，隐私和道德问题不断呈现出来。数据治理的国际视野：在全球化背景下，数据治理需要具备国际视野。通过参与国际数据治理合作与交流，可以借鉴国际先进经验和技术手段，提升自身的数据治理能力。同时，也有

数据治理的难点涵盖了数据治理的多个方面，从技术、管理到法律等多个维度，企业需要针对这些难点采取相应的策略和措施，以实现有效的数据治理。主要包括以下几个方面：数据标准统一难：数据标准规范是数据治理的基础，但要统一不同业务部门和系统的数据标准非常困难，因为每个部门可能对数据有不同的需求和理解，这导致“众口难调”。持之以恒的挑战：数据治理是一个长期且持续的过程，很多企业在没有看到即时成果时就会更换团队或方法，导致之前的努力白费，难以持续推进。缺少科学的价值评估体系与方法：数据治理的价值度量是一个理论难题，目前市场上缺乏有效的方法来度量数据治理的价值，这影响了企业对数据治理投入的评估。数据质量管理难数据孤岛现象，影响数据的共享与协作。实时数据处理与分析压力：大数据环境中，实时数据流的处理需求不断增加，传统的数据治理方法难以满足高速增长的实时数据处理需求。数据治理组织与职责不清：数据治理是一项涉及企业各层级、各部门的系统工程，需要明确的组织架构与职责分工。然而，许多企业数据治理组织设置模糊，权责不清。技术和人才缺乏：有效的数据治理需要合适的技术和专业人才。缺乏技术工具和系统可能导致数据治理效率

数据治理的过程在当今数字化时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，为决策提供可靠依据。数据治理并非一蹴而就，而是一个持续循环的过程，涉及多个环节和参与方。本文将系统介绍数据治理的主要过程，帮助读者理解这一复杂但至关重要的管理体系。数据治理的开始是制定战略与政策。这一阶段需要明确组织的数据治理目标，这些目标通常与业务战略紧密相连。高层管理人员需要确定数据治理的范围和优先级，决定哪些数据资产较为关键。同时，组织需要建立数据治理的基本原则和政策框架，这些政策将指导后续所有数据相关活动。在此阶段，组建跨部门的数据治理委员会也至关重要，这个委员会通常由来自业务、IT、法务等多个部门的代表组成，确保各方利益得到平衡。数据评估与分类是数据治理的基础工作。组织需要全面盘点现有的数据资产，了解数据的存储位置、格式、量级和流动路径。通过数据分类，可以根据敏感程度。数据治理的实施与执行是将政策转化为实际行动的阶段。部署数据质量管理工具和技术可以帮助自动检测和修复数据问题。建立数据访问控制和权限管理系统确保只有授权人员能够接触特定数据。实施数据生命周期管理策略，从

数据治理的对象涵盖了企业或组织内的各类数据及相关资源，以下是详细介绍：基础数据客户数据：包括客户的基本信息如姓名、联系方式、地址等，以及客户的交易记录、购买偏好、投诉记录等行为数据。通过对客户数据的治理，可实现精准营销、客户细分和个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。产品数据：涵盖产品的基本属性如名称、规格、型号、价格等，以及产品的库存数量、销售情况、质量检测报告等。治理产品数据有助于优化产品管理，如合理规划库存、制定产品策略等。员工数据：主要包含员工的个人信息如姓名、性别、出生日期、学历等，以及员工的工作经历、绩效考核、培训记录等。对员工数据进行治理可有效支持人力资源管理，如人才招聘、员工培训与发展、绩效评估等工作。业务数据交易数据：是企业在销售、采购等业务活动中产生的记录，如订单信息、发票信息、付款记录等。交易数据的准确性和及时性对于企业的财务管理、供应链管理等至关重要，通过治理可确保财务数据的一致性和业务流程的顺畅。流程数据：记录了企业各项业务流程的执行情况，如审批流程、生产流程、服务流程等。治理流程数据可以帮助企业优化流程，提高工作效率，发现流程中的瓶颈和问题，进而进行改进

数据治理的意义在于确保组织能够高效、安全、合规地管理和使用数据。以下是数据治理的几个关键意义：提升决策质量数据可靠性增强：通过数据治理，可确保数据的准确性、完整性和一致性，减少数据错误和缺失，为决策提供可靠依据。数据整合与分析高效：治理过程中对数据进行整合和标准化，使其更易于分析和挖掘，决策者能快速获取全面、准确的信息，做出明智决策。提高运营效率流程优化：数据治理涉及对数据流程的梳理和规范，能风险管理满足法规要求：在数据隐私保护、安全管理等方面，许多行业都有严格法规要求，数据治理能确保企业数据的使用和存储符合相关法规，避免法律风险。风险预警与控制：通过对数据的监控和分析，及时发现数据异常和潜在风险，为企业提供风险预警，便于采取相应措施进行风险控制。提升数据价值与创新能力挖掘数据潜力：数据治理使数据质量和可用性提高，为数据分析、挖掘和人工智能等应用提供高质量数据基础，充分挖掘数据中的价值。促进数据驱动创新：良好的数据治理为企业营造数据驱动的文化和环境，鼓励员工基于数据进行创新，推动业务模式创新和产品服务优化。优化客户体验客户洞察精准：通过整合和治理客户数据，企业能更全面、深入地了解客户

数据治理涵盖了一系列方法，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，以下是一些常见的数据治理方法：数据质量管理方法数据清洗：通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来仓库，提供元数据查询、报表生成、数据血缘分析等应用服务，为数据治理和业务分析提供支持。主数据管理方法主数据识别与定义：确定企业中的关键主数据，如客户、供应商、产品等，并对其进行明确的定义和分类。确保主数据人员，定期对主数据进行更新和维护。同时，通过数据同步技术，确保主数据在不同系统之间的一致性。数据治理流程优化方法流程梳理与分析：对现有的数据相关流程进行全面梳理，包括数据采集、存储、处理、使用等流程，分析流程中的问题和瓶颈。例如，通过流程图绘制和流程分析工具，找出流程中的重复环节和低效环节。流程优化与改进：根据流程梳理和分析的结果，对数据治理流程进行优化和改进。简化繁琐的流程，消除不必要的环节，提高流程的效率和质量。流程自动化与集成：引入流程自动化工具，实现数据治理流程的自动化处理，减少人工干预，提高流程的准确性和可靠性。同时，加强不同流程之间的集成，实现数据的无缝流转。数据治理组织与人员管理方法建立

数据治理的标准在数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用数据成为一项重要挑战。数据治理（DataGovernance）作为一套系统性管理方法，旨在确保数据的质量、安全性和可用性。而数据治理的标准，则是指导组织实现这一目标的框架和规范。数据治理的核心目标数据治理的主要目标包括以下几个方面：1.数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性数据的归属权和管理责任，避免因权责不清导致的管理混乱。如何选择适合的数据治理标准？不同的组织在数据治理方面的需求和成熟度各不相同，因此在选择标准时需考虑以下因素：1.行业特点：金融、医疗等行业对数据安全和合规要求较高，可能更适合采用严格的标准。2.组织规模：大型企业可能需要更全面的框架，而中小型企业可以选择更灵活的标准。3.合规要求：如果企业涉及跨境业务，可能需要符合GDPR等国际法规。数据治理的实施步骤无论采用哪种标准，数据治理的实施通常包括以下几个关键步骤：1.制定策略：明确数据治理的目标、范围和责任分工。2.建立组织架构：设立数据治理委员会或专职团队，负责监督和执行。3.制定政策和流程

数据治理的流程在当今信息爆炸的时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，为决策提供可靠依据。数据治理不是一次性项目，而是一个持续循环的过程，涉及多个环节和参与方。本文将系统介绍数据治理的标准流程，帮助读者理解如何构建高效的数据管理体系。一、规划与准备阶段数据治理始于明确的规划和准备。这一阶段需要确定治理目标，通常包括提高数据质量、确保合规性、降低风险或人员技能是否满足治理需求。成功的规划为后续工作奠定基础，避免盲目行动导致的资源浪费。二、政策与标准制定核心环节是制定统一的数据政策和标准。数据政策规定组织内部数据管理的原则和要求，涵盖数据所有权、访问提供依据。这些文档需要清晰易懂，并得到高层认可和全员理解，才能有效执行。三、执行与实施过程将政策转化为实践是数据治理较具挑战性的阶段。首先部署必要技术工具，如元数据管理系统、数据质量工具等，但需注意工具都有明确责任人。实施过程往往需要分步进行，优先处理关键的数据领域。四、监控与评估机制持续监控是确保治理成效的关键。建立数据质量指标，定期测量准确性、完整性、一致性等维度。合规性审计也不可或缺，验证是否

数据治理的好处在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。然而，未经管理的数据就像一座没有索引的图书馆，资源再丰富也难以发挥其真正价值。数据治理作为一套系统化的管理方法，正逐渐成为各类组织提高竞争力的关键工具。提高数据质量数据治理较直观的益处在于显著提高数据质量。通过建立统一的标准和规范，组织能够确保数据的准确性、完整性和一致性。当所有部门都遵循相同的数据定义和格式时，信息孤岛现象自然消解。高质量的数据为决策提供了可靠基础，减少了因数据错误导致的判断失误。研究表明，良好的数据治理能够将数据错误率降低60%以上，这对依赖数据驱动的行业尤为重要。增强合规性与安全性随着全球数据保护法规日趋严格，合规已成为组织不可回避的责任。数据治理框架帮助组织系统化地管理数据隐私与安全，确保符合法规要求。通过明确数据所有权、建立访问权限控制和审计追踪机制，组织不仅能避免高额罚款，更能赢得客户信任。在数据泄露事件频发的今天，良好的数据治理就像为组织的数据资产筑起了一道防护墙。优化运营效率当员工不必花费大量时间寻找、验证或修正数据时，工作效率自然提高。数据治理通过消除冗余数据、简化数据流程，显著

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...