多元数据治理

数据治理
星环科技提供体系完善的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的解决方案。

多元数据治理 更多内容

行业资讯
多元数据归集
多元数据归集在当今信息爆炸的时代,数据已经成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是科学研究、商业决策,还是社会治理,都离不开数据的支持。然而,数据的来源多种多样,格式各异,如何将这些多元化的数据有效地归集起来,成为了一项重要的技术挑战。这就是“多元数据归集”需要解决的问题。多元数据归集,顾名思义,是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行收集、整理和整合的过程。这些数据可能非结构化的文本。如何将这些数据统一归集到一个可用的框架中,是数据分析的前提条件。多元数据归集的首要步骤是数据的收集。现代技术提供了多种数据采集方式,比如网络爬虫可以从网页上抓取信息,物联网设备可以实时需要制定严格的规则和标准。数据收集完成后,下一步是数据的清洗和预处理。由于多元数据的来源复杂,原始数据往往存在噪声、冗余或不一致的情况。清洗后的数据需要进行整合。多元数据的一个典型特点是异构性,即数据转换、数据融合和数据仓库技术。例如,通过ETL(提取、转换、加载)工具,可以将分散的数据集中到一个数据仓库中,供后续分析使用。多元数据归集的目的是支持数据分析和应用。归集后的数据可以用于机器学习
建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化:数据治理的参与主体趋于均衡多元化,包括政府、国际组织、行业组织、个人等,政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程,它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点:数据产权制度:探索建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给。数据流通和交易:建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度,完善数据流通规则,构建交易制度体系。数据安全与治理:把安全贯穿数据治理全过程,构建政府、企业、社会多方协同的治理模式,创新政府治理方式,明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化:顺应经济社会数字化转型发展趋势,推动数据要素供给调整优化,提高数据要素供给数量和质量。数据治理技术发展:重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关,以支持数据要素化治理数据治理政策和标准:逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所
。此外,顾问还负责培训企业员工,培养内部的数据治理能力,确保治理成果能够持续发挥作用。必备的专业技能优秀的数据治理咨询顾问需要具备多元化的知识结构。技术层面,他们需要理解数据库原理、数据架构设计、元数据治理咨询顾问:数字化时代的"数据医生"在信息爆炸的今天,数据已成为企业宝贵的资产之一。然而,如同未经提炼的原油,原始数据本身价值有限,需要经过系统化的管理和治理才能转化为真正的商业洞察。数据治理咨询顾问正是这一领域的专业"医生",他们帮助企业诊断数据健康状态,制定治理方案,确保数据资产的安全、质量和有效利用。数据治理咨询顾问的工作内容数据治理咨询顾问的核心职责是帮助企业建立和完善数据管理体系。他们的工作通常从全面评估开始,通过访谈、文档审查和技术工具分析企业的数据现状,识别数据质量、安全、架构和流程等方面的问题。基于评估结果,顾问会设计符合企业战略的数据治理框架,这包括制定数据标准、定义数据所有权、建立数据质量管理流程以及规划技术架构。在实施阶段,顾问需要协调不同部门,推动治理措施的落地执行。他们常常需要平衡业务需求与技术可行性,确保治理方案既符合行业实践,又能适应企业的特定环境
行业资讯
数据治理模式
业务部门,由各业务部门根据自身业务需求和数据特点,自行制定数据治理策略和方案,并负责具体的治理工作。企业只提供一些基本的框架和指导原则。适用场景:适用于业务多元化、灵活性要求高的企业,如互联网企业、创新场景:适用于企业规模较大、业务复杂且多元化的企业,这些企业既有统一管理数据的需求,又需要兼顾各业务板块的特殊性。优点:兼顾了集中式和去中心化治理模式的优点,既能在一定程度上保证数据治理的统一标准和整体数据治理模式是企业或组织为了有效管理数据资产、提升数据质量和价值而采用的一系列方法、流程和架构的组合,以下是一些常见的数据治理模式:集中式治理模式特点:企业设立专门的数据治理委员会或团队,对数据治理工作进行统一规划、决策和管理。所有数据治理相关的政策、标准、流程等都由该中心团队制定并推行,各业务部门按照统一要求执行。适用场景:适用于企业规模较大、业务相对集中、数据管理复杂度高且对数据一致性和规范性要求严格的情况,如大型金融机构、跨国企业等。优点:能确保数据治理的标准统一、政策一致,避免各部门自行其是导致的数据混乱;有利于集中资源进行数据治理的重点项目建设,提高治理效率;便于对数据治理工作进行
数据归集与治理:数字时代的基石工程在当今这个被数据洪流裹挟的时代,每天都有数以亿计的数据在全球网络中产生、流动与消亡。从清晨手机闹钟的响起,到深夜电子支付的交易,人类的一举一动都在生成数据痕迹。然而,这些看似无限的数据资源若未经系统化的归集与科学化的治理,就如同散落一地的珍珠,难以发挥其应有的价值。数据归集与治理作为数字基础设施建设的核心环节,正日益成为推动社会智能化转型的关键力量。数据归集是指,而是要根据应用场景建立逻辑关联,使原本孤立的数据点形成有机网络。数据治理则是在归集基础上对数据质量与管理体系的提高。它包括制定统一标准、建立责任机制、保障数据安全等多个维度。以金融行业为例,同一客户的信用评估可能涉及多家机构的不同评分体系,良好的数据治理能够消除这种"数据方言"现象,实现跨机构的可信共享。在技术层面,元数据管理、数据血缘追踪、质量监控等工具构成了治理的基础设施。而从管理角度看,明确的数据所有权界定、规范的使用审批流程、严格的隐私保护措施同样不可或缺。理想的数据治理应当像城市的交通管理系统,既能确保数据流动畅通无阻,又能防范各类风险事故发生。数据归集与治理的价值链延伸至各行各业。在
数据治理与中台建设:数字化转型的双引擎数据治理:筑牢数据根基(一)数据治理的概念与内涵数据治理,是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,它贯穿于数据从产生到消亡的整个生命周期。从数据的诞生开始一致性;数据共享阶段,则要注重数据的安全和合规性,防止数据泄露和滥用。(二)数据治理的关键要素数据标准制定:统一的数据标准是数据治理的基石。它涵盖了数据的命名规则、数据格式、编码方式等方面。以客户,对数据的准确性、完整性、及时性等指标进行实时监测和评估。安全保障:随着数据安全问题日益凸显,数据治理中的安全保障措施至关重要。企业需要采取一系列的技术和管理手段,保护数据的机密性、完整性和可用性。在技术安全管理制度,加强员工的数据安全意识培训,规范数据的使用和操作流程,定期进行数据安全审计,及时发现和处理潜在的安全风险。(三)数据治理的重要意义提升数据质量:高质量的数据是企业进行准确决策的基础。通过数据治理,能够有效解决数据中的错误、重复和不一致等问题,提高数据的准确性、完整性和一致性。保障数据安全:在数字化时代,数据安全关乎企业的生存和发展。数据治理能够帮助企业建立完善的数据安全防护体系,防止
。然而,随着数据的快速增长和广泛应用,数据安全问题也日益凸显,成为了数字时代面临的严峻挑战之一。面对如此严峻的数据安全形势,数据安全治理产品和方案应运而生。它们就像是数字世界的守护者,旨在通过一系列技术手段和管理措施,保障数据在采集、存储、传输、使用、共享等全生命周期的安全,防止数据被泄露、篡改、滥用或破坏。数据安全治理产品和方案的出现,不仅是应对当前数据安全挑战的迫切需要,也是推动数字经济健康发展、维护国家安全和社会稳定的重要保障。市场风云:数据安全治理现状剖析随着数据安全重要性的日益凸显,数据安全治理产品市场呈现出蓬勃发展的态势。在市场规模不断扩大的同时,数据安全治理产品市场的竞争格局也日益多元化。目前,市场上的参与者主要包括综合型网络安全厂商和专注型数据安全厂商。综合型网络安全厂商凭借其广泛的产品线和强大的品牌影响力,在市场中占据了重要地位。专注型数据安全厂商则凭借其在特定领域的技术优势和专业服务,在市场中崭露头角。总体而言,数据安全治理产品市场正处于快速发展和变革的阶段,市场竞争日益激烈。各类厂商在技术创新、产品服务、市场拓展等方面不断发力,以争夺市场份额。随着市场的不断成熟和用户
数据治理和元数据治理紧密相关,元数据治理数据治理的核心和基础,以下是对它们的详细介绍:数据治理定义:数据治理是对数据的全生命周期进行管理,包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义:元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制,以确保元数据的质量和一致性,提高元数据的可用性和价值,为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范:制定元,及时反映数据的变化和业务的需求,确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务:通过元数据管理工具,为数据治理的其他环节提供元数据服务,如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等,提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理数据治理的基础:元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息,是数据治理的核心要素。通过元数据治理,可以建立数据的清晰脉络,为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求:数据治理的过程中,需要不断完善和更新元数据,以满足数据管理和应用的需求。,旨在提高数据质量,确保数据的安全性、完整性和一致性,实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量:通过一系列的管理活动和技术手段,保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等,减少数据错误和
行业资讯
数据治理服务
数据治理服务是指为组织提供数据治理策略、流程和工具的服务。数据治理是指确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性的一系列管理活动。数据治理服务的目标是帮助组织建立和维护数据治理框架,确保数据质量和合规性。数据治理服务通常包括以下几个方面:数据策略制订:根据组织的需求和目标制定数据治理策略,包括数据标准、目录、分类和安全策略等。数据质量管理:监控、评估和改进数据质量,确保数据准确、一致和可信。数据数据的全生命周期,包括数据采集、存储、处理和报废等阶段。数据治理工具和技术支持:提供数据治理工具和技术的支持和培训,帮助组织实施数据治理。通过数据治理服务,组织可以更好地管理和利用数据资源,提高质量和价值,降低数据风险和合规风险。数据治理服务在各行各业中都有广泛的应用,特别是在融、医疗、零售和制造等领域。星环数据治理解决方案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。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...