通过数据治理形成数据资产

产品和服务，形成数据资产管理闭环。2.实施路径实施路径建议从数据治理入手，逐步构建数据资产平台，实现数据的统一管理和服务。具体步骤包括：数据整合与治理：对企业内部各类数据源进行整合，包括关系型数据1.数据中台建设目标数据中台建设的目标是实现数据全面资产化，建立数据质量管理制度和规范，并构建数据资产高效输出和循环落地机制，形成数据资产管理闭环。具体目标包括：数据全面资产化：将企业所有数据纳入信息。通过数据脱敏技术，可以将这些敏感信息替换为无意义的值，保护用户隐私和企业机密。数据共享：当企业需要将数据共享给合作伙伴或第三方机构时，需要保护数据的隐私和安全。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，确保只有必要的数据被共享，并且这些数据不会被用于非法用途。科学研究：在科学研究中，需要对数据进行统计分析，但这些数据可能包含敏感信息。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，确保数据的隐私和安全，同时库、非关系型数据库、日志文件、第三方数据等。同时，对数据进行清洗、去重、标准化等治理工作，确保数据的质量与一致性。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据

交通大数据平台是指通过数据采集、处理、分析和挖掘等技术手段，对交通领域的相关数据进行整合、分析，形成数据化的交通信息资源平台。交通大数据平台能够提供交通运行状态、交通流量、交通事故、地图定位等各种：城市交通建设需要政府、企业、居民共同努力，有了基于大数据的交通平台，政府可以更加准确地了解城市道路交通状况，为城市交通规划提供基础数据支持和方向决策。公共交通运输：通过大数据分析平台可以为公共交通提供更为高效的线路规划、运营调度、车辆调配和安全监管。路网监测：交通大数据平台可以通过远程图像、视频传输等手段，对道路设施的状况进行实时监测和预警，以便调度和管理。交通安全管理：通过交通大数据平台可以对交通事故信息，可以为政府部门、企业等提供全方位的交通服务、管理和决策支持。交通大数据平台的应用范围非常广泛，包括城市交通建设、公共交通运输、路网监测、交通安全管理、城市规划和交通出行服务等。城市交通建设、交通违法行为和交通拥堵等行为进行实时监控和处置。城市规划：交通大数据平台可以为城市规划提供大量的交通出行数据支持和决策建议，以便实现城市规划优化。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub

数据中台是整合多源数据形成数据资产并以服务赋能业务创新与决策的架构模式，而数据底座是为数据存储、处理和管理提供底层技术架构与基础设施的基础支撑平台。数据中台和数据底座在企业数据架构中都起着关键作用，但在概念、功能、技术等方面存在一些区别，以下是具体介绍：概念定义数据中台：是一种数据架构和数据服务模式，通过对企业内外部多源数据进行汇聚、整合、存储、计算和治理，形成统一的数据资产体系，并以数据服务的基础存储和计算能力，更偏向于底层的原始数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，为数据中台及其他上层应用提供数据基础保障。功能特性数据中台：强调数据的共享和复用，通过数据服务接口为不同的业务及其他数据应用的基础。数据范围与重点数据中台：重点在于对数据的整合和加工，形成具有业务价值的数据资产，涵盖业务数据、日志数据、外部数据等多源数据，更关注数据的业务含义和应用价值。数据底座：主要关注数据的存储和快速访问。技术架构数据中台：技术架构相对灵活，通常基于微服务架构构建，包括数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据服务层等，采用多种大数据技术和工具，注重数据的整合和治理。数据底座：更侧重于底层

合成数据（SyntheticData）是指通过数学模型、算法或随机过程生成的数据，这些数据在某些方面与真实数据相似，但并不是从真实环境中直接采集的。合成数据通常用于数据预处理、模型训练、数据集增强等谨慎评估其适用性和效果。合成数据相关问题什么是合成数据？合成数据（Syntheticdata）是指通过数学模型、算法或随机过程生成的数据，这些数据在某些方面与真实数据相似，但并不是从真实环境中直接采集的场景。合成数据的主要优点有以下几点：可控性：合成数据可以根据需求进行定制，例如调整数据规模、数据分布、样本数量等，使得数据更符合特定任务的要求。安全性：在某些敏感领域，如医疗、金融等，直接使用真实数据可能会涉及到隐私和安全问题。而合成数据可以避免这些问题，同时也能达到类似的效果。成本低：合成数据不需要花费大量时间和资源进行采集，因此成本相对较低。合成数据的生成方法有很多种，例如基于数学模型的生成、基于机器学习的生成、基于随机过程的生成等。这些方法可以根据具体需求选择合适的生成方式。需要注意的是，虽然合成数据在某些方面可以替代真实数据，但由于其与真实数据存在一定的差异，因此在使用合成数据时需要

校园数据中台：开启智慧校园新时代校园数据中台是什么校园数据中台，简单来说，就是学校的数据“公共服务平台”。数据中台则是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为学校的各种应用和服务提供高效的数据支持。从狭义上讲，校园数据中台是一套实现学校数据资产化的工具集，包含数据采集、清洗、转换、存储等一系列工具，帮助学校把分散在建设中，各部门的业务系统往往是独立建设和运行的，这就导致了数据被分散在各个孤立的系统中，形成了“数据孤岛”。校园数据中台的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。它通过建立统一的数据标准和规范，对来自不同往往没有得到充分的挖掘和利用。校园数据中台通过强大的数据挖掘和分析功能，能够从海量的数据中提取有价值的信息，为学校的教学、管理和社会服务提供有力的支持。各处的数据整合起来，变成有价值的数据资产。从广义上讲，它是一整套将数据用起来的机制和方法论，涵盖了从数据的产生、收集、处理，到数据的分析、应用和反馈的全过程，推动学校实现数字化转型。校园数据中台的作用

识别具有业务价值、决策价值、实用价值等经济或社会价值的数据资源目录（形成数据资产目录初始清单），对识别数据资产目录初始清单中的原始数据资源进行数据标准化、数据安全分类、数据质量改进、数据识别等数据数据资产一般是指组织收集、使用、生成和管理的文字、数字、符号、图片、音频和视频，具有经济和社会价值，所有权清晰、可量化、可控、可共享。数据资产是数据处理后形成的有价值的数据，是数据的重要组成部分。数据资产目录是一组根据规范的元数据描述和一定的分类方法对数据资产进行排序和编码的信息，以描述每个数据资产的特点，便于数据资产的检索、定位、获取和使用。数据资产目录建设是在数据资源目录建设的基础上，通过处理，后根据一定的信息逻辑和领域模型建模，对识别的数据资产目录初始清单进行更新或重组。数据资产目录接近业务，标准统一，具有经济或社会价值。数字资产目录的建设分为准备阶段、目录识别阶段、数据治理阶段、目录审查发布阶段、资源连接阶段、目录运营管理阶段六个环节。

业务场景的需求。数据快速复用：数据中台支持数据的快速复用，使得数据资产能够迅速转化为业务价值。数据资产化：数据中台将企业的数据变成可管理、可利用的数据资产，通过数据资产化，企业可以更好地掌握和利用自己的的数据资产不受威胁。价值量化：数据中台能够帮助企业量化数据的价值，通过数据的分析和应用，直接或间接地为企业创造价值。数据中台的核心价值在于其能够为企业带来数据管理和应用的全方位提升，以下是数据中台的几大核心价值：提升数据管理能力：数据中台通过整合企业内部的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的互联互通。同时，通过数据，从而推动业务创新和发展。提升运营效率：数据中台可以通过数据分析和预测，优化企业的运营流程。数据驱动决策：数据中台使数据更加易于访问和分析，帮助企业基于数据做出更加精准和高效的决策。促进数据组织建设：数据中台的建设需要对应的组织和制度来支撑中台的建设和运营，形成企业真正的数据组织，包括数据产品经理团队、数据运营团队等。赋能业务，实现降本增效：数据中台通过复用数据能力组建，快速完成数据链路的搭建，减少

，全面及时汇聚全行的业务数据和外部数据，支持全行海量数据存储和开放共享，为数据中台提供数据支撑。数据中台聚合层：经过数据抽取、清理、提炼，标准化等多维主题聚合，形成数据中台聚合层。监管报送数据流程中，尽可能地考虑到数据的作用。用数据度量洗钱风险，评估合规工作的有效性，通过数据分析开展反洗钱监测工作，加速提升反洗钱合规管理的战略转型。2.监管报送技术框架数据湖贴源层：实现对贴源层数据的整合纳管监管报送反馈问题处理、监管规则管理、数据质量核验及问题闭环治理等功能，统一管理各监管报送数据校验规则，建立多维度数据交叉验证机制，实现监管报送数据一体化闭环管理。大数据资产管理系统：在数据采集。通过对数据质量、数据偏离度等异常监测能力与机制分析，进一步完善覆盖事前、事中、事后全流程的异常监测与处理的闭环管控机制，实现全链路监控预警。4.反洗钱治理运用实践共享数据中台产品明细聚合表：建立反洗钱主题数据标准模型，实现产品源系统、数据中台、报送端规则灵活自定义部署，实现系统自动监测，并对接问题系统实现问题自动化流转治理，形成闭环。缺失字段集中治理：针对监管检查发现的缺失字段，依据血缘关系视图

企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着治理功能模块组成，并集成至统一平台中，各功能模块根据数据治理方法论有机的形成功能联动和流程，提供一站式工具应用体验；TDS数据治理套件提供基于星环科技大数据技术的数据治理任务执行能力，高效完成数据治理汇聚形成基础的数据资源在数据仓库对应层级内存储下来。TDS数据治理套件通过统一的元数据管理、数据标准落标和数据质量的把控的将这些数据资源转换为高质量、业务可用的数据资产。TDS数据运营套件基于星环规范，提效数据开发和保护数据安全；自研DSL语言，可以支持根据实际需求情况自定义审核规则；统一数据权限、数据库审计以及数据库内SQL调度，降低数据库管控成本。数据治理套件，完成数据资产化数据治理套件，针对企业过去信息系统烟囱式的构建方式以及数据开发和管理过程不规范的问题，提供数据治理能力，帮忙企业进行数据资产盘点、数据标准统一和解决数据质量问题，完成数据资产化的过程；TDS的数据治理套件是基于星环

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、...

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...

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...

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...

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...