半结构化数据治理

半结构化数据是介于结构化和非结构化之间的数据，具有一定的结构性，常指网页、邮件、报表数据。半结构化数据是具有一定结构性但不符合传统关系型数据库中所定义的结构和约束的数据。这些数据有可分辨、可解析和可查询的属性，但其结构并不是完全固定的，也不是事先定义好的。因此，半结构化数据通常需要进行一定的预处理才能被有效地管理和利用。半结构化数据包括但不限于以下几种类型：XML数据：XML是一种基于标签的语言有用的结果。报表数据：报表数据通常以表格或图形的形式呈现，具有一定的格式和结构。半结构化数据通常需要通过一些工具和技术才能被高效地管理和应用。例如，数据抓取工具可以帮助抓取和解析网页上的半结构化数据；XML和JSON解析器可以将半结构化数据转换为可用的数据格式；查询和分析工具可以帮助查询和理解半结构化数据的内容和属性。，用于描述和交换数据。XML数据通常具有一定层次结构，在解析时需要恰当地处理其元素和属性。JSON数据：JSON是一种轻量级的数据交换格式，它以键值对的方式存储数据，通常具有一定结构性，但不需要严格

结构化数据是以二维表结构来逻辑表达和实现的数据。二维表结构由行和列组成，每行表一个实体或对象，每列代表实体或对象的属性或特征。结构化数据能够通过直观的方式呈现，并且可以方便地进行存储、查询和分析。结构化数据可以用于各种领域和应用，比如数据库管理系统、数据分析、人工智能、器学习等。在数据库管理系统中，结构化数据被存储在关系型数据库中，通过SQL语言进行增删改查等操作。在数据分析中，结构化数据可以被用来分析趋势、提交报告、制定决策等。在人工智能和机器学习中，结构化数据可以被用来训练模型、进行预测和推断。结构化数据的特点包括以下几个方面：数据组织清晰：结构化数据以表格的形式组织，行和列之间有明确的关系。每一行代表一个实体或对象，每一列代表实体或对象的属性或特征。这种组织方式使得数据的逻辑关系和结构清晰可见。数据一致性：结构化数据要求每一行和每一列的数据类型和格式一致。这样可以保证数据的准确性和可靠性。数据一致性也使得数据能够被方便地读取和处理。数据拓展性：结构化数据可以通过增加行或列的方式来扩展。当需要增加新实体或对象时，只需要在表格中增加一行数据。当需要增加新的属性或特征时，只需要在表格

非结构化数据是指没有固定结构或格式的数据，通常是以不同的形式存在。与传统的结构化数据不同，非结构化没有预定义的模型或架构，不方便使用二维表格或关系数据库来进行描述和存储。非结构化数据具有多种形式，包括文本、图像、音频、视频等。这些数据通常并不像结构化数据那样容易进行处理和分析。在实际应用中，非结构化数据的来源非常广泛。举例来说，社交媒体网站上的用户评论、推文和帖子，新闻文章、博客和在线论坛中的文本内容，照片、音频和视频文件等都属于非结构化数据的范畴。此外，企业中的电子邮件、合同和报告，科学研究中的实验数据和研究论文，医记录和病人诊断信息等也是非结构化数据的典型例。非结构化数据的特点是多样性和。对于图像和音频数据，其特征和内容则更加复杂，需要专门的技术和算法来进行分析和提取信息。尽管非结构化数据存在一些挑战，但其也具有许多优点和价值。首先，非结构化数据能够提供更全面和详细的信息，反映了更真实的世界。例如，在社交媒体平台上的用户评论可以反映用户真实的观点和情感。其次，非结构化数据的数量庞大，能够提供大量的信息和洞察力。特别是随着互联网和移动设备的普及，非结构化数据的增长速度非常快。后，非

虽然企业多年来一直依赖传统的数据仓库来存储结构化和半结构化数据，但数据湖仓一体的新技术解决方案因其为原始数据提供结构化的独特能力而变得越来越重要。虽然数据仓库只能处理结构化和半结构化数据，但数据湖仓和半结构化数据，但数据湖仓一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。与传统的SQL数据库或数据湖不同，数据湖仓一体允许用户存储来自不同数据源的所有形式的原始和结构化数据。这使企业更一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。数据仓库和数据湖仓一体已成为数据存储和分析市场中的两个突出对手，各有优缺点。这两个数据存储平台之间的主要区别在于，虽然数据仓库只能处理结构化容易连接各种类型的信息并使用不同的方法来处理数据。数据湖仓一体试图解决数据仓库和数据湖的局限性。湖仓一体为一个位置的结构化和非结构化数据提供了一个存储平台，同时还支持BI、AI和ML驱动的分析。此外主要好处是使数据科学家能够使用先进的AI工具从原始数据中快速提取见解。数据湖仓一体的优点包括：数据Lakehouse(湖屋)提供比传统云解决方案更低成本的存储;数据湖支持原生格式的结构化数据和原始数据

非结构化数据脱敏是指对没有明确结构限制的数据，如图像、视频、文本等进行处理，以保护其中的敏感信息。以下是几种常见的非结构化数据脱敏技术和应用案例：技术图像数据脱敏：技术手段：利用AI技术（如深度学习）、差分隐私技术等，对图像里的文字、图形进行处理，如去掉标识、遮罩或添加噪声。具体方法：去掉标识是删除图像中的敏感文字信息；遮罩是给图像“打马赛克”；添加噪声是让图像变得不同，从而达到脱敏目的。视频数据脱敏：技术手段：与图像数据脱敏类似，视频数据脱敏也利用AI技术和差分隐私技术，对视频中的每一帧图像进行处理，去除或模糊敏感信息。文本数据脱敏：技术手段：使用正则表达式匹配敏感信息，然后进行替换或掩码处理。应用案例医疗影像领域：场景：医院的医疗影像设备产生的图像数据中可能包含患者的名字等个人敏感信息。处理方法：对图像中的患者信息进行脱敏处理，如去掉标识，保护用户隐私。电商数据分析：场景：电商企业在进行销售数据分析时，需要使用订单数据，但需保护客户的姓名、地址等敏感信息。处理方法：通过替换法将客户的姓名、地址等信息替换为虚构的数据，同时对订单金额等数据进行掩码处理。员工培训：场景：企业在对新员工

数据湖是一种集中式存储库，用于存储大量的结构化、半结构化和非结构化数据。与传统的数据仓库不同，数据湖不需要数据预先进行严格的模式定义和清洗，它允许数据以原始格式直接存储，支持后续的按需处理和分析。多样性数据存储：数据湖可以存储来自不同来源的多种类型的数据，包括文本、日志、图片、视频、社交媒体数据等非结构化数据，以及传统的关系型数据库中的结构化数据。数据保持原始状态：数据在进入数据湖时，保持其原始PB级别的数据，支持日志分析、用户行为分析等，并为数据科学家提供丰富的数据资源以构建和训练机器学习模型。数据湖的概念与数据仓库相对，后者通常存储经过清洗和转换的数据，并且结构更加规范化。数据湖的出现，为处理大规模多样化数据提供了新的解决方案，尤其适用于需要处理非结构化数据和进行复杂数据分析的场景。形态，不需要像数据仓库那样进行预处理或规范化，这样可以保留数据的完整性和多样性。可扩展性：由于基于分布式存储系统，数据湖可以轻松扩展存储容量，以应对数据量的快速增长。成本效益：数据湖通常使用成本较低的存储解决方案，有助于降低数据存储成本。灵活性和敏捷性：数据湖提供了灵活性，允许用户在数据存储后定义其结构，支持后续的数据探索和分析需求。支持多种分析工具：数据湖可以与多种数据分析和处理工具集成，支持

数据湖是一种存储大量结构化、半结构化和非结构化数据的系统。它允许企业以原始格式存储数据，而不需要事先进行结构化处理。数据湖的主要目的是使数据对于分析和处理更加可用，同时保持其原始形态，以便未来可以进行更深入的分析和挖掘。特点数据多样性：可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，涵盖企业内外部的各种数据源。大容量存储：具有海量的数据存储能力，能够轻松应对PB级甚至EB级的数据量，满足企业不断数据分析需求。与传统数据仓库的区别数据存储：传统数据仓库通常只存储结构化数据，且数据在进入仓库前需要经过严格的清洗、转换和建模等预处理过程，而数据湖存储各种类型的原始数据，无需提前进行大量预处理。数据灵活性：数据仓库的模式相对固定，一旦设计好表结构和数据模型，后续更改成本较高。数据湖则具有更高的灵活性，用户可以根据不同的分析需求随时对数据进行灵活的处理和探索。分析能力：数据仓库主要用于支持企业的报表增长的数据存储需求。数据原始性：数据以原始形式存储，不进行预定义的模式限制或过多的转换处理，保留了数据的原始特征和细节，为后续的灵活分析和挖掘提供了丰富素材。可扩展性：基于分布式存储系统构建，能够根据

数据湖是一种存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。原始格式存储：数据湖中的数据以原始格式存储，不需要事先进行结构化处理或转换，保持了数据的完整性和灵活性。数据多样性：数据湖能够存储来自不同来源的多种类型的数据，包括传统数据库的结构化数据、日志文件、社交媒体数据、传感器数据等非结构化数据。可扩展性：数据湖设计为可水平扩展，以应对数据量的快速增长，通常基于分布式文件系统或对象存储系统。成本效益：数据湖通常使用成本较低的存储解决方案，以降低存储大量数据的成本。灵活性和敏捷性：数据湖允许用户在存储数据后定义其结构，这意味着数据可以在不同的时间点以不同的方式被查询和分析。分析能力：数据湖支持高级分析和机器学习，可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察。数据集成：数据湖可以集成来自不同系统的数据，包括传统的关系型数据库和现代的非关系型数据库。数据治理：数据湖需要有效的数据治理策略，以确保数据的安全性、合规性和质量。延迟处理：数据湖允许数据在被分析之前以原始形式存储，这意味着数据处理可以延迟到分析需求明确时进行。访问控制和安全性：数据湖需要精细的访问控制机制，以确保数据安全和合规性，防止未授权访问。

数据湖是一种集中化的数据存储库，它允许组织存储大量原始数据，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。数据湖的核心特点是其能够以任意规模存储多种数据类型，并支持灵活的数据挖掘、机器学习和人工智能等高级分析。以下是数据湖的几个关键定义特征：多样性：数据湖能够存储来自不同源的多种类型的数据，包括传统关系数据库中的结构化数据、日志文件、社交媒体数据、传感器数据、文本、图片和视频等非结构化数据。规模化：设计用于处理大规模数据集，数据湖能够存储PB级别的数据，并支持大数据的存储和处理。原始性：数据湖中的数据通常以原始形式存储，不需要在数据进入系统之前进行预处理或转换，保持数据的完整性和多样性治理：尽管数据湖存储原始数据，但随着数据量的增加，数据治理变得尤为重要，以确保数据的质量和安全。可扩展性：数据湖架构设计为可扩展的，能够处理从几个GB到数PB的数据量，以适应不断增长的数据存储需求。。灵活性：由于数据以原始形式存储，数据湖提供了更高的灵活性，允许数据科学家和分析师直接访问原始数据，进行探索性分析。成本效益：数据湖可以降低存储成本，因为它们不需要对数据进行预处理，可以直接存储原始数据

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...

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...

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...

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、...

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。

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...