人工智能对数据治理的应用

人工智能与数据治理相互融合、相互促进，共同推动企业数字化转型和数据价值的最大化，以下是具体介绍：人工智能在数据治理中的应用数据质量管理：利用机器学习算法对数据进行自动检测和清洗，如通过聚类分析识别，为人工智能模型的训练提供准确可靠的数据，提高模型的性能和准确性。优化数据管理：通过数据治理对数据进行有效的整合、存储和管理，方便人工智能系统快速获取和处理数据，提高数据的利用效率。保障数据安全：数据治理中的数据安全措施为人工智能系统提供安全的运行环境，保护数据和模型的隐私和安全，防止数据被恶意利用。应用案例某金融企业：利用人工智能技术进行客户数据治理，通过机器学习算法对客户的交易数据、信用数据等异常数据，用自然语言处理技术解析和规范文本数据，提高数据的准确性和完整性。元数据管理：借助人工智能技术自动提取和管理元数据，通过对数据的语义理解和关联分析，构建元数据图谱，实现元数据的自动更新和维护的异常检测技术，实时监控数据的访问和使用情况，通过行为分析识别潜在的安全威胁，如数据泄露、恶意攻击等，及时采取防护措施。数据治理对人工智能的支持提供高质量数据：数据治理确保数据的质量、一致性和完整性

人工智能在数据治理和数据管控中的应用，通过数据清洗、分类、安全、存储优化、搜索检索、生命周期管理和自动化治理等多方面的技术手段，显著提升了数据管理的效率和质量。这些技术不仅提高了数据的准确性和可靠性获取最贴切的数据分析图表。智能出图，无需做表，零门槛使用，快速展现数据治理的成果。8.数据访问控制基于AI的访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问控制，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，实现对数据的细粒度访问控制。模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。智能治理成果展示：利用最新的自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱等人工智能技术，用语音/文字输入一句话，就能的准确性和有用性，减轻缺失数据对研究和结论的影响。2.数据分类与标记数据分类：应用机器学习、自然语言处理和文本聚类分类技术，能对数据进行基于内容的实时精准分类分级。例如，利用数据分类引擎在邮件内容过滤从中受益。6.数据生命周期管理数据生命周期管理：AI可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。7.数据治理与自动化自动化数据治理：AI和RPA等技术手段已被逐渐应用于数据治理的

人工智能数据治理是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性。以下是人工智能数据治理的几个关键方面：数据访问控制：利用人工智能和机器学习技术进行数据访问和同意内容管理：AI可处理同意内容表单、跟踪数据使用情况，并让使用者对自己的数据拥有更多控制权。数据治理自动化和智能化：利用AI技术，将数据治理环节自动化、智能化，提升数据治理工作效率，同时基于自然语言理解和知识图谱挖掘关联非结构化数据的应用价值。控制，包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等算法，以实现对数据的分类和标记，从而控制数据访问。AI数据架构：AI数据架构支持AI应用的数据存储、处理和分析，涵盖从数据收集、清洗缺陷、不一致和重复问题，提升数据质量。分类和标记：AI能够根据内容对数据进行分类和标记，让查找和检索变得更加轻松。数据存储优化：AI将访问频率较低的数据移至成本更低的存储层，降低存储成本的同时，提高数据管理敏感数据，遵循数据保护法规，执行数据保留策略和审计跟踪。数据集成：AI可以自动集成不同来源、格式和结构的数据，通过映射并转化数据提高一致性，以便分析。数据清理：采用AI技术的算法能够发现并修复数据

》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研，以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究，围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开，分析了多家银行人工智能与大数据应用案例，旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大数据市场图谱列举了各个用例下的代表供应商，这些供应商在对应用例下具备成熟的产品/解决方案以及成功的落地案例，为银行选型提供参考。报告指出，银行是早应用人工智能与大数据技术的领域之一，目前已在多个业务场景近日，沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》，凭借在大数据与人工智能领域的技术优势，以及深耕金融领域多年的成功经验，星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱实现落地并取得不错的应用效果。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，已形成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。星环科技

门槛，使人工智能技术得以普及。另一方面，可视化的拖拽页面、丰富的行业模板、高效率的交互式体验，大大地降低了数据分析人员的使用门槛，让人工智能技术进一步走入企业的生产应用。大数据、人工智能与云技术的融合；如何将企业业务应用需要的基础服务能力做更好地抽象，降低应用所需的基础服务的环境搭建、开发、测试部署周期，提升IT支撑效能；如何更好地管理众多的基于大数据与人工智能开发的应用等等成为企业急需解决的问题。在资产，管控治理资产，让数据即资产从理论阶段上升到实现阶段。结语随着企业数据处理与服务需求的不断发展，由大数据的汇聚，分布式技术释放计算能力开始，技术不断延伸发展，大数据、人工智能与云计算的边界越来越摘要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。关键词：大数据，miningandsoon.KeyWords：Bigdata；AI；cloudcomputing；Docker；basicabilities；Multi-tenant引言人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能

发展。提升模型的泛化和适应能力：大模型具有高度通用性和泛化能力，在大规模数据集上预训练后，无需或仅需少量微调就能支撑多种应用，让生成式人工智能可快速应用于不同场景和任务，如从文本生成拓展到图像生成、视频协作和交互：生成式人工智能以自然语言交互为主要方式，基于大模型的聊天机器人等应用，使人机交互更自然流畅，提高交互效率和质量，实现更紧密有效的人机协作，如智能客服、虚拟助手等应用场景。大模型和生成式人工智能存在紧密的关系。大模型是生成式人工智能的重要基础和强大驱动力：提供强大的语言理解和生成能力：大模型经过海量文本数据训练，能够精准理解语言结构、语法、上下文和语义联系，生成与人类写作相似且具上下文相关性的文本，为生成式人工智能在文本生成相关任务奠定基础。助力多模态生成：多模态大模型的出现，使模型能接受图像、音频等多种输入并生成对应文本，推动生成式人工智能在多模态内容生成领域生成等领域。生成式人工智能是大模型的重要应用方向和价值体现：拓展内容生成的边界：生成式人工智能旨在生成新颖独特内容，涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式，大模型作为其文本生成部分，与其他生成技术结合

，加速人工智能对产业赋能进程。TKH星环知识平台基于无涯大模型打造了无涯·问知、无涯·问数等知识应用，可广泛应用于金融、能源、制造、工程等多个领域，通过精准的数据分析和知识管理，满足企业不同类型的知识应用需求，从而提升企业业务效率和竞争力。星环科技整个大模型产品基于检索增强生成技术RAG，TKH是一款集成了从语料到模型再到应用的完整AIInfra工具集的产品，旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条

人工智能知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它是一种基于图的数据结构，将节点称作实体，将边称关系。节点和边组成的“实体-关系-实体”就是知识图谱的基本单位，也就图谱在人工智能领域中的应用包括：智能搜索：利用知识图谱可以建立复杂的搜索模型，例如在问答系统、搜索引擎中，通过知识图谱来描述和解决问题，提供更加准确和全面的搜索结果。推理和决策：知识图谱可以用于推理和决策。模式识别：知识图谱可以用于模式识别，例如在人脸识别、语音识别等领域，通过知识图谱来提高识别的准确性和效率。知识图谱是人工智能领域中非常重要的技术之一，可以为人工智能的应用提供更加准确和全面的信息和知识，促进人工智能技术的进一步发展和应用。是三元组。在人工智能领域，知识图谱可以用于智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统等多个方面。知识，例如在医疗诊断、风险评估、智能推荐等方面，通过知识图谱来提供更加准确和可靠的分析和决策支持。机器学习和数据挖掘：知识图谱可以用于机器学习和数据挖掘，例如在文本挖掘、图像识别、语音识别等领域，通过知识

，参与了《数据安全风险治理成熟度评价模型》标准、《数据治理标准化白皮书》等的编写工作；入选IDC数字政府数据要素流通市场厂商图谱、中国信通院“数据安全产品与服务图谱2.0”等。当前以大模型为代表的人工智能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。在人工智能领域，星环科技自主研发了智能分析工具Sophon，通过以数据和模型为中心，提供“六易三仓两中心”的功能服务，让用户能够基于自身需求构建紧密贴合其业务场景的新一代AI应用。其中SophonLLMOps是一款综合性大模型统一运营管理平台，为用户打通从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。同时星环科技自主研发了数据安全管理平台TranswarpDefensor和数据要素流通平台，帮助企业梳理敏感资产，形成敏感资产清单和分级分类，同时明确敏感资产分布情况，并对敏感资产后续的访问进行权限和策略的配置；使能数据要素流通。此外，在安全治理方面，星环科技积极参与行业共建，助力行业规范发展

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动AI应用创新的重要驱动力。数据可谓是大模型的“灵魂”，塑造了其独特的“个性”。日前，大数据技术标准推进委员会发布了《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0工作。面向人工智能的数据治理（DG4AI，DataGovernanceforArtificialIntelligence）是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性专题工作，提升数据管理水平。随着技术的快速发展与实践的进一步落地，数据治理将推动人工智能应用的高质量发展，星环科技将持续为此贡献智慧力量。）》，以数据治理为抓手，创新性地提出了面向人工智能全生命周期的治理实践方法，为人工智能场景中数据治理路径指明了方向，使数据治理的价值能够在时人工智能时代背景下最大化激活。星环科技积极参与了报告的编写数据治理在人工智能时代背景下的价值。星环科技大数据开发工具TDS提供数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全生命周期的企业级管理能力，结合大数据基础平台TDH的多模态的大数据处理能力

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...