加强数据治理守护数据安全

加强数据治理意味着通过制定清晰的策略、强化团队和流程、保护数据安全与隐私，以及持续优化数据管理实践，以确保数据的准确性、可靠性和价值最大化。加强数据治理可以通过以下几个策略来实现：制定清晰的数据治理授权的人员才能访问、修改和分享数据。通过技术手段如身份验证、访问控制列表等，加强数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。注重数据清洁和整合：数据质量和一致性是数据治理的基础。企业应定期进行数据清洁策略：企业应制定一套清晰、全面的数据治理策略，明确目标、范围、流程以及责任分配。这包括数据标准化、数据安全性、数据质量控制等多个方面，以确保数据的准确性和可靠性。组建专门的数据治理团队：数据治理团队行业规范，以保护用户隐私和数据安全。建立数据治理组织架构：成立数据治理委员会，由高层管理者牵头，跨部门组建，负责数据治理战略的制定、监督执行及效果评估。明确角色与职责，形成协同合作的工作机制。完善数据治理政策与流程：建立全面的数据政策体系，包括数据分类分级、数据访问控制、数据质量管理、数据安全保护等方面的政策，为数据治理提供制度保障。设计并实施覆盖数据采集、存储、处理、分析、共享、销毁全生命周期的

安全数据治理服务：数字时代的守护者在数字经济时代，数据已经成为重要生产要素之一。随着数据量的爆炸式增长，数据安全问题日益突出。近年来，全球范围内数据泄露事件频发，给企业和个人带来了巨大损失。在这样的背景下，安全数据治理服务应运而生，成为守护数据安全的关键力量。一、安全数据治理的核心价值安全数据治理通过建立完善的数据安全管理体系，确保数据在采集、存储、使用、传输和销毁的全生命周期中都得到有效保护。这项服务不仅能够防范外部攻击，还能有效管控内部数据使用风险，实现数据的合规使用和价值挖掘。数据分类分级管理是安全数据治理的基础。通过对数据进行科学分类和分级，制定差异化的保护策略，确保重要数据得到治理的实施路径数据资产识别与分类是安全数据治理的起步。通过全面梳理数据资产，建立数据目录，明确数据责任主体，为后续的安全管理奠定基础。建立数据安全策略体系是核心环节。包括制定数据安全管理制度、明确数据使用规范、建立应急响应机制等。这些策略需要与企业业务深度融合，确保可执行性。持续监控与优化是确保治理效果的关键。通过建立数据安全监控体系，实时发现和处置安全风险，并根据实际情况不断优化治理策略。三

和数据安全工作中的职责和分工，加强沟通与协作，共同制定和执行数据治理与数据安全策略。进行安全评估与风险监控：在数据治理的各个阶段，开展数据安全评估工作，识别潜在的安全风险，并根据风险评估结果及时调整数据治理策略和安全措施。同时，建立数据安全监控体系，实时监测数据的安全状况，及时发现和处置安全事件。加强人员培训与意识教育：对企业员工进行数据治理和数据安全方面的培训，提高员工对数据治理和数据安全重要性的认识，使其掌握相关的知识和技能，减少因人为因素导致的数据安全问题。数据治理与数据安全是紧密相关、相互依存的两个领域，共同保障数据的有效管理和安全使用，以下是具体介绍：数据治理与数据安全的关系数据治理是数据安全的基础：通过数据治理，可以对数据进行分类分级，明确不同数据的重要性和敏感程度，为数据安全策略的制定提供依据。同时，数据治理中的元数据管理能够清晰地记录数据的来源、流向和使用情况，帮助发现数据安全的潜在风险点。数据安全是数据治理的保障：数据安全措施确保数据在整个生命周期内的保密性、完整性和可用性，为数据治理工作的顺利开展提供了稳定可靠的环境。只有数据是安全的，数据治理的各项流程和活动才能得以有效实施，数据的价值才能得到充分发挥。数据治理对数据安全的

监控和审计是数据安全治理的重要环节。通过监控和审计策略，企业可以及时发现和处理数据信息的安全问题。数据安全培训和意识：企业应该加强员工数据安全培训和意识的培养，使员工充分认识到数据安全风险和责任，并处理符合合规性要求，从而确保战略方向和目标的实现。因此，企业应该高度重视数据安全治理，并始终保持警觉，加强数据安全意识，发挥数据安全的治理效果，进一步提升数据安全保护的水平。，数据安全治理已经成为当今企业和组织保障数据安全的重要手段。什么是数据安全治理？数据安全治理是指在整个数据生命周期中，对数据进行管理、保护、监控、审计和规性评估等工作的过程。将信息系统和业务流程整合起来，全面保障数据处理的合法、规范和安全过程的一种有效手段。数据安全治理的目标是确保数据的完整性、保密性、可用性和合法性，防止数据的丢失、泄露、篡改和滥用等问题的发生。什么需要数据安全治理？数据安全治理是提高企业信息安全水平的有效工具。在当今网络化的环境下，随着数据交换和交流的日益频繁，数据泄露、黑客攻击和恶意软件等安全威胁不断增加，企业在业务流程中容易遭遇各种突发事件，而数据安全治理能够有效地对

。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，旨在通过一系列需求的日益多样化，数据安全治理产品市场将迎来更加激烈的竞争和更加广阔的发展空间。产品探秘：多样产品守护数据安全面对日益复杂的数据安全挑战，市场上涌现出了丰富多样的数据安全治理产品，它们各司其职，从不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

是数据治理的重要方面，需要建立完善的数据安全保障机制。这包括制定严格的数据安全管理制度和流程，明确数据安全的责任和义务，加强数据的安全控制和防护措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。建立数据治理的职责和角色。同时，需要建立跨部门的数据治理协作机制，确保各部门之间的协同合作，共同推进数据治理工作。确定数据治理的流程和规范：建立数据治理的流程和规范是保障数据质量、安全性和有效性的关键。这包括确定数据的标准、定义、采集、存储、共享和使用等环节的流程和规范。同时，需要制定相应的政策和策略，明确数据的所有权、隐私保护、安全控制等方面的要求。建立数据质量管理机制：数据质量管理是数据治理的核心，需要建立全员参与和协作。持续优化和完善数据治理体系：数据治理是一个持续的过程，需要不断优化和完善数据治理体系。这包括对数据治理的流程、规范、工具等进行评估和改进，以适应业务需求的变化和技术发展的趋势。同时，需要加强对数据治理工作的监督和评估，及时发现问题并采取改进措施，以确保数据治理体系的有效性和持续性。数据治理体系的建设需要从以下几个方面入手：明确数据治理的目标和战略：在构建数据治理体系之前，需要明确数据治理的目标和战略。这包括确定数据治理的范围、目标、关键业务需求以及优先级等。同时，需要将数据

数据治理策略的实施中面临的挑战是多方面的，需要企业从技术、组织和管理等多个方面进行综合考虑和应对。通过制定明确的数据治理目标、完善组织架构与职责分工、加强数据安全防护、提升数据处理能力等措施，企业策略‌：加强网络安全防护，建立数据访问控制机制，对敏感数据进行加密和脱敏处理。‌数据处理能力不足‌‌挑战描述‌：缺乏高效的数据处理工具和技术，导致数据处理效率低下。‌可能原因‌：数据量巨大、数据协作机制和明确的职责分工。‌可能原因‌：部门之间的利益冲突、职责不清、沟通不畅。‌应对策略‌：建立大数据治理委员会或领导小组，明确各部门的职责和分工，加强部门之间的沟通和协作。‌数据治理流程与制度不完善‌‌挑战描述‌：大数据治理需要建立完善的数据治理流程和制度，包括数据标准制定、数据质量控制、数据安全管理、数据生命周期管理等。‌可能原因‌：缺乏数据治理经验、流程和制度不完善、执行不到位。‌应对策略‌：借鉴先进的数据治理经验和方法，建立完善的数据治理流程和制度，并加强对数据治理流程和制度的执行和监督。星环数据治理解决方案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

的数据安全策略、加强技手段的应用、加强员工培训和管理以及与外部合作伙伴建立安全合作关系，可以有效提高企业数据的安全性。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、分析授权的人员才能访问敏感数据。此外，还要制定数据备份和恢复策略，保证数据的可靠性和可恢复性。加强数据安全技术的应用：企业可以通过使用各种专业的数据安全软件和设备来提高数据的安全性。例如，企业可以重要数据备份到不同的地理位置或云服务器上，以防止因灾难或硬件故障导致数据的丢失。加强员工数据安全培训和管理：在数据安全方面，人为因素是一个无法忽视的问题。因此，企业要加强对员工的培训和管理，提高员工对数据随着信息化时代的到来，企业所拥有数据越来越多且价值巨大，因此，如何保护企业数据的安全性成为企业必须面对的重要问题。制定完善的数据安全策略：企业应该制定一套完善的数据安全策略。建立数据安全意识让企业所有员工了解数据安全的重要性，并制定相应的安全规和标准，如不得随意外泄或修改数据。其次，要建立适合企业的数据分类和等级制度，对不同等级的数据进行不同程度的保护。同时，要建立用户权限管理制度，确保只有获得

数据治理体系方案一、数据治理目标提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性，减少数据错误和缺失，为企业决策提供可靠的数据支持。加强数据安全：建立完善的数据安全管理体系，保护企业质量管理等，协助数据所有者进行数据治理工作。数据安全管理员：负责制定和实施数据安全策略，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据安全事件的发生。三、数据治理流程规范数据标准管理制定数据标准：包括敏感数据和个人隐私，防止数据泄露、篡改和滥用。促进数据共享：打破数据孤岛，实现企业内部数据的互联互通和共享，提高数据的利用效率，为业务创新和协同发展提供数据基础。符合法律法规要求：确保企业的数据治理活动符合相关法律法规和监管要求，避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损失。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略方向、政策和决策，协调各部门之间的数据治理工作，对数据治理的重大事项进行审批。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责制定数据治理的工作计划、流程和规范，组织开展数据治理的各项工作，监督和评估数据治理的效果，向数据治理委员会汇报工作进展。数据

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...

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...

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...

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。

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...