提高大数据治理效能

大数据架构是指为处理大量数据而设计的计算机系统和软件架构。主要目的是提高大数据处理的效率和准确性，使其能够满足企业的需要。大数据构包括以下组成部分：数据采集和存储：大数据平台需要能够采集和存储各种格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据处理：大数据平台需要能够高效处理大量数据。数据分析：大数据平台需要提供各种分析工具，例如机器学习算法、数据挖掘技术、数据可视化等，以帮助用户深入了解数据。数据管理：大数据平台需要提供统一的管理工具，包括权限管理、版本控制、数据备份、数据恢复等。数据安全：大数据平台需要提供严格的数据安全和隐私保护措施，以确保用户数据的安全性和完整性。大数据架构是一个复杂的系统，需要从不同维度考虑并设计，以满足企业实际需求。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH

政务服务数据归集政务服务数据归集是近年来政府数字化转型中的重要举措，也是提高行政效能、优化公共服务的关键环节。简单来说，它是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行收集、整合和标准化处理，形成后续的快速检索和分析。数据归集的最终目标是实现共享与应用。归集后的数据可以提供给各部门使用，减少重复采集和录入的工作量。同时，归集的数据还可以用于大数据分析，帮助政府发现社会治理中的问题，优化政策制定。一个统一的数据资源池，从而实现数据共享和有效利用。这一过程不仅有助于打破信息孤岛，还能为政府决策、社会治理和公众服务提供强有力的数据支撑。在传统的政务管理模式中，各部门的数据往往独立存储、互不联通。这种分散的数据管理方式容易导致信息重复录入、更新不同步，甚至出现数据矛盾。当公众办理跨部门业务时，常常需要反复提交相同材料，既增加了办事成本，也减低了服务效率。政务服务数据归集正是为了解决这些问题而生。数据归集的关键步骤是数据的收集。政府部门需要明确哪些数据需要归集，这些数据分布在哪些系统中，以及如何安全、有效地获取这些数据。在收集过程中，需要确保数据的完整性和准确性，避免遗漏或错误。接下来是数据的

意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设，全面提高数据流转效率，提升数据质量和数据安全。数据治理实践路径：明确数据治理服务、健全数据治理制度、强化管理和运维体系，形成兼具可行性和示范性的实践路径。提升数据处理和分析能力：通过强化数据使用：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供

政务数据归集平台政务数据归集平台是近年来政府数字化转型中的重要基础设施，它的出现为打破信息孤岛、提高行政效能、优化公共服务提供了技术支撑。简单来说，政务数据归集平台是将分散在不同部门、不同系统中的容易形成“数据烟囱”，即数据只能在部门内部流通，无法跨部门共享。例如，公安部门的户籍数据、民政部门的婚姻登记数据、社保部门的参保数据可能分散在不同系统中，群众办事时需要反复提交相同材料，部门之间也需要花费大量时间进行数据核对。政务数据归集平台的出现，正是为了解决这些问题。政务数据归集平台的核心功能主要包括数据采集、数据治理、数据共享和数据安全四个方面。在数据采集环节，平台通过接口对接、文件导入等方式，将分散在各部门的业务数据进行归集。数据治理是平台的关键环节，包括数据清洗、数据标准化、数据关联等步骤。例如，将不同部门中关于同一公民的姓名、身份证号等信息进行校验和统一，确保数据的一致性和准确性政务数据进行集中采集、整合、存储和管理的统一平台，旨在实现数据的互联互通和共享利用。在传统的政务数据管理模式下，各个政府部门往往独立建设信息系统，数据标准不统一，系统之间难以互通。这种分散化的管理模式

大数据治理流程涵盖从规划战略到效果评估持续改进的全过程，包括明确需求与规划、梳理评估数据、制定标准规范、集成整合数据、管控数据质量与安全等环节，旨在提升数据价值与管理效能。大数据治理流程通常包括以下、数据安全事件发生率等。效果评估与反馈：定期对大数据治理效果进行评估，将评估结果反馈给相关部门和人员，为治理工作的持续改进提供依据。持续改进措施：根据评估结果和反馈意见，制定持续改进措施，调整治理策略和方法，不断优化大数据治理流程，提高治理效果。几个关键阶段：规划与战略制定明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解其对大数据的需求和期望，如市场分析、客户洞察、风险预测等，确定大数据治理的业务目标。制定战略规划：根据业务需求和企业整体战略，制定大数据治理的战略规划，包括数据治理的愿景、目标、原则、范围和实施计划等，明确数据治理的方向和重点。建立组织架构：成立大数据治理的专门组织，包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等角色，明确各角色的职责和权限，确保数据治理工作的顺利开展。数据梳理与评估数据资产盘点：对企业内外部的大数据资产进行全面盘点，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，了解数据的来源、类型、规模、存储位置等信息，建立数据

医保数据治理是对医保领域相关数据进行全面管理和优化的过程，旨在提高医保数据的质量、安全性、可用性和一致性，以下是详细介绍：治理背景和目标背景：随着医保信息化建设的不断推进，医保数据量急剧增长且来源，明确各部门的职责和分工；制定相关的政策法规和管理制度，如医保数据管理办法、数据安全制度等；加强人员培训，提高医保数据治理人员的专业素质和业务能力。应用和意义应用：通过医保数据治理，为医保支付方式改革提供准确的数据支持，助力医保基金的精细化管理；为医疗服务行为监管提供数据依据，打击欺诈骗保行为；为参保人提供更加便捷的医保服务，如异地就医结算等。意义：医保数据治理有利于提高医保决策的科学性和精准性，提升医保管理的效率和水平，增强医保服务的质量和满意度，促进医保事业的可持续发展。、准确性和完整性，通过主数据管理平台实现主数据的统一维护和共享。治理技术和工具技术：运用大数据技术，采用数据仓库技术构建医保数据仓库，实现数据的整合和分析；利用人工智能技术，如机器学习算法进行数据质量广泛，数据质量参差不齐，存在数据不一致、不准确、不完整等问题，同时数据安全风险也日益凸显。目标：通过医保数据治理，建立统一规范的数据标准，提升数据质量，确保数据安全，实现医保数据的高效共享和利用，为医保

政务信息数据归集在数字化时代，数据已经成为推动社会发展和政府治理的重要资源。政务信息数据归集作为一项基础性工作，是实现政府数字化转型、提高治理效能的关键环节。那么，什么是政务信息数据归集？它有哪些社会运行状况，基于数据分析做出更加精准的决策。其次，它能提高公共服务效率。例如，在办理行政审批时，通过数据共享可以减少群众重复提交材料的麻烦。再者，数据归集有助于发现社会治理中的问题。比如，通过分析归集法规，确保数据在使用过程中不泄露个人隐私和商业秘密。为了推进政务信息数据归集工作，许多地方进行了有益探索。一些地区建立了统一的大数据平台，将各部门的数据集中管理；有的地方成立了专门的数据管理机构，负责统筹协调数据归集工作；还有的地方通过立法形式，为数据归集提供制度保障。重要意义？又是如何实现的呢？政务信息数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据，通过统一的标准和规范进行收集、整理和整合的过程。这些数据包括人口信息、企业信息、自然资源、社会经济等各类与政府管理和公共服务相关的信息。归集的目的是打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享利用。政务信息数据归集的意义主要体现在以下几个方面：首先，它有助于提升政府决策的科学性。通过归集各部门的数据，政府可以全面掌握

数据的集成和共享。数据质量管理：建立大数据质量评估指标和方法，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等进行全面评估和监控。通过数据清洗、去重、补全、纠错等操作，提高大数据的质量，为数据分析和决策提供可靠框架：利用分布式计算框架，对大数据进行批处理、流处理和交互式处理，提高数据处理的效率和速度，支持复杂的数据挖掘和分析任务。数据治理工具：选择专门的大数据数据治理工具，这些工具具备大数据集成、数据质量监控大数据数据治理是一个针对海量、多样、高速增长的数据所开展的全面管理活动，旨在确保大数据的质量、安全性、可用性以及合规性，从而最大化其价值。数据治理面临的大数据挑战数据量与速度：大数据的海量和高速产生载到数据存储系统中，同时保证数据的质量和一致性，是大数据数据治理需要解决的关键问题之一。数据多样性：大数据涵盖结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型，每种类型的数据都有其独特的格式和语义。这使得制定统一的数据标准和规范变得更加复杂，例如对于文本、图像、音频和视频等非结构化数据，如何定义其元数据、数据质量标准以及如何进行有效的存储和管理，是大数据数据治理的难点之一。数据质量与准确性：由于大数据来源

大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理：对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析，包括数据的来源、定义、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对大数据的质量进行监控、评估和改进，确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理：制定数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，保障大数据的安全性和隐私性。数据集成与共享：对企业内外部的大数据进行集成和整合，消除数据孤岛，实现数据的共享和流通，提高数据的价值和利用率。大数据治理技术架构数据采集层：负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层：采用分布式存储技术，对采集到的大数据进行存储和管理。数据处理层：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用，如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...