存储企业 数据治理

数据治理服务，是一套全面且专业的解决方案，旨在对企业的数据资产进行规划、控制和监督。它涵盖从数据的产生、收集、存储，到数据的使用、共享和销毁的全生命周期管理。通过建立统一的数据标准、优化数据流程、提升，维护企业的声誉和客户信任。（三）促进合规运营在日益严格的法律法规环境下，企业需要确保数据的收集、使用和存储符合相关法规要求。数据治理服务帮助企业建立合规的数据管理体系，避免因数据违规而面临的巨额罚款和企业数据治理服务：开启数据驱动的成功之路在数字化时代，数据已然成为企业最为宝贵的资产之一。企业数据治理服务，正是帮助企业充分挖掘数据价值、应对数据管理挑战的关键所在。一、什么是企业数据治理服务企业数据质量，确保企业内的数据准确、一致、完整且安全，为企业的决策和运营提供坚实的数据支撑。二、为何企业需要数据治理服务（一）提升决策准确性企业在制定战略决策、规划业务方向时，依赖于准确的数据。数据治理服务）增强数据安全性随着数据泄露事件频发，企业的数据安全面临严峻挑战。数据治理服务通过建立严格的数据访问权限管理、加密技术以及数据备份与恢复机制，有效保护企业的核心数据资产，降低数据被非法获取或篡改的风险

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户可以访问数据。合规性监控：定期检查数据处理和存储是否符合相关法规和政策要求，确保企业的合规运营。7.元数据管理元数据定义机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

的收集、整理、存储和分析，可以帮助企业更好地理解和管理数据资产。治理主体与职责数据治理委员会：由企业高层领导组成，是数据治理的决策机构，负责制定数据治理的战略方向、目标和政策，协调各部门之间的资源和，制定数据战略和架构规划，确定数据的分类、存储方式、流向和生命周期管理策略，为后续的数据治理工作奠定基础。例如，通过对企业现有业务系统和数据存储情况的调研分析，绘制数据资产地图，识别核心数据和关键企业数据治理是一个全面、系统的工程，旨在通过一系列的管理和技术手段，提升企业数据的质量、安全性、可用性和价值。治理目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，减少数据错误和不一致性系统之间的数据共享和流通，提高数据的使用效率和价值。支持决策优化：通过对高质量数据的深入分析和挖掘，为企业管理层提供准确、及时、有价值的决策信息，提升决策的科学性和准确性，增强企业的竞争力。治理范围业务数据：涵盖企业各个业务环节产生的数据，如销售数据、采购数据、生产数据、客户数据、财务数据等。这些数据直接反映了企业的运营状况和业务绩效，是数据治理的重点对象。技术数据：包括数据库系统、数据仓库、数据湖

在大数据处理与应用中，数据的存储、治理和计算是三个关键环节，它们相互关联、相互影响，共同为数据分析和业务决策提供支持。以下是对它们的详细介绍：数据存储存储方式分布式文件系统：如分布式文件系统结构化或非结构化数据，以及对实时性要求较高的场景。存储架构数据仓库：用于存储企业历史数据和汇总数据，支持复杂的数据分析和决策支持查询，通常采用星型模型或雪花模型进行数据组织。数据湖：以原始格式存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，为数据科学家和分析师提供了一个集中的、可扩展的数据存储库，便于进行探索性数据分析。数据治理数据治理内容数据质量管理：通过数据清洗、数据校验等技术，检测和（HDFS），将数据分散存储在多个节点上，可处理大规模数据，具有高容错性和可扩展性，适用于存储海量的非结构化数据，如日志文件、图像、视频等。关系型数据库：以表格形式存储数据，由行和列组成，支持SQL语言，能保证数据的一致性和完整性，适合存储结构化数据，如用户信息、订单数据等。非关系型数据库：包括键值存储数据库、文档数据库、图形数据库等，不依赖固定的表格结构，具有高并发读写能力和灵活的数据模型，常用于存储半

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服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据企业数据治理是一种管理方法，涵盖组织、流程、技术和人员，以确保企业的数据资被妥善管理、维护和保护。其目的是建立策略、流程和规范，确保数据能够可靠、适时、完整、准确、安全和合法地支持业务活动和决策。企业数据治理涉及多个方面，包括数据安全和保护、数据质量、数据架构、数据可用性和易访问性、数据范和标准、数据共享和共享政策、数据所有权和访问控制、数据风险管理、数据治理组织和角色、数据培训和教育等。企业数据治理要求企业将数据视为有价值的资产，确保其安全、完整和可靠，以支持企业战略和决策。它需要跨部门协作，集成各种技术和工具，建立有效的流程和策略，同时保证规性和可持续性。星环数据治理解决方案星环科技目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的

企业数据治理方案一、引言随着数字化转型的加速，企业数据量呈爆发式增长。数据已成为企业的核心资产，但数据的混乱与质量问题也给企业带来诸多挑战。本方案旨在帮助企业建立科学有效的数据治理体系，提升数据质量，释放数据价值。二、数据治理目标提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。建立统一的数据标准和规范，打破数据孤岛，促进数据共享。加强数据安全管理，保障企业数据资产的安全。提升数据的业务价值，为企业决策提供有力支持。三、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理战略、政策和决策，协调跨部门的数据治理工作。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责具体的决数据质量问题。数据安全管理：制定数据安全策略，加强数据访问控制、加密、备份等安全措施。数据共享与交换：建立数据共享机制，促进数据在企业内部的流通和共享。五、数据治理技术支撑数据质量管理工具：利用数据数据治理计划的制定、执行和监督。数据所有者：各业务部门负责人担任数据所有者，对本部门的数据质量和安全负责。数据管理员：负责日常的数据管理工作，包括数据的录入、更新、维护等。四、数据治理流程数据规划

解锁企业数据密码：数据治理全攻略数据治理：企业发展的隐形引擎在数字化浪潮奔涌的当下，数据已成为企业的核心资产，如同石油于工业时代，是驱动企业前行的关键动力。数据治理，作为管理和优化数据资产的关键手段，正逐渐从幕后走向台前，成为企业实现可持续发展、提升竞争力的隐形引擎。揭开数据治理的神秘面纱（一）定义与内涵数据治理，从狭义上讲，是对数据质量的管理，专注于数据本身的准确性、完整性等。从广义来说，它是对数据全生命周期的管理，涵盖数据从采集、存储、处理、共享到应用的每一个环节，涉及业务、技术和管理等多方面的活动，也被视为数据资产管理的重要部分。国际数据管理协会（DAMA）认为，数据治理是对数据资产阶段都能得到合理的管理和利用。数据治理为何如此重要（一）提升决策质量高质量的数据是企业决策的“指南针”。在如今的市场环境中，数据就像企业的“眼睛”，让企业能够清晰地洞察市场动态、客户需求以及自身运营状况。（二）降低运营成本数据治理可以帮助企业优化运营流程，减少不必要的开支。通过对数据的整合和分析，企业能够发现业务流程中的冗余环节和低效操作，从而进行针对性的改进。（三）增强数据安全性在这个数据泄露

从混沌到有序：解锁企业数据治理与数据中台密码数据治理：企业数据的“守护者”（一）数据治理的定义与内涵数据治理，是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它就像是一位经验丰富的指挥官，统筹规划数据的整个生命周期，确保数据的高质量、可靠性和合规性。从数据的产生、采集，到存储、处理，再到共享、应用，直至最终的归档或删除，数据治理贯穿始终，为数据的有序流转与有效利用保驾护航。通过制定一系列的数据管理政策、流程和标准，数据治理旨在提升数据的价值，为企业的决策提供坚实的数据支撑，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。（二）数据治理的核心组件数据质量管理：数据质量是数据时效性。数据安全和隐私保护：在数据泄露事件频发的今天，数据安全和隐私保护成为企业数据治理的重中之重。它涵盖了数据加密、访问控制、数据脱敏等多方面的技术和措施，防止数据被非法获取、篡改或泄露，保护企业和用户的敏感信息安全。数据架构和模型：合理的数据架构和模型是数据治理的基础框架，它决定了数据的组织方式、存储结构以及数据之间的关联关系。一个良好的数据架构和模型能够提高数据的存储效率和查询性能，方便数据的

企业数据治理服务是一套通过一系列流程、方法和技术，对企业内外部数据进行全面管理和优化的服务，旨在提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享和提升数据价值。服务内容数据治理规划：结合企业战略目标和业务需求，制定数据治理的整体规划和路线图，明确数据治理的目标、范围、原则和实施步骤。数据标准管理：建立统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保企业内各系统间数据的一致性和准确性。数据质量管理：制定数据质量评估指标体系，通过数据清洗、转换、补全等技术手段，对数据进行质量检测和修复，提升数据质量。元数据管理：对企业内各类数据的定义、来源、关系等元数据进行采集、存储和管理，构建元数据仓库，为数据治理提供基础支撑。主数据管理：识别和管理企业内的关键业务数据，如客户、产品、供应商等主数据，建立主数据模型和管理流程，实现主数据的集中管理和共享。数据安全管理：制定数据安全策略和制度，通过身份认证了解企业业务现状、数据现状和数据治理需求，对企业数据治理现状进行评估，分析存在的问题和差距。方案设计：根据需求调研和评估结果，设计适合企业的数据治理服务方案，包括数据治理架构、流程、制度和技术方案等。方案

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图；提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCy...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

Sophon是星环科技推出的解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端~边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云~边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...