便宜的高职数据治理

高校数据治理是一个复杂的过程，其目标是整合和规范化高校内部的数据管理，提升数据质量，并保障数据的安全性和隐私性。高校数据治理主要步骤：明确数据治理范围：确定数据治理的对象，包括哪些数据和哪些部门需要参与数据治理。系统业务梳理：明确数据在信息系统的分布情况，为后续进行数据职权、责权划分及数据关联关系的明确打好基础。数据流梳理：通过梳理数据流向及运行状态，充分了解数据的产生、采集、存储、加工、应用等目录。建立全员参与数据治理机制：高校的数据来源于包括职能部门、二级学院、教职工等在内的多方，为了从源头上保证数据质量，提高数据治理效率，建立全员参与数据治理机制。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、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。多个环节，有助于建立完善的数据全生命周期管控体系。建立数据标准体系：通过对数据和业务进行梳理，得到相关数据项标准、代码标准、编号标准等，基于系统对数据项进行重新组合，终形成适用于校情的数据资源

电力数据治理指对电力系统中产生的数据进行分类、管理、存储、传输和分析等操作，确保数据的高质量、高效性和高可靠性。电力数据治理的目的是利用先进的数据技术和工具，实现对电力供应链中的信息进行管理和优化。对电力数据进行治理，可以实现对电力运营过程的精细化管理和优化，提高电力系统的稳定性和靠性，降低能耗和成本，提高电力企业的经效益和社会效益。具体包括以下几个方面：数据定义和标准化：对不同类型的电力数据实现电力供应链信息化和数字化转型的关键环节。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34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

数据治理的价值在于提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享、符合法规要求、赋能管理决策、提升运营效率、降低运营成本以及风险管理和合规性提升，这些都是数据治理对企业和社会带来的积极影响。以下是一些详细关键点：提升数据质量：数据治理的核心在于确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。高质量的数据是企业做出正确决策的基础。通过数据治理，企业可以建立数据质量管理体系，对数据进行清洗、整合和验证，从而提升数据的可用性和价值。保障数据安全：数据安全是企业运营的重要基石。数据治理通过建立数据安全管理制度和技术保障体系，对数据进行分类、分级和加密，防止数据泄露、篡改和滥用。这不仅保护了企业的商业机密和客户隐私，还避免了因数据安全问题导致的经济损失和法律风险。促进数据共享与流通：数据治理有助于打破数据孤岛，促进数据的共享和流通。通过建立数据共享平台和开放机制，企业可以实现数据资源的有效整合和共享，提高数据的利用效率和应用价值。同时，数据共享还能推动跨部门和跨企业的合作，促进业务创新和转型升级。符合法规要求：随着数据保护法规的不断完善，企业需要遵守越来越多的数据合规要求。数据治理可以帮助企业建立符合

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（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，检测和可用性，通过访问控制、数据加密、数据备份与恢复等措施，防止数据泄露、篡改和丢失。数据治理流程规划：明确数据治理的目标、范围和策略，制定数据治理计划和路线图。实施：按照数据治理的规划，建立数据治理组织

数据治理的难点涵盖了数据治理的多个方面，从技术、管理到法律等多个维度，企业需要针对这些难点采取相应的策略和措施，以实现有效的数据治理。主要包括以下几个方面：数据标准统一难：数据标准规范是数据治理的基础，但要统一不同业务部门和系统的数据标准非常困难，因为每个部门可能对数据有不同的需求和理解，这导致“众口难调”。持之以恒的挑战：数据治理是一个长期且持续的过程，很多企业在没有看到即时成果时就会更换团队或方法，导致之前的努力白费，难以持续推进。缺少科学的价值评估体系与方法：数据治理的价值度量是一个理论难题，目前市场上缺乏有效的方法来度量数据治理的价值，这影响了企业对数据治理投入的评估。数据质量管理难数据孤岛现象，影响数据的共享与协作。实时数据处理与分析压力：大数据环境中，实时数据流的处理需求不断增加，传统的数据治理方法难以满足高速增长的实时数据处理需求。数据治理组织与职责不清：数据治理是一项涉及企业各层级、各部门的系统工程，需要明确的组织架构与职责分工。然而，许多企业数据治理组织设置模糊，权责不清。技术和人才缺乏：有效的数据治理需要合适的技术和专业人才。缺乏技术工具和系统可能导致数据治理效率

数据治理的背景源于数据量的爆发式增长、数据质量问题凸显、数据安全与合规需求、数字化转型的推动以及人工智能与大数据技术的发展，这些因素促使企业和组织对数据进行有效的管理和治理，以提升数据价值和竞争力步伐。数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害，因此，数据治理变得尤为重要。数据作为生产要素：数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，如同水一般，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害。因此，数据治理旨在确保数据的有效性、流通性和安全性。数据治理的法规要求：随着数据保护法规的日益严格，企业需要确保数据处理和共享符合相关法规的要求。数据治理可以帮助企业制定合规策略、监控合规性，并及时应对合规挑战，避免法律风险和罚款。数据治理的社会影响：数据治理在隐私和道德方面的社会影响日益受到关注。数据治理的核心是数据的收集、存储、处理和分享，在这个过程中，隐私和道德问题不断呈现出来。数据治理的国际视野：在全球化背景下，数据治理需要具备国际视野。通过参与国际数据治理合作与交流，可以借鉴国际先进经验和技术手段，提升自身的数据治理能力。同时，也有

，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据标准、数据质量模板、数据质量规则等对象的批量导入和导出，用户可以直接在Excel中进行内容编辑后再批量导入，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标：通过系统内置规则自动化生成数据标准落标检查规则，让数据管理员从全局视角了解数据标准规范的执行情况，并根据具体的落标检查报告进行针对性的调整。高性能数据质量检查：基于分布式数据库的数据质量规则执行和调度TranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。智能化数据治理：通过智能化技术系统内。数据安全保护：提供数据库对象的安全管控，支持批量对角色、用户组和指定用户进行不同数据库权限的管控，支持行列级数据权限管控。

数据治理的意义在于确保组织能够高效、安全、合规地管理和使用数据。以下是数据治理的几个关键意义：提升决策质量数据可靠性增强：通过数据治理，可确保数据的准确性、完整性和一致性，减少数据错误和缺失，为决策提供可靠依据。数据整合与分析高效：治理过程中对数据进行整合和标准化，使其更易于分析和挖掘，决策者能快速获取全面、准确的信息，做出明智决策。提高运营效率流程优化：数据治理涉及对数据流程的梳理和规范，能风险管理满足法规要求：在数据隐私保护、安全管理等方面，许多行业都有严格法规要求，数据治理能确保企业数据的使用和存储符合相关法规，避免法律风险。风险预警与控制：通过对数据的监控和分析，及时发现数据异常和潜在风险，为企业提供风险预警，便于采取相应措施进行风险控制。提升数据价值与创新能力挖掘数据潜力：数据治理使数据质量和可用性提高，为数据分析、挖掘和人工智能等应用提供高质量数据基础，充分挖掘数据中的价值。促进数据驱动创新：良好的数据治理为企业营造数据驱动的文化和环境，鼓励员工基于数据进行创新，推动业务模式创新和产品服务优化。优化客户体验客户洞察精准：通过整合和治理客户数据，企业能更全面、深入地了解客户

数据治理的标准在数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用数据成为一项重要挑战。数据治理（DataGovernance）作为一套系统性管理方法，旨在确保数据的质量、安全性和可用性。而数据治理的标准，则是指导组织实现这一目标的框架和规范。数据治理的核心目标数据治理的主要目标包括以下几个方面：1.数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性数据的归属权和管理责任，避免因权责不清导致的管理混乱。如何选择适合的数据治理标准？不同的组织在数据治理方面的需求和成熟度各不相同，因此在选择标准时需考虑以下因素：1.行业特点：金融、医疗等行业对数据安全和合规要求较高，可能更适合采用严格的标准。2.组织规模：大型企业可能需要更全面的框架，而中小型企业可以选择更灵活的标准。3.合规要求：如果企业涉及跨境业务，可能需要符合GDPR等国际法规。数据治理的实施步骤无论采用哪种标准，数据治理的实施通常包括以下几个关键步骤：1.制定策略：明确数据治理的目标、范围和责任分工。2.建立组织架构：设立数据治理委员会或专职团队，负责监督和执行。3.制定政策和流程

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...