数据治理法有哪些

有哪些好用的数据治理工具吗？在当今数据驱动的商业环境中，数据治理已成为企业不可或缺的管理实践。良好的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，从而支持企业做出更明智的决策。那么，市场上有哪些实用的数据治理工具可以帮助企业实现这一目标呢？本文将为您介绍几类常见的数据治理工具及其功能特点。首先，数据质量管理工具是数据治理体系中的核心组成部分。这类工具通常具备数据清洗、标准化、去重和验证等功能。它们数据共享和协作。在数据安全和隐私保护方面，专门的数据治理工具可以帮助企业实施数据分类、敏感数据识别和访问控制。它们能够自动扫描数据存储，识别包含个人隐私或商业机密的信息，并根据预设策略进行脱敏或加密处理系统和部门间保持一致和准确。这类工具通常提供强大的匹配和合并功能，解决数据重复问题，并维护"黄金记录"作为唯一可信来源。工作流和协作工具也是数据治理解决方案的重要组成部分。它们支持数据治理流程的自动化，如数据质量问题的跟踪与解决、数据访问请求的审批、数据标准变更管理等。这些工具促进跨部门协作，确保数据治理政策和流程得到有效执行。一些综合性的数据治理平台整合了上述多种功能，提供端到端的数据治理

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，提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技数据治理解决方案涵盖数据治理经验，与您深入探讨“十四五”期间数据治理落地的关键问题，有效推进数字化转型。智能数据治理工具：由星环自主研发，融合大数据、人工智能等先进技术与数据全生命周期治理方法论的数据治理产品，覆盖数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据模型管理、数据服务管理、数据标签管理、数据安全管理等多个模块，有效助力数据质量提升，构造高价值数据资产。星环数据治理解决方案优势体系化的数据治理咨询服务：星环科技咨询服务知识库。以场景触发解决数据治理问题：星环科技基于盘、规、治、用专题实施手段,以场景触发，切实解决客户实际数据治理问题。丰富的行业知识库：形成了多个行业知识库，包括但不限于：场景痛点清单及相应专项企业整体数据治理工作进行路线规划，建设数据湖，汇聚企业全域数据，优先提升重点业务场景中用到的数据质量，包括四个步骤：业务调研与现状分析、成熟度评估、设计组织架构和角色职责，制定管理制度和流程，规划实施

提供有力保障。数据访问控制：数据访问控制是指通过一系列策略、机制和技术手段，对数据资源的访问进行管理和约束，以决定谁（主体，如用户、进程、系统）在什么条件下可以访问哪些数据。数据合规性：数据治理通过遵循数据治理解决方案是一个全面的战略和技术框架，旨在确保数据的质量和安全，同时促进数据的合规使用和价值最大化。以下是一些关键组成部分和实践，它们构成了数据治理解决方案的核心：数据治理平台：数据治理平台如亿信睿治提供一站式数据治理管理平台，包括实时流数据处理、可视化运维监控、去中心化调度管理等功能。这些平台通常包括数据模型管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理等多个模块，帮助企业规范数据开发流程相关法律法规和行业标准，确保企业在处理数据时符合合规性要求，避免法律风险和罚款。数据价值挖掘：数据治理通过优化数据提取过程、加强数据治理工作、挖掘数据潜在价值，企业可以充分利用数据资源，提升决策效率和业务效益。身份鉴别与访问控制：数据治理解决方案还包括确保只有授权用户才能访问特定数据的机制，采用多因素认证方法，结合用户密码和手机验证码来验证用户身份。

数据治理理念是指导企业进行数据治理实践的一系列原则和思想，以下是一些核心的数据治理理念：以数据为资产资产价值认知：明确数据是企业的重要资产，具有潜在的经济价值和战略价值。与实物资产一样，数据资产需要驱动服务业务战略：数据治理应紧密围绕企业的业务战略展开，通过对数据的有效治理，为企业的战略决策提供支持，帮助企业实现业务目标，如提升市场竞争力、优化客户体验、降低成本等。制定长远规划：从企业战略层面制定数据治理的长远规划和目标，明确数据治理在企业发展中的定位和作用，确保数据治理工作与企业战略方向一致，并根据战略的调整及时进行优化和完善。协同合作跨部门协作：强调打破部门壁垒，促进IT部门、业务部门、数据管理部门等多部门之间的协同合作。数据治理工作涉及到企业的方方面面，需要各部门共同参与和配合，形成合力。全员参与意识：培养企业全体员工的数据治理意识，让每个人都认识到自己在数据治理工作中的角色和责任，鼓励员工积极参与数据治理工作，如规范数据录入、及时反馈数据问题等。质量优先建立质量标准：将数据质量作为数据治理的核心目标之一，建立完善的数据质量标准和评估体系，从准确性、完整性、一致性、时效性

数据治理成熟度评估是对一个组织的数据治理能力和实践水平进行全面、系统评估的过程，旨在帮助组织了解其数据治理工作的现状，发现优势和不足，明确改进方向，从而提升数据治理的有效性和效率。以下是对其详细介绍：评估维度组织与人员：考察数据治理的组织架构是否完善，包括是否有专门的数据治理委员会等决策机构，以及数据治理相关人员的角色和职责是否明确，人员的专业能力和培训情况等。数据治理流程：评估数据治理的关键组织在数据治理方面的实际情况和相关数据。评估分析：根据评估模型和维度，对收集到的数据进行分析和评估，确定组织的数据治理成熟度等级。报告与反馈：编制详细的评估报告，包括评估结果、优势和不足、改进建议等，向组织的管理层和相关人员进行反馈。持续改进：根据评估结果，制定改进计划并实施，定期进行复查和评估，跟踪改进效果，实现数据治理成熟度的持续提升。流程，如数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等流程是否建立并有效运行，流程的规范性、完整性和自动化程度等。数据架构与模型：分析企业的数据架构设计是否合理，包括数据模型的一致性、完整性和稳定性，以及

数据归集与数据治理工具：构建有效数据管理体系的基石在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的战略资产之一。如何有效地收集、整理和管理这些海量数据，使之转化为有价值的商业洞察，是每个组织面临的重大挑战如果说数据归集解决了"有数据"的问题，那么数据治理则要解决"用好数据"的挑战。数据治理是一套完整的策略、流程和标准，旨在确保组织内数据的准确性、一致性、安全性和合规性。数据治理工具通常包含元数据。数据归集与数据治理工具的出现，为解决这一难题提供了系统化的解决方案。数据归集：从分散到统一数据归集是指将分散在不同系统、不同格式的数据进行收集、整理和集中存储的过程。这一过程看似简单，实则需要克服诸多治理工具通常具备几个关键能力：首先是自动化程度高，能够减少人工干预，减少出错概率；其次是可扩展性强，能够适应企业数据规模的增长；再者是可视化界面友好，让非技术人员也能参与数据管理；然后是安全机制完善，特别是在数据保护法规日益严格的背景下。实施路径引入数据归集与治理工具并非一蹴而就。成功的实施通常需要分阶段进行：首先是评估现有数据状况，识别关键问题和优先级；其次是选择适合组织规模和需求的工具方案；第三

是数据治理的意义所在。那么，数据治理究竟治理什么？在哪些领域发挥作用？又该如何实施呢？数据治理治什么？数据治理的核心对象是组织中的各类数据资产及其相关流程。具体而言，它主要治理以下几个关键方面：首先是数据数据治理治什么？在哪治？怎么治？在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为新型生产要素，被誉为"新时代的石油"。然而，如同石油需要提炼加工才能发挥价值一样，数据也需要科学管理才能转化为有效资产。这就治？数据治理的应用场景十分广泛，几乎覆盖所有涉及数据的领域。在企业层面，数据治理已成为数字化转型的基础工程。从金融业的客户风险管理，到制造业的供应链优化，再到零售业的精准营销，都需要可靠的数据支撑数据流动等场景中，各方需遵循共同的数据标准与规则，才能实现安全有效的合作。数据治理怎么治？实施数据治理需要系统化的方法和持续的努力，主要包括以下几个关键环节：建立治理框架是开始。这包括制定数据战略、明确业务流程的无缝结合是成功关键。文化培养是持久保障。数据治理需要全员参与，培养"数据人人有责"的文化。通过培训提高数据素养，使员工理解数据价值，自觉遵守数据规范。持续改进是必然要求。数据环境不断变化，治理措施

数据治理厂家有哪些类型在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。为满足不同行业、不同规模企业的多样化需求，市场上涌现出众多提供数据治理解决方案的厂家。这些厂家根据其产品定位、技术特点和目标客户群体，可以分为几种主要类型。综合性平台提供商这类厂家通常提供覆盖数据治理全生命周期的综合解决方案，其产品往往包含和服务，或者围绕开源核心开发增值功能。开源数据治理工具的优势在于灵活性高、社区支持活跃且通常成本较低。这类解决方案适合技术能力较强的组织，特别是那些希望避免厂商锁定、需要高度定制化环境的企业。开源厂家应运而生。这类解决方案通常以SaaS模式交付，强调弹性扩展、低运维负担和按需付费的特点。云原生数据治理工具天然适合多云和混合云环境，能够轻松处理分布式数据源。这类厂家特别适合正在实施云战略或缺乏足够IT资源的中小型企业，以及需要快速部署和全球可访问性的跨国组织。咨询与服务导向型厂家除了提供软件产品外，市场上还有一类以咨询服务见长的厂家。他们可能不开发自有产品，而是专注于帮助企业评估数据治理成熟度、制定

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...