主数据治理的重要性

数据治理是确保数据质量、安全、合规性和价值最大化的关键管理体系。数据治理在当今数字化时代具有极其重要的地位，对企业和组织的发展起到了多方面的关键作用，以下是其重要性的具体体现：提升数据质量：数据治理的核心目标之一是确保数据的准确性、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，确保数据的合规性和合法性。这有助于企业避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损害。提升数据价值：数据治理通过支持数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造了新的商业机会和竞争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

数据治理是一种组织数据、规范数据、管理数据的过程，旨在确保数据的质量、可靠性、可用性和安全性。数据治理的重要性‌提高数据质量‌：通过数据治理，企业可以对数据进行分类和标准化，减少数据错误，提高数据的准确性和一致性。‌保护数据安全‌：数据治理建立数据安全和隐私保护机制，防止数据泄露和滥用，确保数据的安全性和隐私性。‌优化数据利用‌：数据治理可以优化数据的利用和共享，提高业务效率和创新能力，帮助企业发现隐藏在数据中的商业价值。‌满足合规要求‌：数据治理确保企业的数据管理符合相关法律法规和行业标准，避免因数据违规而带来的法律风险。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。

数据治理的必要性和重要性在数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一。无论是金融、医疗、教育，还是制造业、零售业，数据都在驱动决策、优化流程和提高效率方面发挥着关键作用。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用数据成为一项重大挑战。数据治理（DataGovernance）正是在这一背景下应运而生，它不仅是技术问题，更是管理和战略问题。本文将探讨数据治理的必要性和重要性，帮助读者研究机构安全共享数据，推动精准医疗发展。数据治理的重要性1.提高企业竞争力在数字经济时代，数据是核心竞争优势之一。通过有效的数据治理，企业可以更快地获取洞察、优化业务流程，并开发新的数据驱动型产品和服务理解为什么数据治理在现代社会中不可或缺。数据治理的定义数据治理是一套系统化的管理框架，旨在确保数据的质量、安全性、可用性和合规性。它涉及数据的收集、存储、处理、共享和销毁等全生命周期管理，并通过制定政策、流程和标准，确保数据能够被正确使用并发挥价值。数据治理的核心目标包括：1.提高数据质量：确保数据的准确性、一致性和完整性。2.保障数据安全：防止数据泄露、滥用或丢失。3.满足合规要求：遵守相关

数据治理的重要性在当今数字化时代，数据已成为组织宝贵的资产之一。无论是企业、政府机构还是非营利组织，每天都会产生和处理海量数据。然而，拥有大量数据并不意味着能够有效利用这些数据创造价值。数据治理作为一套系统化的管理方法，正日益成为各类组织不可或缺的核心能力。数据治理的定义与内涵数据治理是一套涉及数据质量、可用性、完整性、安全性和合规性的综合管理框架。它不仅仅是一套技术解决方案，更是一种组织文化和业务流程的转型。良好的数据治理确保数据在整个生命周期中得到妥善管理，从创建、存储、使用到最终归档或销毁的每个环节都有明确的规范和标准。数据治理的核心目标包括：确保数据的准确性和一致性，使不同部门和系统间的数据能够互操作；维护数据安全，防止未经授权的访问和泄露；满足法律法规要求，避免合规风险；以及提高数据的商业价值，支持决策和创新。为什么数据治理重要数据质量直接影响决策效果。错误、不完整或过时的数据会导致分析结果偏差，进而产生错误的商业决策。一个典型例子是客户数据不准确可能导致市场营销资源浪费，甚至损害客户关系。通过数据治理建立的数据质量标准和质量控制流程，能够显著提高数据的可信度和可用性。随着数据

数据治理重要性在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一。无论是金融、医疗、教育，还是制造业，数据都在驱动决策、优化流程和提升效率方面发挥着关键作用。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用数据成为一项重要挑战。数据治理（DataGovernance）正是在这一背景下应运而生，它不仅是技术问题，更涉及管理、法律和伦理等多个层面。数据治理的定义数据治理是一套系统化的方法，用于确保数据的质量、安全性和可用性。它涵盖数据的收集、存储、处理、共享和销毁等全生命周期管理，旨在使数据成为可信赖的战略资源。数据治理不仅仅是IT部门的职责，而是需要企业高层、业务部门、法务团队等多方协作，共同制定和执行数据管理策略。数据治理的核心目标1.提高数据质量数据质量直接影响决策的准确性。如果数据存在错误、重复或不一致，可能导致错误的商业判断。数据治理通过标准化数据录入、清洗和验证流程，确保数据的准确性、完整性和一致性。2.保障数据安全与合规随着数据隐私法规的出台，企业必须确保数据使用符合法律要求。数据治理通过权限控制、加密技术和审计机制，防止数据泄露和滥用，降低法律风险。3.促进数据

相应的管理制度，为主数据治理提供坚实的保障。培养员工的数据治理意识：将其融入企业文化中，让所有相关人员都认识到数据治理的重要性，从而自主地参与到数据治理过程中。在技术层面：现代企业的技术能力通常都能满足如何实施有效的主数据治理？要实施有效的主数据治理，需要从战略、文化、技术、产品及业务流程等多个层面进行全面规划和实施。从战略层面出发：构建支持主数据治理的组织架构，获得高层领导的重视和支持，并制定主数据治理的需求，因此我们需要根据实际需求选择合适的技术手段。在产品层面：我们可以利用主数据治理工具进行存量数据的清理和标准化，同时对增量数据进行实时监控和控制。此外，我们还可以利用主数据治理工具完成主数据管控体系、主数据标准体系、主数据质量体系的管理工作。制定详细的主数据业务管理流程：包括数据的申请、校验、审核、发布、变更、冻结、归档等全生命周期管理，以满足企业在不同阶段对主数据的管理需求。设定主数据标准管理流程：包括对主数据标准的分析、制定、审核、发布、应用与反馈等流程进行设计，以确保主数据标准的科学、有效和适用。设计主数据质量管理流程：对主数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行全面质量管理，并建立数据质量评价体系，以实现对数据质量的量化考核。

治理中的重要性提升数据质量：通过建立统一标准和规范，清洗和整合现有数据，消除数据不一致性和冗余，确保主数据的准确性和完整性，为企业决策提供可靠依据。提高运营效率：实现主数据在各业务系统间的共享和同步主数据是企业或组织内具有权威性、一致性、共享性的关键业务数据，如客户、产品、员工、供应商等核心实体的信息。数据治理中的主数据管理则是一套用于确保主数据的完整性、准确性、一致性和及时性的管理方法和技术，以下是详细介绍：主数据的特点高业务价值：直接支撑企业核心业务流程和决策，如客户数据影响销售、市场和服务策略，产品数据对生产、采购和销售至关重要。跨部门共享：在多个业务部门和系统间频繁使用和交互，如销售部门和客服部门都需使用客户主数据。相对稳定性：与交易数据等相比，主数据变更频率较低，但一旦变更影响广泛。唯一性：在企业范围内，每个主数据实体具有唯一标识，如每个客户有唯一的客户编号。主数据管理在数据状态和变化趋势，为战略规划、市场分析、客户细分等决策提供有力支持。降低风险：有效管理主数据的变更和访问权限，确保数据的安全性和合规性，降低因数据错误、不一致或泄露引发的业务风险和法律风险。主数据管理的

企业内的顺利推进和资源保障。业务参与：业务部门的积极参与和配合，确保主数据治理工作与企业业务需求紧密结合，提高治理方案的可行性和有效性。数据文化：在企业内培养良好的数据文化，提高员工对数据重要性的认识主数据治理是对企业内具有核心价值和关键作用的主数据进行全生命周期管理，以确保其准确性、一致性、完整性和时效性，从而提升企业数据质量和管理效率。主数据的定义与特点定义：主数据是指在企业内各个业务系统多个业务系统使用和引用。主数据治理的目标提升数据质量：通过建立统一的数据标准和规范，对主数据进行清洗、转换和整合，消除数据不一致性和错误，确保主数据的准确性、完整性和时效性。实现数据共享：打破数据孤岛程度和运行效率。支持决策分析：为企业决策提供准确、一致的主数据支持，确保决策依据的可靠性，提升决策的科学性和准确性。主数据治理的主要内容主数据标准管理制定标准：根据企业业务需求和行业最佳实践，制定主数据的编码规则、数据格式、数据字典等标准规范，确保主数据在各个业务系统中的一致性。标准执行：建立监督机制，督促各业务系统严格按照主数据标准进行数据录入、存储和使用，对不符合标准的数据及时进行整改。主数据

数据要素的重要性体现在多个方面：经济增长的推动力：数据要素通过提高资源配置效率、规模效率和技术效率，显著提升了全要素生产率，推动了经济增长。新型生产要素：数据要素被视为继劳动力、技术、资本和土地之后组成部分，通过数据的收集、分析和应用，可以挖掘出更多的商业机会和创新创业的机遇，促进数字经济的快速发展。提升社会治理水平：数据要素能够为政府决策提供更加全面、准确的数据支持，提高决策的科学性和有效性人工智能直接转化为现实生产力，放大其他生产要素的潜力，优化要素投入结构，推动经济社会的数字化转型。构建数据要素市场：数据要素市场的建设和发展，是数字经济深化发展的重要标志。通过构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，可以充分激活数据要素潜能，推动数据要素市场的健康高速发展。管理等环节，实现资源的最优配置。同时，通过数据要素的分析和应用，企业可以更精准地了解客户需求和产品性能，针对性地改进产品设计和生产工艺，提高生产效率和产品质量。促进数字经济发展：数据要素是数字经济的重要的第五大生产要素。它是一种新型资源，突破了传统生产要素的限制。优化资源配置和提高生产效率：数据要素能够提供更准确、更及时的信息，帮助企业了解市场趋势、消费者需求和产品成本等，从而优化生产、销售和库存

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。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。TranswarpStellarDB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...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是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。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...