主数据治理和大数据

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。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。主数据治理的实施步骤项目规划：明确主数据治理的目标、范围、实施计划和预算等，组建项目团队，包括业务部门、IT部门等相关人员。现状评估：对企业内主数据的现状进行全面调研和分析，包括主数据的来源、分布、质量、使用情况等，找出存在的问题和痛点。方案设计：根据现状评估结果，结合企业业务需求和发展战略，设计主数据治理方案，包括主数据标准、治理流程、技术架构等。系统建设：按照治理方案，进行主数据治理系统的建设

主数据治理（MDG）是一个全面的流程、政策和标准框架，旨在确保组织关键数据资产的准确性、一致性和可靠性。以下是主数据治理的详细内容：核心目标：主数据治理的核心目标是通过统一的管理框架和流程，确保主数据的准确性、一致性、完整性和安全性。提升数据质量：通过严格的数据管理流程，主数据治理提升数据质量，减少因数据错误或不一致造成的重复工作，提高业务运营效率。实施步骤：主数据治理的实施步骤包括评估现状、制定策略、选择工具、实施与推广以及持续监控与反馈。数据标准管理：主数据治理包括数据标准管理，统一定制数据标准，提高字段、码值、数据字典管理，保障业务数据和中台数据的统一标准。数据质量监控：提供事前、事中、事后的数据质量体系，支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能。数据安全：主数据治理还包括数据安全脱敏、安全分级和监控，基于集团数据资产实现数据安全分级管理，自动识别安全信息；提供数据访问安全行为监测和效果。主数据治理是企业实现高效数据管理的基石，通过制定和实施有效的主数据治理策略，企业能够提升数据质量，确保数据一致性和安全性，从而支持业务运营和战略决策。

考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立。数据安全管理：大数据治理需要制定完善的数据安全策略，包括数据的保密、完整性、可用性等方面的保护。数据文化管理：大数据治理需要培养良好的数据文化，促进员工对数据的认知和理解，推动数据的广泛应用和价值发挥。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案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、挖掘和流通等大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理

大数据治理是指对企业或组织的大数据进行全面管理和优化的一系列活动，旨在确保数据的质量、安全、可用性和价值最大化。以下是关于大数据治理的详细介绍：目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、存储、管理和查询，帮助用户理解数据的含义和上下文，为数据治理提供基础支持。数据安全管理：建立数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段，保障数据的安全和隐私。数据生命周期管理：对数据从产生、存储、使用到归档和销毁的整个生命周期进行管理，根据数据的价值和使用频率，合理规划数据的存储和处理方式，降低数据管理成本。主数据管理：对企业核心业务实体的数据进行集中管理和维护，确保主步骤规划阶段：明确数据治理的目标、范围和策略，制定数据治理的规划和路线图，确定组织架构和职责分工，为数据治理项目的实施奠定基础。评估阶段：对企业现有的数据状况进行全面评估，包括数据质量、数据安全、数据管理流程等方面，找出存在的问题和差距，为制定治理方案提供依据。设计阶段：根据评估结果，设计数据治理的体系架构、流程和规范，包括数据标准、数据质量规则、元数据模型、数据安全策略等，确保数据治理方案的

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管理系统，实现主数据的集中存储、管理和维护，并与其他业务系统进行集成，实现数据的共享和同步。数据治理与监控：建立主数据治理的组织架构、流程和制度，加强对主数据的日常管理和监控，及时发现和解决问题。主数据，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

主数据治理方案是一套旨在确保企业核心数据准确性、一致性和完整性的策略和流程，涉及数据的规划、整合、管理和优化。一个有效的主数据治理方案应包含以下几个关键组成部分：实施规划与具体策略：明确目标与需求时间表与预算：详细规划项目关键阶段的时间安排和预算分配。风险评估与应对：识别潜在风险并制定应对措施，确保项目顺利进行。数据治理策略：建立数据治理框架：明确数据所有权、责任、质量标准及监控机制。数据质量管理：监控和管理主数据的质量，确保数据的准确性、一致性、完整性和时效性。主数据模型与标准制定：建立主数据模型：定义组织中核心数据的结构和关系，包含所有关键业务实体和属性。制定数据标准：制定统一的数据编码规则、属性校验规则等数据标准，支持数据的集成、共享和交换。数据清洗与整合：数据清洗：对现有的主数据进行清洗，去除重复、错误和无效的数据。数据整合：将清洗后的数据整合到主数据管理平台中，形成统一的数据视图。主数据管理平台建设：平台选型与建设：选择功能强大、易于集成、成本效益高的主数据管理平台，并搭建平台以实现数据的集中存储、管理和分发。实施主数据管理：数据录入与审核：在主数据管理平台搭建完成后

大数据治理平台是面向大数据环境的数据管理和治理工具，对大数据进行分类、整理、加工、存储、清洗、保护、备份、分析、共享等一系列工作，并确保数据的一致性、可用性、安全性和合规性。大数据治理平台的目标是提高数据质量、提升数据可信度、减少数据冗余和浪费，使数据能够更好地为企业决策和务创新提供支持。大数据治理平台的主要功能包括以下几个方面：数据清洗和整理：通过数据清洗和整理功能，对原始数据进行清洗、去重。数据存储和管理：大数据治理平台可以提供数据存储和管理功能，包括数据的归档、索引、备份和恢复等。可以根据实际需求选择适合的数据存储技术和架构，确保数据的高可性和安全性。数据安全和合规性：大数据治理平台可以提供数据安全和合规性管理功能，包括数据的隐私保护、权限控制、数据脱敏和加密等。可以根据不同的行业和法规要求，对数据进行合规管理，确保数据的安全和隐私。数据质和监控：大数据治理平台可以提供数据质量检测和监控功能，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等方面的监控。可以通过数据质量指标和规则定义，对数据进行质量评估和监控，及时发现和处理数据质量问题。数据查询和分析：大数据治理平台可以提供数据查询和

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加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：由于大数据来源错误模式，并进行智能修复。大数据数据治理的关键领域数据标准管理：制定适用于大数据的统一数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典、指标体系等，确保不同来源和类型的数据在大数据平台上能够相互兼容和理解，促进和处理安全漏洞和违规行为。元数据管理：对大数据的元数据进行收集、整理、存储和管理，包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息。通过元数据管理，实现数据的快速查找、理解和使用，支持数据治理的各项

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。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。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，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。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，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。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...