营配调贯通数据治理方案

高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供，全面提高数据流转效率，提升数据质量和数据安全。数据治理实践路径：明确数据治理服务、健全数据治理制度、强化管理和运维体系，形成兼具可行性和示范性的实践路径。提升数据处理和分析能力：通过强化数据使用

数据治理方案的目标是确保数据的质量、可靠性和一致性，以及合规性和隐私保护。一个好的数据治理方案需要包括以下几个关键要素。明确的数据治理策略：一个有效的数据治理方案需要明确制定数据治理策略。这包括确定数据的所有者和管理者、数据使用和共享策略，以及数据的保护和合规性要求。策略的明确性有助于确保数据的质量和可靠性，并确保数据的正确使用。数据管理流程和流程规范：数据治理方案需要定义数据管理流程和流程规范数据治理的核心要素之一。一个好的数据治理方案需要包括数据质量管理和监控机制。数据质量管理包括数据清洗、数据归纳和数据审计等措施，以确保数据的准确性和一致性。数据质量监控机制则是为了及时发现和纠正数据质量问题，以确保数据的高质量和可信度。数据安全和隐私保护：一个完善的数据治理方案需要重视数据的安全和隐私保护。企业和组织需要制定安全策略，并采取适当的全措施来保护数据的安全。这包括数据加密、访问控制和安全审计等措施此外，隐私保护也是一个关键的方面，企业和组织需要确保数据的隐私安全，并遵守相关的隐私法规和政策。数据治理的组织结构和责任分工：一个有效的数据治理方案需要建立一个明确的组织结构和责任分工。这

生产数据优化流程，数据的价值正以前所未有的速度被释放。什么是数据治理方案数据治理方案的定义数据治理方案，是一套为确保数据在整个生命周期内的质量、一致性和可靠性，而精心制定的策略、流程、标准和技术工具的集合。它就像是企业数据世界的“交通规则”和“城市规划”，不仅规定了数据如何产生、存储、传输、使用和销毁，还明确了各个部门和人员在数据管理中的职责与权限。数据治理方案的目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，是数据治理方案的核心目标之一。加强数据安全：在数据泄露事件频发的今天，保护数据的安全性和隐私性至关重要。数据治理方案通过建立严格的访问控制机制、加密技术和安全审计制度，防止数据企业内部各部门之间、企业与外部合作伙伴之间的数据共享与协同，能释放数据的更大价值。满足合规要求：随着数据相关法规的日益严格，企业需要确保数据处理活动符合法律法规要求。数据治理方案通过制定合规流程和监控机制解锁数据新动能：探秘数据治理智能化平台数据治理：数字化时代的关键密码在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已成为驱动企业发展、创新和决策的核心力量。从互联网巨头对用户行为数据的深度挖掘，到传统制造业利用

数据治理体系方案一、数据治理目标提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性，减少数据错误和缺失，为企业决策提供可靠的数据支持。加强数据安全：建立完善的数据安全管理体系，保护企业敏感数据和个人隐私，防止数据泄露、篡改和滥用。促进数据共享：打破数据孤岛，实现企业内部数据的互联互通和共享，提高数据的利用效率，为业务创新和协同发展提供数据基础。符合法律法规要求：确保企业的数据治理活动符合相关法律法规和监管要求，避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损失。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略方向、政策和决策，协调各部门之间的数据治理工作，对数据治理的重大事项进行审批。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责制定数据治理的工作计划、流程和规范，组织开展数据治理的各项工作，监督和评估数据治理的效果，向数据治理委员会汇报工作进展。数据质量管理等，协助数据所有者进行数据治理工作。数据安全管理员：负责制定和实施数据安全策略，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据安全事件的发生。三、数据治理流程规范数据标准管理制定数据标准：包括

知识图谱在金融营销场景中有许多应用，以下是其中几个场景：客户画像与个性化营销：通过构建知识图谱，可以对客户的个人信息、兴趣爱好、消习惯等进行综合分析，帮助金融机构了解客户需求、预测其未来行为，并为图谱对社交媒体、新闻、论坛等公开数据源进行实时监测和分析，及时发现负面舆情和危机事件，并做出相应的应对措施。市场研究与竞争情报：知识图谱可以整合多种内部外部数据源，帮助金融机构对市场情况、竞争对手等进行全面分析，为制定营销策略和决策提供有力支持。知识图谱在融营销场景中的应用可以帮助金融机构更好地了解客户、提高运营效率，从而实现更精准、个性化的营销。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

数据质量治理方案旨在提升数据的质量和价值，降低风险，并最大化数据的商业价值。通常包括以下几个关键组成部分：建立数据治理框架：明确数据治理的目标、原则、组织架构和职责分配，为数据治理工作提供指导和支持安全保护。培养数据治理文化：通过培训和教育，提升员工的数据意识和数据治理能力，形成全员参与数据治理的良好氛围。数据质量管理策略：包括事前预防、事中控制和事后补救的各种措施，以实现企业数据质量的持续提升数据管理：通过建立完整且一致的元数据管理策略，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。数据治理沟通计划：建立有效的沟通机制，以便数据管理人员、业务部门和IT部门之间的有效沟通和协作。数据治理工具的应用：使用数据治理工具集，包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，以支持数据治理活动。。制定数据质量标准：根据业务需求和数据特性，制定统一的数据定义、分类、编码和质量评估标准，确保数据的一致性和准确性。强化数据源管理：对数据源进行梳理和评估，优化数据采集和传输流程，减少数据在源头产生的

数据治理方案设计在数字化时代，数据已成为组织的核心资产。如何有效管理和利用这些数据，成为各类机构面临的重要课题。数据治理方案设计正是为了解决这一问题而诞生的系统性方法。本文将介绍数据治理的基本概念、核心要素以及设计方案的关键步骤。数据治理的基本概念数据治理是一套关于如何管理组织数据的政策、流程、标准和实践体系。它不同于单纯的数据管理，更强调跨部门的协作和整体战略规划。良好的数据治理能够确保数据的。最后是衡量指标，通过建立数据质量指标、治理成熟度评估等，持续监控和改进治理效果。方案设计的关键步骤设计有效的数据治理方案需要遵循系统化的方法。首先是现状评估，通过访谈、调研和数据分析，了解组织当前的框架，包括前面提到的组织架构、政策标准、流程和技术组件。第四步是制定实施路线图，将整体方案分解为阶段性任务，考虑资源投入和预期收益。第五步是建立持续改进机制，通过定期评估和反馈调整治理策略。数据治理不是一次性项目，而是需要不断演进的过程。数据治理方案设计是一项复杂但必要的工作。通过系统化的规划和执行，组织能够将数据转化为真正的战略资产，支撑数字化转型和创新发展。每个组织的情况不同，治理方案需要量

数据治理方案通常包括以下几个关键组成部分：数据治理框架：包括数据组织与职责、数据制度与管理流程、数据服务管理等多个方面。目标是发现数据质量问题，推动数据治理工作的开展，建立数据质量检查和评估机制。数据治理工具集：包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，用于支持数据治理活动。数据隐私影响评估（DPIA）：在处理个人数据之前进行的评估，目的是识别和减轻数据处理活动对数据免受未经授权的访问、泄露、修改或销毁的措施和技术。数据治理委员会：负责监督和指导组织内数据治理工作的跨职能团队。数据治理政策：为组织内数据治理提供指导方针和框架的正式文档。数据分类：根据数据的敏感性：使用各种身份验证和授权机制保护数据和元数据，并与不同的身份提供者集成以实现单点登录。数据治理流程：包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。数据治理绩效管理：通过系统的方法、原理来评定和测量企业员工在一段时间内数据治理相关的工作行为和工作效果，进一步激发员工的积极性和创造性。

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...