哪里可以找到好的工业数据治理

工业数据治理是工业领域产品和服务全生命周期数据的管理过程，它包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是工业数据治理的一些关键点：数据分类与分级：工业数据根据其在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中的作用和重要性进行分类和分级管理。这有助于确定不同类型数据的管理和保护级别。数据质量管理：工业数据治理强调数据质量管理，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以确保数据的的共享机制。数据应用与创新：深化工业数据应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据，提升数据平台支撑作用。数据治理体系：构建企业数据管理机制，制定和实施系统化的工业数据可靠性和有效性。数据安全与保护：工业数据治理需要构建数据安全管理体系，明确企业安全主体责任，加强数据安全能力建设，如态势感知、测试评估、预警处置等。数据互联互通：加快工业设备互联互通，推动工业通信协议兼容统一，实现工业设备的全连接，形成完整贯通的数据链。数据汇聚与整合：推动工业数据高质量汇聚，整合重点领域统计数据和监测数据，建设国家级数据库，支持企业建设数据汇聚平台。国家工业大数据平台建设：统筹

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个数据治理的关键作用数据质量管理：数据治理通过建立数据质量管理制度和流程，对工业数据进行全生命周期的质量监控和管理。包括数据质量的评估、问题数据的发现和修复、数据质量的提升措施制定等，确保数据的质量符合业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和数据的集中管理、共享和维护，提高数据的一致性和可理解性，为数据分析和业务决策提供准确的数据定义和参考。四、工业数据治理策略方法建立数据治理组织架构：成立专门的数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责

工业企业数据治理是对工业企业生产、运营、管理等各个环节所产生的数据进行全面管理和优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而为企业的决策制定、生产优化、成本控制以及创新发展提供有力支持。工业企业数据治理的重要性优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和治理，如设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，企业能够及时发现生产线上的瓶颈和潜在问题，实现生产流程的、完整的数据进行分析和挖掘，为企业管理层提供决策所需的关键信息，如市场趋势分析、成本效益评估、风险预警等，帮助管理层做出更加科学、明智的决策，增强企业的市场竞争力。工业企业数据治理的关键领域数据标准管理、准确性和完整性，并在企业内部各个系统之间实现主数据的共享和同步。工业企业数据治理的实施步骤规划与准备阶段：明确数据治理的目标和范围，制定详细的数据治理战略和实施计划，组建数据治理团队，包括数据管理员、业务分析师、技术人员等，并进行相关的培训和宣贯工作，提高企业员工对数据治理的认识和重视程度。现状评估与分析阶段：对企业现有的数据资产进行全面梳理，包括数据的来源、存储位置、数据质量状况、数据安全措施

工业数据中台是工业企业数字化转型的核心，它涉及到数据的集成、治理、分析与共享等多个方面。以下是工业数据中台的几个关键组成部分和特点：数据治理平台：工业数据中台提供全面的主数据整合方案，包括数据集成、元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据治理和数据清洗。这些功能帮助企业建立起私有化大数据中心，从而实现数据的有效管理和利用。数据集成与大数据集成平台：工业数据中台通过打通各类数据孤岛，构建中心与数据能力中心：数据中台是面向工业企业的数据资产中心与数据能力中心，包含数据集成、数据开发、数据服务、数据治理等相关功能，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。数据中台与元数据规范统一的数据资产目录和数据仓库，为数据挖掘和业务创新奠定基础。它支持多种数据类型的存储，包括结构化、时序、图片等，并内置机器学习算法库，支持工业大数据挖掘与预测分析。元数据中心：元数据中心是数据中台的基石，负责数据整合、管理和映射，支持多类型数据源。通过数据血缘分析，能快速定位故障、波动原因，保障数据质量，并优化数据流程。元数据中心提供了数据的指标、模型、质量、成本、安全等治理所需的数据支撑。数据

工业互联网数据中台是面向工业领域，通过对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、整合、存储、治理和分析，为工业企业提供数据服务和决策支持，驱动工业业务创新和智能化发展的综合性数据平台。数据采集与汇聚广泛，防止数据泄露和恶意攻击，确保工业生产的稳定运行。数据治理与质量管控数据标准制定：建立统一的工业数据标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和准确性，提高数据的可用性和互操作性的设备连接：能够与各种工业设备、系统和传感器进行连接，采集包括生产设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物流信息等在内的海量工业数据，实现数据的全面汇聚。多源异构数据整合：对来自不同设备、系统和数据、分布式数据库等，具备高可扩展性和高可用性，能够满足工业大数据的海量存储需求，并确保数据的快速读写和高效查询。数据安全保障：通过数据加密、访问控制、数据备份与恢复等安全机制，保障工业数据的安全性和完整性工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，方便工业企业的管理人员和技术人员快速理解数据和洞察业务趋势，为决策提供有力依据。数据服务与应用开发数据接口与API：提供丰富的数据接口和API

空间应运而生，为破解这些难题提供了创新性解决方案。一、可信工业数据空间的本质与特征可信工业数据空间是一个基于分布式架构的数据共享与交换环境，它通过建立统一的数据标准、安全协议和治理规则，确保数据在流通可信工业数据空间：开启工业互联网时代的“数据保险箱”在工业互联网时代，数据已成为驱动制造业转型升级的核心要素。然而，数据孤岛、数据安全、数据确权等问题严重制约着工业数据的流通与价值释放。可信工业数据，数据所有者始终掌握数据的控制权；其次是安全可信，通过区块链、加密计算等技术确保数据流通安全；第三方面是价值共享，建立公平合理的利益分配机制，促进数据价值扩大化。二、可信工业数据空间的技术架构TIDS工业数据空间的应用价值在供应链协同场景中，TIDS能够实现上下游企业间的数据安全共享，提高供应链透明度与协同效率。在设备预测性维护领域，TIDS支持设备制造商与用户之间的数据安全交换，实现更精准的故障预测和维护决策。在工业互联网平台互联互通方面，TIDS为不同平台间的数据流通提供标准化解决方案。可信工业数据空间作为工业互联网时代的新型基础设施，正在重塑工业数据流通的规则与模式。它不仅解决了数据安全

工业数据中台是一个集中管理和分析工业数据的平台，可以帮助企业实现生产效率的提升、成本的降低、产品质量的提高、供应链管理的改善，并提供决策和创新的支持。工业数据中台具备以下特点和优势：数据集成和整合能力，可以对生产运营过程进行实时监测和分析。通过数据分析和算法模型，预测设备故障、产品质量问题等，并提前采取相应的措施，避免生产线停机和质量问题发生。数据可视化和分析：工业数据中台提供直观的数据可视化和分析功能，可以将海量的工业数据呈现为直观的图表、报表和仪表盘，以便快速发现问题和趋势。同时，通过数据分析算法，可以对数据进行智能分析，提供洞察和决策支持。数据安全和隐私保护工业数据中台具备强大的数据安全和隐私保护机制，保证生产数据的机密性和完整性。同时，也符合数据合规性要求。数据集市和共享：工业数据中台可以构建一个数据集市，将工业数据对内和对外进行共享。对于企业内部，各部门可以共享和利用中央数据资源，提高协同工作率。对于外部合作伙伴，可以共享部分数据，形成数据共享生态系统，促进创新和合作。通过应用工业数据中台，企业可以获得以下好处：提升生产效率：通过实时监测和预测功能，可以及时发现生产过程中的

揭秘数据采集与整合工业大数据分析平台拥有强大的数据采集能力，运用传感器、网络爬虫、数据同步引擎等多种技术，可从PLC、MES、ERP等不同设备和系统中采集数据，实现全业务数据的整合。数据治理与清洗数据仪表盘，管理者可以一眼看出各生产线的运行效率，及时发现生产瓶颈。全业务数据视图与决策支持工业大数据分析平台提供自上而下的决策支持能力，能够为企业的决策者、各级管理者及业务负责人提供全业务数据视图以及全集团的管理视图。通过打破数据壁垒，实现数据按需服务，各级人员可以在同一平台上获取所需数据，全面了解企业运营状况，提升管理效率，促进企业协同发展。独特优势降低成本工业大数据分析平台在成本控制方面表现卓越，使得其在使用时极为便利。与传统工业生产中复杂缓慢的数据传输和高成本的手工数据采集方式不同，工业大数据分析平台可以实现数据的快速采集和处理，省去大量人为操作环节。通过将整个工业过程数字化，平台能够对生产过程进行全面、实时的监控，管理者可以直观地了解生产线上各个环节的运行情况，及时发现并解决问题，为工业企业生产带来更好的经济效益。应用价值高工业大数据分析平台的应用价值不仅仅体现在提高生产效率和

在工业4.0和智能制造的背景下，工业大数据已经成为我们挖掘生产制造潜在价值的重要工具。利用大数据技术，企业可以更深入地探索生产过程中的各种数据，进一步优化生产流程，提高效率，降低运营成本，并为决策计算平台主要提供设备协议接入、实时流处理、函数服务、模型仓库、边缘推理、云边数据管理、云边服务治理等功能，实现边缘工业数据的实时接入、存储、计算、转发。提供更精确、更全面的信息支持。工业大数据的覆盖范围广泛，包括了从产品设计、原材料采购、生产制造、物流运输到销售服务的整个流程的数据。这些数据不仅包括诸如产品规格、生产计划等结构化数据，还有大量的非结构化数据，比如设备运行状态、环境参数等。通过全面的数据分析和深入的数据挖掘，企业能够发现许多隐藏的价值和规律。星环工业互联网解决方案星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验SophonBase构成，以AIoT架构为基础，搭起工业生产过程中数据闭环的“桥梁”，实现自感知、自迭代、自决策、自控制的过程，从“经验+流程”到“数据+算法”。其中星环云操作系统，主要实现底层容器服务

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。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成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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，自主研发了分布式图数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...