保险业数据治理方案

，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这全面、准确、及时的数据支持，助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台为保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为保险数仓提供全面的数据支持。在保险业计算节点同时进行处理，处理时间可以缩短到几分钟甚至更短。大数据平台还具备实时处理能力，能够对实时产生的保险数据进行即时分析。通过使用实时流处理框架，可以实时处理来自保险业务系统的交易数据、客户行为数据定价大数据分析帮助保险公司更精准地评估风险、制定保险产品价格。在传统的保险业务中，风险评估和定价主要依赖于历史数据和经验，难以全面、准确地反映被保险人的风险状况。大数据分析技术的应用，使得保险公司能够分析车辆的行驶数据、驾驶行为数据、事故历史数据等，可以精准评估车辆的出险概率，为不同风险水平的车辆制定差异化的保费。利用大数据分析客户行为和需求，实现个性化服务和精准营销。通过对客户在保险业务中的各种行为

分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程，可以帮助企业有效管理数据，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理解决方案制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供，数据治理的实践可以包括以下方面：数据清洗和整合：通过清洗和整数据，消除数据中的冗余、重复和不一致性，确保数据的一致性和准确性。数据结构标准化：制定标准化的数据结构和格式，以确保数据的一致性和可读性。数据

解锁制造业增长新密码：数据治理制造业数据：被忽视的宝藏随着信息技术的飞速发展，制造业正经历着深刻的变革。数据，这个曾经被忽视的要素，如今已悄然成为制造业发展的核心资产，宛如一座被深埋的宝藏，等待着基石，其质量和完整性直接关系到企业的运营效率和市场竞争力。制造业数据治理的破局之策面对制造业数据治理的重重挑战，企业不能坐以待毙，而是需要积极探索有效的破局之策，通过一系列科学合理的措施，挖掘数据价值，提升企业的核心竞争力。（一）明确目标，有的放矢制造业企业应紧密结合自身的战略规划和业务需求，明确数据治理的目标。这一目标犹如航海中的灯塔，为数据治理工作指明方向。若企业期望提高生产效率，降低生产成本、硬件故障等原因导致数据丢失，当数据出现丢失或损坏时，能够迅速恢复数据，保障企业的正常运营。（五）培养人才，注入活力数据治理工作的顺利开展离不开专业人才的支持，制造业企业应加大对数据治理人才的培养和引进日常工作中更好地运用数据进行决策和问题解决。另一方面，积极引进既懂制造业业务又懂数据治理的复合型人才，这些人才能够将数据治理理念和技术与制造业的实际业务需求相结合，为企业的数据治理工作带来新的思路和方法

并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率的管理建设理论，推出更适合金融数据资产管理建设的建设方案。宇信干从勇表示，与领先大数据平台厂商星环合作让数据资产管理体系建设成为可能。圆桌论坛活动现场，来自恒丰银行、厦门银行、新网银行、太平保险、中国银行齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，如何建设银行+保险大数据平台”这一主题进行圆桌对话。几大银行+保险前沿公司从数据洞察、数据关联、数据治理、模型构建、数据应用诸多角度进行了经验分享。通过搭建大数据公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多

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

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隐私的潜在风险，特别是在涉及GDPR等法规时。数据主权管理：管理与数据主权相关的法规和政策，确保数据处理和存储符合所在国家或地区的法律要求。主数据管理（MDM）：集中管理核心业务实体（如客户、产品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

潜在的安全风险，为企业的数据安全提供有力保障。3.基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案统一的数字底座：建设统一的工业操作系统基座，支持企业快速部署MES系统、ERP系统、CRM系统等应用1.工业数据采集应用解决方案智能化数据采集系统采用先进的传感器和物联网技术，能够实时、准确地采集各种工业设备的数据。系统支持多种数据采集协议，可以无缝连接各种工业设备，实现数据的互联互通。同时，系统方式。上云方案和激励措施为中小企业提供从咨询、规划、迁移到运维的全方位服务，帮助其上云用数。高效的大数据处理中心：“天数”大数据平台包括数据开发管理平台、数据资产目录、数据同步系统等，支持企业进行数据治理。帮助企业低成本、高效率地进行数据治理，助力工业数据“供”出来、“动”起来、“用”起来。融合大数据和大模型技术：“天智”工业大模型应用于智能制造、智能研发、智能工艺优化等领域，助力企业提质、降本最优排产计划和调度控制，提升产品良率，实现全流程仿真优化运行。建立完善安全治理机制保障数据安全：通过敏感数据智能识别技术和数据分类分级自动化标注技术，自定义敏感数据类型。按业务场景对数据动态脱敏，满足数据交付合规要求。

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，实施数据的录入、审核、分发和监控等环节。建立数据治理机制：数据质量评估：建立数据质量评估机制，及时发现和处理数据问题。数据安全管理：制定数据安全管理制度，保障数据的安全性和可靠性。持续优化与改进：根据：深入理解企业各业务部门的数据需求，明确哪些数据被视为企业的核心主数据，并设定清晰、可量化的主数据管理目标。组建项目团队：成立跨部门的项目团队，明确角色与职责，如项目经理、数据架构师、数据管理员等。制定

“变革”。1.现有数据应用系统缺乏统一规划、技术落后随着保险业务的发展，原oracle数据越来越多，而且缺乏有效的规划，业务梳理存在困难。2.数据中转能力不足数据需要经过多个集成系统进行处理和加工，必然涉及协同合作。一份数据可能需要在多个系统之间流传甚至重复流转，造成数据大量无效冗余，且增加流转成本。3.海量数据处理能力不足中华保险存量业务数据庞大，原oracle不能支撑起如此数据量的业务加工，ETL时间超长优化余地很小。解决方案下图是基于星环科技大数据平台的架构设计：源数据通过全量落成文件、增量sqoop的方式，在集群内进行数据加工+业务处理，得到清洗后数据、轻度汇总数据、应用数据。处理后的客户背景中华联合财产保险股份有限公司经过持续不断的业务信息化建设，已经建立了核心业务处理系统、财务系统等多个不同层次的业务应用系统，这些系统为中华联合财产保险股份有限公司的快速发展起到了十分重要的作用，并在此基础上建立了综合报表系统和MIS对公司各级管理人员进行经营决策提供数据支持。问题与需求但随着业务的发展，对于业务分析的粒度越来越细，角度越来越多，推动各个系统的职能越来越专业化。同时，现有数据

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...