油田企业数据治理案例

智慧油田定义与概念智慧油田是将物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与石油工业的勘探、开发、生产、管理等各个环节深度融合，实现油田的数字化、智能化和自动化运营的一种先进理念和模式。它通过实时感知、数据共享和智能决策，提高油田的生产效率、降低成本、保障安全，提升油田的整体竞争力。主要组成部分与应用智能勘探：利用先进的地球物理勘探技术和数据分析算法，对地质数据进行精准处理和解释，提高油气藏人工智能技术，对油田的生产过程进行全面监控和分析，实现生产计划的优化和资源的合理配置。例如，通过分析历史生产数据和实时传感器数据，预测设备故障，提前安排维护计划。能源大数据定义与特点能源大数据是指在能源数据，制定合理的能源发展战略。能源效率提升：对能源生产和消费过程中的数据进行挖掘和分析，找出能源浪费的环节和原因，提出改进措施，提高能源利用效率。比如，通过分析工业企业的用电数据，发现高耗能设备并进行优化改造。能源市场运营：能源大数据可以为能源市场的交易和运营提供支持，帮助企业制定合理的价格策略和交易方案。例如，分析电力市场的供需数据和价格波动情况，进行电力期货交易。数据湖定义与概念数据湖是一种

，包括大数据、物联网、云计算等；“智”则代表智能化技术，如人工智能、机器学习、自动化控制等。通过将这些技术与油田的勘探、开发、生产、管理等环节紧密结合，数智油田一体化实现了从传统人工操作到智能自动化管理的跨越。在油田勘探阶段，数智化技术的应用显著提高了勘探的精准度。传统勘探依赖人工分析和经验判断，耗时耗力且误差较大。而通过大数据分析，可以对地质数据进行有效处理，快速识别潜在的油气储层。人工智能算法则能进一步优化勘探方案，减少不必要的钻井成本。例如，机器学习模型可以通过历史数据预测油气藏的分布，帮助工程师制定更科学的勘探计划。油田开发阶段同样受益于数智化技术。通过物联网设备，油田的各类传感器可以实时采集地下压力、温度、流量等数据，并将这些信息传输至云端平台。工程师可以远程监控油田状态，及时调整开发策略。此外，智能钻井技术的应用使得钻井过程更加精准和安全。自动化控制系统能够根据实时数据调整钻头方向调整产量，实现资源的有效配置。数智油田一体化不仅提升了生产效率，也为环境保护和安全生产提供了有力支持。通过智能监测系统，油田可以实时监控排放数据，确保生产活动符合环保标准。在安全方面，人工智能可以通过

一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具，其终目标是提升数据的价值，是企业实现数字战略的基础。数据治理案例一：某大型央企星环科技助力某大型央企进行数字化、智能化的数据建设和数据管理。对企业整体数据治理标准，盘点数据资产进行认责，开发重点数据应用，让数据真正成为资产，向各级用户提供随需共享和智能数据服务。数据治理成为释放数据价值的新引擎。数据治理案例二：某航空公司星环科技全面协助客户开展企业级数据数据治理培训，提高企业自身数据管理水平。并将治理工作落实到数据管理平台中，提升了主数据、元数据的管理水平，通过敏捷化的数据专项治理，以及数据资产价值评估，将数据价值和数据管理价值体现出来。数据治理案例三数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关注如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是治理工作，搭建数据治理体系，盘点全企业数据资产，编制企业级数据标准、搭建全域数据架构、完成全部数据资产认责，制定了数据质量规则并发布数据质量报告，促进数据质量的提升，同时，制定了各项管理流程，开展

近日，中国交通企业管理协会公布了“第一届全国交通企业智慧建设创新实践案例入围名单”，星环科技凭借“基于DevOps开发框架实现城轨高效治理”项目成功入围优秀案例。DevOps是继敏捷研发后的又一个科技此次入选“全国交通企业智慧建设创新实践案例”，充分体现了星环科技在智慧交通方面的强大实力。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技坚持自主研发与技术创新，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型评选是在交通部支持下，由中国交通企业管理协会主办，旨在通过该协会在全国交通运输行业中的影响力和号召力，进一步推广创新实践优秀案例及相关企业，促进数字科学技术与交通行业深度融合，加快交通强国建设。星环轨道交通领域的数字化建设上不断开拓创新，星环科技助力诸多企业实现了数字化转型。凭借多年来积累的大数据技术优势以及丰富的成功经验，未来星环科技还将继续深耕交通行业，不断加强技术创新，以自身科技之力携手各方伙伴共同构建智慧交通新格局，为我国建设交通强国贡献力量！自动化监控告警，降低运维成本打通各个环节的数据流和业务流，实现软件交付一体化微服务化应用系统利用分布式架构提升系统处理能力，应用提升可靠性线网及新线扩展可直接接入云平台，统计、分析、管理均采用统一标准本次

浅谈数据治理案例在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动社会发展的核心要素之一。从政府决策到企业经营，从医疗健康到教育科研，数据无处不在，其价值日益凸显。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据，确保其质量、安全与合规性，成为各领域面临的共同挑战。本文将通过几个典型案例，探讨数据治理在不同场景下的实践与应用。医疗领域的数据治理医疗行业是数据治理需求迫切的领域之一。某大型医院曾，又方便了医护人员在授权范围内获取必要信息。这一案例表明，良好的数据治理不仅能提高医疗服务质量，还能有效降低医疗差错风险。金融行业的数据治理实践在金融领域，某商业银行曾因客户数据分散在各个业务系统中，实现了跨部门数据共享与融合。这不仅优化了交通流量管理，还为城市规划提供了数据支撑。智慧城市案例说明，数据治理是城市数字化转型的基础工程。从上述案例可以看出，数据治理不是简单的技术问题，而是涉及战略、组织面临患者信息分散、病历数据不完整、跨科室共享困难等问题。通过建立统一的数据治理框架，该医院实现了电子病历的标准化录入，确保了患者信息的完整性和一致性。同时，制定了严格的数据访问权限制度，既保障了患者隐私

治理中的数据安全措施为人工智能系统提供安全的运行环境，保护数据和模型的隐私和安全，防止数据被恶意利用。应用案例某金融企业：利用人工智能技术进行客户数据治理，通过机器学习算法对客户的交易数据、信用数据等人工智能与数据治理相互融合、相互促进，共同推动企业数字化转型和数据价值的最大化，以下是具体介绍：人工智能在数据治理中的应用数据质量管理：利用机器学习算法对数据进行自动检测和清洗，如通过聚类分析识别进行分析和挖掘，自动识别客户的风险等级和信用状况。同时，通过数据治理对客户数据进行整合和优化，提高数据的质量和可用性，为人工智能模型的训练提供了有力支持。某互联网企业：在数据治理过程中引入人工智能技术人工智能的异常检测技术，实时监控数据的访问和使用情况，通过行为分析识别潜在的安全威胁，如数据泄露、恶意攻击等，及时采取防护措施。数据治理对人工智能的支持提供高质量数据：数据治理确保数据的质量、一致性和完整性，为人工智能模型的训练提供准确可靠的数据，提高模型的性能和准确性。优化数据管理：通过数据治理对数据进行有效的整合、存储和管理，方便人工智能系统快速获取和处理数据，提高数据的利用效率。保障数据安全：数据

企业数据治理方案一、引言随着数字化转型的加速，企业数据量呈爆发式增长。数据已成为企业的核心资产，但数据的混乱与质量问题也给企业带来诸多挑战。本方案旨在帮助企业建立科学有效的数据治理体系，提升数据质量，释放数据价值。二、数据治理目标提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。建立统一的数据标准和规范，打破数据孤岛，促进数据共享。加强数据安全管理，保障企业数据资产的安全。提升数据的业务价值，为企业决策提供有力支持。三、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理战略、政策和决策，协调跨部门的数据治理工作。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责具体的决数据质量问题。数据安全管理：制定数据安全策略，加强数据访问控制、加密、备份等安全措施。数据共享与交换：建立数据共享机制，促进数据在企业内部的流通和共享。五、数据治理技术支撑数据质量管理工具：利用数据数据治理计划的制定、执行和监督。数据所有者：各业务部门负责人担任数据所有者，对本部门的数据质量和安全负责。数据管理员：负责日常的数据管理工作，包括数据的录入、更新、维护等。四、数据治理流程数据规划

企业数据治理是一个全面、系统的工程，旨在通过一系列的管理和技术手段，提升企业数据的质量、安全性、可用性和价值。治理目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，减少数据错误和不一致性系统之间的数据共享和流通，提高数据的使用效率和价值。支持决策优化：通过对高质量数据的深入分析和挖掘，为企业管理层提供准确、及时、有价值的决策信息，提升决策的科学性和准确性，增强企业的竞争力。治理范围业务数据：涵盖企业各个业务环节产生的数据，如销售数据、采购数据、生产数据、客户数据、财务数据等。这些数据直接反映了企业的运营状况和业务绩效，是数据治理的重点对象。技术数据：包括数据库系统、数据仓库、数据湖的收集、整理、存储和分析，可以帮助企业更好地理解和管理数据资产。治理主体与职责数据治理委员会：由企业高层领导组成，是数据治理的决策机构，负责制定数据治理的战略方向、目标和政策，协调各部门之间的资源和利益关系，解决数据治理过程中的重大问题和争议，监督数据治理工作的整体进展和成效，确保数据治理工作与企业的战略目标保持一致。数据治理办公室：通常设立在企业的信息技术部门或专门的数据管理部门，是数据治理的

企业数据治理是一种管理方法，涵盖组织、流程、技术和人员，以确保企业的数据资被妥善管理、维护和保护。其目的是建立策略、流程和规范，确保数据能够可靠、适时、完整、准确、安全和合法地支持业务活动和决策。企业数据治理涉及多个方面，包括数据安全和保护、数据质量、数据架构、数据可用性和易访问性、数据范和标准、数据共享和共享政策、数据所有权和访问控制、数据风险管理、数据治理组织和角色、数据培训和教育等。企业数据治理要求企业将数据视为有价值的资产，确保其安全、完整和可靠，以支持企业战略和决策。它需要跨部门协作，集成各种技术和工具，建立有效的流程和策略，同时保证规性和可持续性。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，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...