安徽数据治理平台

流程、规则讲解以及大赛指定AI平台Sophon的安装、使用技术辅导，安徽赛区的培训是大赛赛前培训的第三站，后续培训还将陆续在武汉、厦门、西安、北京、成都、长沙、郑州等地举行。合肥云畅数据科技有限公司2019AIIA杯人工智能巡回赛“Sophon”赛站由中国人工智能产业发展联盟、大数据分析与应用技术国家工程实验室、星环科技联合主办，共设有辽宁、北京、陕西、河南、江苏、安徽、四川、湖北、湖南、广东（简称“云畅数据”）是本次大赛安徽地区合作伙伴，负责安徽分赛区赛事的具体承办工作。2018年星环科技与云畅数据联合成立星环云课堂安徽分院，自成立以来星环云课堂安徽分院积极助力安徽大数据与人工智能产业发展及相关人才的培养，先后与合肥市数据资源局、合肥市大数据产业创新战略联盟、科大国创、科大讯飞等政府部门、行业机构、企业、数十所院校建立了合作，推进安徽地区大数据与人工智能“产学研用”的无缝结合。

范博士此次赴安徽两所院校的授课活动由星环云课堂安徽分院-星云大数据研究院组织实施。星云大数据研究院是由星环科技与云畅数据联合成立，双方将发挥各自优势，并依托大数据分析与应用技术国家工程实验室-星瀚大数据联合实验室在大数据人工智能领域的院士、专家资源和数字经济人才培养专家委员会的资源，为安徽省各领域提供持续高效的大数据研究能力支撑。星环云课堂自成立以来秉承开放共享、合作共赢的基本原则，通过实验室共建、学科共建、公关互动、实习就业、人才认证、行业赛事等措施与国内外众多高校和教育机构建立稳固、深厚的合作，除云畅数据外，其他合作单位包括北京大学、复旦大学、南京大学、同济大学、华东师范大学、新加坡国立大学、新加坡理工学院、大数据分析与应用技术国家工程实验室、工信部中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟、上海计算机学会等。在此我们也由衷地欢迎国内外各大数据人工智能领域相关高校、科研机构、企事业单位与星环云课堂一起携手，推进大数据人工智能“产学研用”的无缝结合，为大数据产业培养和输送专业人才，共同推动大数据人工智能产业的美好未来。

由中国人工智能产业发展联盟、大数据分析与应用技术国家工程实验室、星环信息科技(上海)有限公司联合主办的2019AIIA杯人工智能巡回赛“Sophon”赛站陕西赛区、安徽赛区的方式进行，技术讲解环节各参赛团队围绕自身所选比赛赛题，从赛题需求解读、Sophon平台使用、比赛数据处理、模型设计思路等多维度进行了讲解；答辩环节来自中国人工智能产业发展联盟、星环科技以及当地高校的选拔赛于上周成功举办，来自西安交通大学、西安航空学院、西安财经大学行知学院、安徽新华学院、安徽警官职业学院等高校的参赛团队分别在西安、合肥两个城市参与了现场的角逐。两个赛区的比赛均通过技术讲解+评委问答专家评委针对各参赛团队的方案及讲解进行了提问及点评，并对方案呈现出的欠缺与不足提出了建设性意见。通过本次比赛，各参赛团队对于如何利用大数据、人工智能技术进行结合真实场景的预测分析有了进一步的理解，对自身的技术水平、团队协作、算法建模也有了更加深刻的认识。经过现场的选拔评比，小红帽赛队（西安航空学院）、依山傍水赛队（西安财经大学行知学院）、996赛队（安徽新华学院）、Master赛队（陕西新华电脑

数据治理平台是一种通过整合多种技术和工具，为企业提供数据治理全流程功能支撑的综合性软件平台。功能架构数据标准管理模块：支持数据标准的制定、审核、发布、修订等全生命周期管理，提供标准的查询、对比和映射：提供各种数据治理服务，如数据标准服务、数据质量服务、元数据服务等，通过接口的方式供上层应用调用。应用层：是用户直接操作的数据治理平台界面，包括各种功能模块的前端应用，如数据标准管理界面、数据质量管理界面等。工具层：集成了一些数据治理辅助工具，如数据清洗工具、元数据采集工具、数据加密工具等，为数据治理工作提供技术支持。关键特性集成性：能够与企业内的各种数据源、数据仓库、大数据平台等进行集成，实现图等，方便用户理解和决策。自动化：具备一定的自动化能力，如自动采集元数据、自动执行数据质量检查、自动同步主数据等，提高数据治理的效率。实施要点明确需求和目标：在实施数据治理平台之前，企业需要明确自身的数据治理需求和目标，确定平台的功能和性能要求。进行数据梳理和评估：对企业内的数据资产进行全面的梳理和评估，了解数据的现状和问题，为平台的实施提供基础。选择合适的平台：根据企业的需求和预算，选择合适的

数据治理平台工具是一种用于支持数据治理过程的软件工具，通常包括以下功能：元数据：获取、存储、管理和共享数据资产的元数据，包括数据定义、结构、来源、规则、质量、安全和访问等方面。数据质量管理：监控多方面，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等功能。数据流程和工作流程管理：定义、设计和执行数据流程和工作流程，以确保数据处理流程的有效性、高效性和一致性。共享和协作管理：支持数据资产的共享和协作，提供平台化的共和交互工具，帮助企业内部和外部团队共享数据和知识。数据分析和可视化：提供数据分析、报告和可视化功能，以支持数据决策、数据探索和数据展示。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

公共数据汇聚治理平台是一个集数据汇聚、治理、共享、开放等功能于一体的综合性平台，旨在提升公共数据的管理效率和应用价值，以下是关于该平台的详细介绍：功能架构数据汇聚功能：通过物理汇聚和逻辑接入两种方式，将分散在不同部门、不同系统中的公共数据集中整合到平台中，实现数据的“全量汇聚、应汇尽汇”。数据治理功能：建设数据治理系统，完善数据治理规则，对汇聚的数据进行全生命周期的规范化治理。包括数据的分类管理机房、网络等基础设施，为平台的平稳运行提供基础支撑。存算体系层：以云网为基础，构建涵盖容器化部署、存储计算、多租户等数据云集约化底座，满足数据存储和计算的需求。数据集成层：主要涵盖数据的采集、集成、图片格式识别和智能填报等功能，高效汇集数据资源。数据治理层：集成数据资产、数据开发、数据标准、架构规划、数据开放、运维监控、数据质量、数据模型的功能模块，统筹数据治理。数据管理层：主要包括资源登记、供需对接、评估监督、运营监管、数据文库等功能，提供统筹管理数据资源的平台。数据服务层：涵盖数据服务、查询分析、数字画像、AI服务、隐私计算和订阅推送等模块，提供覆盖数据全生命周期的工具与服务。安全防护层

在当今数字化时代，水务行业面临着诸多挑战，如供水质量监控不足、水资源管理混乱等。而水务数据治理平台+服务的出现，为水务行业的发展带来了新的契机。水务数据治理平台平台架构水务数据治理平台的系统架构涵盖工具，将复杂的数据以直观的形式呈现，便于水务管理者理解和决策。数据治理流程数据收集与整合：整合来自传感器数据、实时监测数据、历史数据等不同来源的数据，解决数据格式不一致、数据冗余等问题，将其统一到一个数据平台。数据质量管控：定期检查数据质量，建立数据清洗流程，加强数据监控和管理，优化数据采集流程，确保数据的高质量，为后续分析和决策提供可靠依据。数据分析与应用：运用Python、R、SQL等数据分析工具库平台搭建与数据接入服务：帮助水务企业搭建数据库平台，实现外部数据接入以及仪器仪表数据接入，拆除数据“烟囱”，打破数据壁垒，实现全面的数据共享。针对供水系统，可快速整合来自不同厂家的水表集抄平台、不同通讯协议的物联网仪表或终端的数据，助力客户快速上线微信公众号、移动APP、水费查询及缴费等应用。数据管理体系建设服务：协助水务企业建立一整套成熟完整的数据管理体系和支撑平台，形成“摸家底->建体系

数据治理平台是一个综合性软件平台，它整合了多种技术和工具，为企业提供数据治理的全流程功能支撑。以下是数据治理平台的一些核心功能：数据质量管理：数据治理平台提供数据质量监控规则配置、告警管理等功能，支持事前、事中、事后的数据质量体系，确保数据的准确性和一致性。元数据管理：平台收集和管理关于数据的描述信息，以支持更好的数据理解和使用，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。数据安全与合规性：保护数据不受未授权访问，同时确保数据使用遵守相关法律法规，包括数据脱敏、安全分级和监控。数据标准和分类：定义和实施数据标准，对数据进行分类以支持有效的数据使用和分析。数据生命周期管理：管理数据从创建到退役的整个生命周期。数据集成管理：支持数据集成任务的创建、管理和实例查看，具备依赖检测、数据计算和数据导入任务创建等功能。数据资产管理：提供面向用户的场景化搜索，提供全景数据资产地图，方便快速查找资产和资产分析。数据建模：支持将数据模型物化到数据库和将数据库扫描到数据模型；支持构建归集层数据模型。数据采集：支持API到数据库、数据库到数据库、文件到数据的数据采集，支持采集任务调度，可自定义

数据治理平台在当今数字化时代，数据已成为企业和组织宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用这些数据成为了一个重大挑战。数据治理平台应运而生，成为解决这一问题的关键工具。本文将介绍数据治理平台的基本概念、核心功能、应用场景以及未来发展趋势。数据治理平台的基本概念数据治理平台是一种专门用于管理和优化数据资产的系统工具，旨在帮助组织实现数据的一致性、准确性、安全性和可用性。它通过一系列技术手段和管理流程，确保数据在整个生命周期内得到有效控制。数据治理平台不仅仅是技术解决方案，更是一种管理理念，强调数据作为战略资源的重要性。数据治理平台的核心目标是建立数据标准、规范数据流程、提升数据质量，并确保数据安全合规。通过统一的数据管理框架，组织能够更好地利用数据支持业务决策，降低数据风险，并提高运营效率。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常包含多个核心功能模块，以满足不同安全和隐私保护是另一个重要功能。数据治理平台通过访问控制、加密和脱敏等技术，确保敏感数据不被滥用或泄露。此外，数据目录和资产盘点功能帮助组织全面了解其数据资产分布和使用情况，促进数据的共享和重用。数据

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...