存储企业数据治理

数据治理服务，是一套全面且专业的解决方案，旨在对企业的数据资产进行规划、控制和监督。它涵盖从数据的产生、收集、存储，到数据的使用、共享和销毁的全生命周期管理。通过建立统一的数据标准、优化数据流程、提升，维护企业的声誉和客户信任。（三）促进合规运营在日益严格的法律法规环境下，企业需要确保数据的收集、使用和存储符合相关法规要求。数据治理服务帮助企业建立合规的数据管理体系，避免因数据违规而面临的巨额罚款和企业数据治理服务：开启数据驱动的成功之路在数字化时代，数据已然成为企业最为宝贵的资产之一。企业数据治理服务，正是帮助企业充分挖掘数据价值、应对数据管理挑战的关键所在。一、什么是企业数据治理服务企业数据质量，确保企业内的数据准确、一致、完整且安全，为企业的决策和运营提供坚实的数据支撑。二、为何企业需要数据治理服务（一）提升决策准确性企业在制定战略决策、规划业务方向时，依赖于准确的数据。数据治理服务）增强数据安全性随着数据泄露事件频发，企业的数据安全面临严峻挑战。数据治理服务通过建立严格的数据访问权限管理、加密技术以及数据备份与恢复机制，有效保护企业的核心数据资产，降低数据被非法获取或篡改的风险

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户可以访问数据。合规性监控：定期检查数据处理和存储是否符合相关法规和政策要求，确保企业的合规运营。7.元数据管理元数据定义机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

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，制定数据战略和架构规划，确定数据的分类、存储方式、流向和生命周期管理策略，为后续的数据治理工作奠定基础。例如，通过对企业现有业务系统和数据存储情况的调研分析，绘制数据资产地图，识别核心数据和关键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

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

在大数据处理与应用中，数据的存储、治理和计算是三个关键环节，它们相互关联、相互影响，共同为数据分析和业务决策提供支持。以下是对它们的详细介绍：数据存储存储方式分布式文件系统：如分布式文件系统结构化或非结构化数据，以及对实时性要求较高的场景。存储架构数据仓库：用于存储企业历史数据和汇总数据，支持复杂的数据分析和决策支持查询，通常采用星型模型或雪花模型进行数据组织。数据湖：以原始格式存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，为数据科学家和分析师提供了一个集中的、可扩展的数据存储库，便于进行探索性数据分析。数据治理数据治理内容数据质量管理：通过数据清洗、数据校验等技术，检测和（HDFS），将数据分散存储在多个节点上，可处理大规模数据，具有高容错性和可扩展性，适用于存储海量的非结构化数据，如日志文件、图像、视频等。关系型数据库：以表格形式存储数据，由行和列组成，支持SQL语言，能保证数据的一致性和完整性，适合存储结构化数据，如用户信息、订单数据等。非关系型数据库：包括键值存储数据库、文档数据库、图形数据库等，不依赖固定的表格结构，具有高并发读写能力和灵活的数据模型，常用于存储半

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

解锁企业数据密码：数据治理全攻略数据治理：企业发展的隐形引擎在数字化浪潮奔涌的当下，数据已成为企业的核心资产，如同石油于工业时代，是驱动企业前行的关键动力。数据治理，作为管理和优化数据资产的关键手段，正逐渐从幕后走向台前，成为企业实现可持续发展、提升竞争力的隐形引擎。揭开数据治理的神秘面纱（一）定义与内涵数据治理，从狭义上讲，是对数据质量的管理，专注于数据本身的准确性、完整性等。从广义来说，它是对数据全生命周期的管理，涵盖数据从采集、存储、处理、共享到应用的每一个环节，涉及业务、技术和管理等多方面的活动，也被视为数据资产管理的重要部分。国际数据管理协会（DAMA）认为，数据治理是对数据资产阶段都能得到合理的管理和利用。数据治理为何如此重要（一）提升决策质量高质量的数据是企业决策的“指南针”。在如今的市场环境中，数据就像企业的“眼睛”，让企业能够清晰地洞察市场动态、客户需求以及自身运营状况。（二）降低运营成本数据治理可以帮助企业优化运营流程，减少不必要的开支。通过对数据的整合和分析，企业能够发现业务流程中的冗余环节和低效操作，从而进行针对性的改进。（三）增强数据安全性在这个数据泄露

企业数据治理服务是一套通过一系列流程、方法和技术，对企业内外部数据进行全面管理和优化的服务，旨在提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享和提升数据价值。服务内容数据治理规划：结合企业战略目标和业务需求，制定数据治理的整体规划和路线图，明确数据治理的目标、范围、原则和实施步骤。数据标准管理：建立统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保企业内各系统间数据的一致性和准确性。数据质量管理：制定数据质量评估指标体系，通过数据清洗、转换、补全等技术手段，对数据进行质量检测和修复，提升数据质量。元数据管理：对企业内各类数据的定义、来源、关系等元数据进行采集、存储和管理，构建元数据仓库，为数据治理提供基础支撑。主数据管理：识别和管理企业内的关键业务数据，如客户、产品、供应商等主数据，建立主数据模型和管理流程，实现主数据的集中管理和共享。数据安全管理：制定数据安全策略和制度，通过身份认证了解企业业务现状、数据现状和数据治理需求，对企业数据治理现状进行评估，分析存在的问题和差距。方案设计：根据需求调研和评估结果，设计适合企业的数据治理服务方案，包括数据治理架构、流程、制度和技术方案等。方案

从混沌到有序：解锁企业数据治理与数据中台密码数据治理：企业数据的“守护者”（一）数据治理的定义与内涵数据治理，是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它就像是一位经验丰富的指挥官，统筹规划数据的整个生命周期，确保数据的高质量、可靠性和合规性。从数据的产生、采集，到存储、处理，再到共享、应用，直至最终的归档或删除，数据治理贯穿始终，为数据的有序流转与有效利用保驾护航。通过制定一系列的数据管理政策、流程和标准，数据治理旨在提升数据的价值，为企业的决策提供坚实的数据支撑，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。（二）数据治理的核心组件数据质量管理：数据质量是数据时效性。数据安全和隐私保护：在数据泄露事件频发的今天，数据安全和隐私保护成为企业数据治理的重中之重。它涵盖了数据加密、访问控制、数据脱敏等多方面的技术和措施，防止数据被非法获取、篡改或泄露，保护企业和用户的敏感信息安全。数据架构和模型：合理的数据架构和模型是数据治理的基础框架，它决定了数据的组织方式、存储结构以及数据之间的关联关系。一个良好的数据架构和模型能够提高数据的存储效率和查询性能，方便数据的

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...

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。

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...

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...

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...

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...