多源异构数据治理平台

源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效

多源异构数据：指数据来自多个数据源并且数据的类型、特征不一致。这些数据可能具有不同的格式、交互方式、语义和粒度，甚至可能用不同的编码标准和数据模型。这种多源异构数据对数据集成、管理、分析和应用带来了很大的挑战。为了有效地利用这些数据，需要进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据匹配等操作，以建立一种综合的数据模型和处理框架，从而实现数据的共享和应用。多源异构数据具有以下特点：数据类型不同：各个数据源数据，需要进行粒度匹配和转换。以上几点使得多源异构数据整合的过程常复杂，需要借助先进的数据处理技术和工具，例如数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模、数据仓库等。同时，需要借助人工智能和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息，并为决策和应用供支持。的数据类型可能不同，例如文本、图、音频、视频等，需要采用不同的数据处理技术。数据格式不同：不同数据源的数据格式可能不同，例如XML、JSON、CSV等，需要将它们转换成一致的格式。数据义不同：数据源间的数据语义可能不同，例如用不同的术语表示同一个概念，需要进行语义匹配和转换。数据粒度不同：不同数据源的数据粒度可能不同，例如一个数据源可能提供的是原始数据，而另一个数据源可能提供的是汇总或聚合后的

、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全生命周期的企业级管理能力。从应用层面的角度，数据联邦要打通异构数据源，实现系统性的数据共享、发布，从而支撑应用，为此开发平台应该提供元数据管理、数据资产列表库、NoSQL数据库和BI等数据源，满足异构多数据源连接的需求。另一方面，Catalog通过数据库直连方式获取所有异构数据库或平台的技术元数据，结合外部API方式补充异构数据库的数据血缘数据，实现平台的数据管考虑数据物理位置、数据结构、操作接口和储存能力等问题，即可在同一平台上对同构或异构数据进行访问和分析。通过数据联邦和联邦计算集成数据联邦可以为企业的数据管理带来以下能力：1.数据源松耦合：使系统间处于治理：联邦后的数据构成数据治理的底座，对异构数据库或数据平台提供统一管理，形成统一的数据治理流程和规则。经过治理后，企业可以构建出完整的数据信息资产列表，如企业数据资源，或者完整的客户信息视图等，可对前提下更改数据源配置。异构数据分析：企业可以利用数据联邦的能力，实现跨结构化数据、非结构化或者半结构化数据的分析。星环科技自研的联邦计算平台，联邦多个同构或异构的自治数据源联邦计算的关键点即实现基于统一的

大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理：对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析。大数据治理技术架构数据采集层：负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层：采用分布式存储技术，对采集到的大数据进行存储、重点和实施步骤。建立体系：建立大数据治理的组织体系、制度体系和技术体系，包括成立数据治理委员会、制定数据治理制度和规范、搭建数据治理平台等。实施治理：按照制定的策略和规划，开展大数据治理工作，包括元，包括数据的来源、定义、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对大数据的质量进行监控、评估和改进，确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理：制定数据和管理。数据处理层：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用，如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理

医疗数据治理是对医疗领域中产生的海量、多源、异构数据进行全面管理和优化的过程，以下是详细介绍：治理目标提升数据质量：确保医疗数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为医疗决策提供可靠依据，如避免患者等环节，每个环节都有明确的操作规范和质量控制要求。组织保障：建立由医院管理层、信息部门、临床科室等多部门组成的数据治理委员会，明确各部门在数据治理中的职责和分工。制度保障：制定数据治理相关制度，如数据，提高医疗资源的利用效率，方便患者就医。治理内容数据标准管理：制定统一的医疗数据标准，如病历书写规范、疾病编码标准、检验检查结果规范等，确保数据的一致性和可比性。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系管理患者、医务人员、医疗机构等主数据，确保主数据的准确性和唯一性，如建立统一的患者主索引，避免患者重复建档。治理技术与工具数据集成技术：采用ETL工具和数据接口等技术，将不同医疗信息系统中的数据抽取、转换并加载到统一的数据平台。数据清洗工具：利用数据清洗工具对采集到的数据进行清洗和转换，去除噪声数据、纠正错误数据、补全缺失数据。数据安全技术：运用身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等技术，保障数据

多模态数据治理是指对多种类型、多种来源、多种结构的数据进行有效的管理、存储、处理、分析和应用的过程。以下是多模态数据治理的主要步骤和策略：数据采集与预处理：多模态大数据处理流程的第一步是数据采集，包括文本、图片、视频和音频等不同模态的数据。预处理可能包括数据清洗、去重、归一化等操作，以提升数据的整体质量。数据融合与特征提取：将多源多模态数据整合为统一的数据视图，并进行特征提取，如文本向量、图片的和关联，不断优化模型以提高准确性和效率。结果可视化与应用：将分析结果通过图表、图形或其他视觉格式展示，以便于理解和解释，并将这些结果应用于实际业务中。安全与隐私保护：在多模态数据治理过程中，保护数据的：通过数据服务接口，为业务提供及时、准确、可靠的数据支持，推动数据在业务中的创新应用。数据治理与持续改进：建立数据治理体系，明确数据治理的责任和流程，持续优化数据治理措施，提高数据治理的效果。多模态数据视觉向量、音频的频谱特征等。数据分析与建模：利用数据处理技术和数据分析方法，对多模态数据进行清洗、转换、整合等操作，挖掘数据的价值，为业务提供数据支持。模型训练与优化：训练模型以识别多模态数据中的模式

健康医疗数据治理是一个多维度、跨领域的复杂过程，它要求医疗机构、政府部门和相关企业共同参与，确保数据的安全、合规，并充分发挥数据在医疗健康领域的价值。重要性提升医疗服务质量：整合和分析医疗数据，为共享平台，制定数据共享标准和协议，促进医疗数据的共享和应用。加强人才和技术建设：培养数据治理专业人才，引进先进的数据治理技术和工具。，提高医疗资源的利用效率。推动医学研究：共享和分析医疗数据，促进医学研究和创新，开发新的治疗方法和药物。实施策略建立健全的数据治理体系：明确数据治理的目标、责任和流程，制定数据治理政策和标准。加强数据医生提供更全面的患者信息，辅助诊断和治疗，提升医疗服务的精准性和有效性。保障患者安全：建立数据安全和隐私保护体系，防止数据泄露和滥用，保障患者隐私安全。降低医疗成本：通过优化数据管理，减少重复检查和浪费安全和隐私保护：建立数据安全防护体系，采取数据加密、脱敏等措施，确保数据安全和隐私。提升数据质量和标准化：制定数据标准和规范，建立数据质量管理体系，确保数据准确、完整、一致。加强数据互操作性：建立数据

数据量的多源异构数据的快速存取、高效计算和统一管理，一站式地解决企业的各类数据处理与分析需求。TDH包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据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。星环科技自主研发的一站式大数据基础平台TDH，能够实现从GB到PB不同、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据库兼容性，不仅可以帮助各个行业用户开发创新的数字化业务，还可以替代关系型数据库提升当前业务的应用效能。在SQL兼容性、分布式事务、数据处理性能、多模型数据处理、部署与运维等维度上TDH有着较强的技术先进性。目前TDH已经在通办、一网统管”跨部门数字化政务服务平台，能够将各委办局数据的汇总和打通，根据不同场景和需求，进行数据调取，实现了诸如上海市“随申码”、“中高考成绩查询”、“精准扶贫”、“精准地址库”等。金融行业采用星

时空数据的融合存储。数据治理：提供格式转换、投影变换、空间化处理等功能，实现对时空数据的治理，形成标准化数据资产。数据管理：采用平台管理模式实现多源时空数据的统一管理，提供包括时空资源目录、时空数据查询与：支持主流时空数据类型，包括二三维地图数据、POI数据、遥感数据、物联网数据等，实现多源异构数据的融合存储与统一管理。高效的数据处理：通过高效的时空索引和数据治理功能，提高数据处理的效率和质量。丰富的时空数据融合管理是一种将多源异构的时空数据进行整合、处理和管理的技术，旨在提高数据的利用效率和价值。以下是关于时空数据融合管理的详细介绍：时空数据融合管理的定义时空数据融合管理是指通过技术手段，将来自不同来源、不同格式、不同时间维度的时空数据进行整合和处理，形成统一的数据资源，以便更好地支持各种应用和决策。时空数据融合管理的功能数据接入：支持多源异构时空数据的接入，采用混合存储架构设计实现方法适用于数据具有高度模糊性和不确定性的场景，如图像识别和语音识别。人工智能方法：包括机器学习和深度学习方法，用于处理复杂的多源数据融合问题，提高数据的准确性和可靠性。时空数据融合管理的优势多源数据融合

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...