空间数据 数据治理平台

数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

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空间数据治理
空间数据治理是指对空间数据的生命周期进行科学管理,以确保数据的质量、安全和合规性。随着大数据和智能技术的发展,空间数据治理在多个领域变得尤为重要,以下是其主要内容和应用领域:空间数据治理的定义:空间数据治理是构建一个系统化的数据管理框架,旨在统一数据规则,实现空间数据的高效利用。通过管理制度、流程和工具,挖掘数据的价值,使其形成资产,实现价值化的目标。核心组成部分:数据采集与处理:包括对多源传输过程中的安全性,防止数据泄露和篡改。合规性治理:确保数据治理活动符合相关法律法规,通过标准化的接入认证和监测流程进行合规性审查。应用领域:智慧城市:在城市规划和管理中,空间数据治理能够支持交通流量预测、城市灾害应急响应等功能,提升城市管理的智能化水平。国土空间规划:通过对国土空间数据治理,可以推动区域空间治理,提升土地资源的利用效率。环境监测与管理:在生态环境保护中,空间数据治理能够帮助实时监测环境变化,支持决策制定。交通管理:利用空间数据智能技术进行交通流量分析和预测,优化交通资源调度,提高出行效率。技术支持:空间数据治理依赖于多种技术,包括时空数据库、数据挖掘、边缘计算等,以实现对空间数据的高效管理和分析。
规划、空间统计等,能够帮助用户深入理解和挖掘空间数据的特征。空间数据集成和共享:空间数据库提供数据集成和共享的能力,可以将不同来源、不同格式的空间数据进行整合,使得用户能够在一个统一的平台、可视化等功能,为用户提供了处理空间数据的强大工具和平台。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环自主研发的时空数据库。支持大规模矢量数据、时空空间数据库是一种专门用于处理空间数据(如地图、地理位置、GPS轨迹等)的数据库。它存储、管理和处理与空间位置相关的,并提供空间查询和分析功能,支持几何对象的存储和查询操作。相比传统的关系型数据库,空间数据库能更好地满足位置感知应用场景的需要,如地理信息系统、位置服务等。空间数据库的特点和功能包括:存储和处理空间数据空间数据库能够存储和管理各种空间数据类型,如点、线、面等几何对象以及与之相关的属性数据。它提供空间索引和高效的空间查询,支持空间关系和拓扑分析等操作。空间查询和分析功能:空间数据库允许进行多种类型的空查询,如范围查询、相交查询、近邻查询等。它还支持空间分析功能,如缓冲区分析、路径
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空间数据
空间数据库1.定义空间数据库(SpatialDatabase)是一种专门用于存储、管理和查询空间数据数据库管理系统(DBMS)。空间数据是指具有地理位置信息的数据,如地图、遥感影像、地理坐标等。空间数据库在传统数据库系统的基础上进行了扩展,增加了对空间数据的处理和分析能力。2.应用空间数据库广泛应用于多个领域,包括但不限于:城市规划:支持城市基础设施、土地利用、交通网络等的科学合理规划,提升规划的精确度和可行性。公共安全:用于应急响应、犯罪分析等,通过空间数据的分析和查询,提高公共安全的管理水平。农业:进行土地利用分析、作物分布监测等,优化农业生产和资源管理。环境保护:监测环境变化、污染源分布等,支持环境保护决策。交通管理:进行交通流量分析、路径规划等,提升交通管理效率。3.技术发展空间数据库技术的发展经历了多个阶段,从早期的地理名称系统(GNS)和地图信息系统(MIS)到现代的地理信息系统(GIS)和空间数据库管理系统(SDBMS),技术不断进步。以下是一些关键技术发展:空间数据类型:支持点、线、面、多边形、栅格等多种空间数据类型。空间索引:采用R树、四叉树、网格索引等方法,加速
通过将地理空间划分为一个个规则的像素单元,用数值表示空间实体的属性或特征,适用于大范围的区域分析。空间数据的获取主要依靠遥感技术和现场调查。遥感技术通过卫星、航空器和无人机等平台获取遥感影像和遥感数据空间数据是用来描述和表示空间实体的形状、大小、位置和分布特征的数据。是地理信息系统(GIS)和遥感技术的基础,并在许多领域有广泛的应用,如城市规划、环境保护、农业管理等。空间数据通常包括两个维度人口密度、土壤类型、气候数据等。空间数据通常以矢量数据和栅格数据的形式存在。矢量数据使用几何对象和属性数据来描述空间实体。矢量数据具有精确性和几何特征表达能力强的优点,适于精细的地理分析。栅格数据,可以获取大范围和高分辨率的空间数据。现场调查通过实地勘测和采样,获取局部区域的详细地理数据空间数据的处理和分析需要借助专门的软件和算法。GIS软件可以对空间数据进行可视化、查询、分析和模拟,提供空间决策支持。常见的空间数据分析方法包括空间插值、空间统计和空间关联分析等。这些方法可以帮助用户发现空间模式、分析空间关系和预测空间趋势。空间数据在许多领域有广泛的应用。在城市规划中,空间数据可以用来分析
可信数据空间数据要素:数字经济的基石可信数据空间是数字经济时代的重要基础设施,其核心在于构建安全、可信、高效的数据流通环境。在这个环境中,数据要素的规范化管理成为关键。数据要素不仅包括原始数据本身。可信数据空间中的数据要素管理是一个系统工程,需要技术创新、制度完善和生态建设的协同推进。随着数字经济的深入发展,数据要素的价值将得到进一步释放,成为推动经济社会高质量发展的重要动力。未来,我们需要,更涵盖了数据的来源、质量、权限、使用记录等关键信息。这些要素共同构成了数据流通的"身份证",确保数据在流通过程中的可追溯、可验证和可信任。一、数据要素的构成与价值数据要素的构成是一个多维度的体系。原始数据是基础,但更重要的是元数据,包括数据的来源、采集时间、更新频率等。数据质量指标如准确性、完整性、一致性等,决定了数据的可用性。数据权限信息明确了数据的使用范围和条件,而数据使用记录则提供了完整的流通轨迹。这些要素共同构成了数据的"全息画像"。在数据流通过程中,这些要素发挥着不可替代的作用。它们如同数据的"基因编码",确保了数据在复杂网络中的可识别性和可管理性。通过标准化、结构化的数据要素
时空数据库概念:时空数据库是一种能够同时处理时间和空间数据数据库管理系统。它不仅可以存储和管理具有空间位置信息的数据,如地图上的点、线、面等,还能记录这些数据随时间的变化情况。特点时空特性:支持时间和空间上的分布,用于气象预测和气候研究。图数据库概念:图数据库是基于图论实现的一种非关系型数据库,它以图的形式来存储和表示数据,由节点、边和属性组成。节点表示实体,边表示实体之间的关系,属性则描述对空间对象的位置、形状、大小等空间特征以及时间属性的存储和查询。例如,记录车辆在不同时间点的行驶位置。复杂查询:能够处理复杂的时空查询,如查询某个时间段内特定区域内的所有对象,或者查询某个对象在一段时间内的移动轨迹。数据更新频繁:由于现实世界中的时空数据不断变化,需要频繁更新数据库,以保证数据的实时性和准确性。应用场景交通领域:用于车辆轨迹分析、智能交通管理等。通过分析车辆在不同时间的位置数据,优化节点和边的特征。特点关系建模:擅长表示和处理复杂的关系数据,能够直观地展示数据之间的关联,例如社交网络中人与人之间的关系。高效查询:对于涉及复杂关系的查询,图数据库的查询效率远高于传统关系型数据库。例如
三维立体时空数据库是一种基于三维模型和时空数据组成的数据库系统,能够存储和管理量的三维地理空间数据和其相关的时间信息,包括地形、建筑物、道路、河流、气象、环境等多种数据类型。三维立体时空数据库建设主要包括以下步骤:数据采集:利用遥感技术、激光雷达、全站仪等设备对区域内的地理空间实体进行采集,并获取时空属性。数据处理:对采集到的数据进行预处理,包括数据格式转换、数据清洗、数据准、数据融合等。数据建模:将处理后的数据转化为三维模型,并构建时空关系模型,包括时间序模型、时空关联模型、时空变化模型等。数据存储:将建模后的数据存储到数据库中,可以选择关系、非关系数据库或者分布式数据库等。数据查询和分析:利用查询和分析工具对数据库中的数据进行检索、分析和可视化,能够支持实时交互式查询和离线分析。应用开发:根据业务需求,利用三维GIS、轨迹分析、虚拟现实等技术,开发应用系统,支持数据的可视化分析和决策。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环自主研发的时空数据库。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
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时空数据治理
关系和时间序列分析。关键技术数据清洗与转换:对原始时空数据进行清洗,去除噪声、异常值和重复数据,统一数据格式和坐标系统,实现数据的标准化。数据存储与管理:采用分布式存储技术,结合空间数据库,实现海量时空数据治理是对具有空间位置和时间属性的数据进行有效的管理、整合、优化和利用的过程。特点数据来源广泛且复杂:包括卫星遥感、地理信息系统(GIS)、物联网设备、移动终端等,数据格式多样,如矢量数据统一的时空数据仓库或数据湖。数据治理与优化:对整合后的时空数据进行质量治理,包括数据清洗、转换、修复等操作,同时进行数据建模和元数据管理,优化数据结构和存储方式。数据共享与应用:建立时空数据共享平台、栅格数据、文本数据等,整合难度大。数据量巨大:随着数据采集技术的不断发展,时空数据呈指数级增长,对存储和计算资源提出了更高要求。时空关联性强:数据不仅在空间上相互关联,还随时间动态变化,需要考虑时空拓扑效率,支持复杂的时空查询操作。数据可视化:利用专业的GIS可视化工具,或开源的可视化库,,将时空数据以直观的地图、图表等形式展示出来,便于用户理解和分析。治理流程数据规划:明确时空数据治理的目标和需求
数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能,帮助用户发现数据中的模式和关联,做出有意义的推断和预测。空间分析:时空大数据平台可以进行空间分析,即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作,帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析:时空大数据平台可以进行时间序列分析,即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作,帮助用户时空大数据平台是一种基于大数据技术平台,用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据,如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析,从而为用户提供更深入的见解和预测,帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成:数据采集和存储:时空大数据平台可以通过各种方式采集数据,包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据,将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中,以便后的处理和分析。数据处理和分析:时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能,可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现
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...
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...
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。...
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...
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...