科研数据治理系统

有效的数据收集方法。例如在社会学研究中，为了解某一特定群体的生活方式和文化习俗，研究人员可以选取部分具有代表性的个体进行面对面访谈，详细记录访谈内容。校内科研平台与数据库科研项目管理系统：高校内部的科研项目管理系统记录了众多已开展科研项目的相关信息，包括项目的研究内容、实验数据、研究成果等。新的科研项目可以从中获取有价值的数据参考，避免重复劳动。例如在物理学领域，新的量子物理研究项目可以从校内过往高校科研数据收集是支撑科研工作开展、推动学术创新的关键环节，以下为你展开介绍：明确数据收集目的与范围确定研究问题：高校科研人员首先要明确科研项目的核心问题。例如，若研究课题是“特定地区植被变化对、某流域还是某几个城市，同时确定数据收集的时间跨度，是近十年、五十年甚至更长时间。选择数据来源渠道实验与观测实验室实验：在高校的各类专业实验室进行。如化学实验中，研究某种新型材料的合成，科研人员需精确记录实验过程中的各种参数，包括反应温度、试剂用量、反应时间以及最终产物的各项物理和化学性质等数据。实地观测：针对一些自然科学领域的研究，需要到实地进行数据采集。比如在生态学研究中，科研团队前往野外

科研大数据平台是指利用先进的信息技术，对科研过程中产生的海量、多源、异构数据进行采集、存储、管理、分析和可视化呈现，以支持科研创新、决策和协作的综合性平台。以下是关于科研大数据平台的详细介绍：功能特点数据采集与整合：能从多种渠道采集数据，如科研仪器、实验设备、文献数据库、网络平台等，支持结构化、半结构化和非结构化数据的采集。并对采集到的数据进行清洗、转换和标准化处理，消除数据中的噪声和不一致性，将来自不同数据源的数据整合到统一的数据仓库或数据湖中。数据存储与管理：具备强大的存储能力，可采用分布式文件系统、数据库集群等技术，实现PB级甚至更大规模数据的高效存储。同时提供完善的数据管理功能，包括元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等，确保数据的准确性、完整性和安全性。数据分析与挖掘：集成了多种数据分析和挖掘工具，如统计分析软件、机器学习算法、深度学习框架等，支持科研人员进行数据探索、模型建立、预测分析等工作。能发现数据中的隐藏模式、关联关系和趋势，为科研创新提供数据支持。数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形、地图等可视化形式展示出来，如柱状图、折线图、散点图、网络图、3D可视化等

高校数据治理是指高校运用一系列的管理和技术手段，对学校内产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控，以提升数据质量，保障数据安全，促进数据的流通与共享，充分发挥数据在教学、科研、管理和服务等方面的价值、数据清洗、数据分析挖掘等技术实现，保障数据治理系统的稳定运行和技术升级，如开发数据管理系统，优化数据存储和查询性能。治理流程数据规划：对高校的数据资源进行全面梳理和规划，明确数据治理的目标、范围统一的数据管理平台，包括数据仓库、数据湖、主数据管理系统等，实现数据的集中存储、管理和共享，为数据治理提供基础支撑环境。数据集成工具：运用ETL工具、数据同步工具、消息队列等技术，实现不同数据源之间的，通过内部培训、外部进修、人才引进等方式，提高团队的数据治理专业能力和业务水平，培养全体师生的数据治理意识，形成全员参与的数据治理文化氛围。分阶段推进与重点突破：高校数据治理工作是一个系统工程，应遵循，以下是具体介绍：治理目标提升决策科学性：通过整合和分析多源数据，为高校管理层提供准确、全面、及时的数据支持，辅助制定招生计划、学科建设规划、师资队伍建设等战略决策，提升决策的科学性和合理性。优化教学

实现细节上。在硬件配置上，科研大模型一体机通常搭载多块高性能GPU或专用AI加速芯片，配备大容量内存和高速存储系统，能够满足从模型训练到推理应用的全流程需求。更重要的是，这些硬件资源经过精心优化和系统调优，形成了协调一致的计算平台，避免了传统分布式系统中常见的资源浪费和性能瓶颈问题。软件层面，一体机预装了主流深度学习框架和工具链，并针对科研场景进行了特别优化。许多产品还内置了多种预训练好的基础大价值。尤其对中小企业而言，这种"按需购买"的模式大大降低了拥抱AI技术的风险和门槛。数据安全与隐私保护是科研工作的核心关切。与公有云服务相比，本地部署的一体机确保了所有研究数据始终处于机构内部网络中科研大模型一体机！助力企业高校科研在人工智能技术迅猛发展的今天，大型预训练模型已成为推动科研创新的重要引擎。然而，对于许多企业和高校科研团队来说，搭建和维护大型AI模型所需的计算资源、技术门槛和运维成本构成了难以逾越的障碍。科研大模型一体机应运而生，为解决这一难题提供了"开箱即用"的智能化解决方案。科研大模型一体机是一种集成了高性能硬件、优化算法和预训练模型的一体化设备。它将复杂的AI基础设施

。科研大模型一体机应运而生，为这一难题提供了创新性的解决方案。科研大模型一体机是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合性科研设备。它将高性能计算单元、大容量存储系统和优化过的算法框架整合在一个物理设备中，实现了"开箱即用"的便捷体验。这种设计理念类似于将整个超级计算机的能力浓缩到一个机柜中，让科研机构无需构建复杂的数据中心就能获得强大的人工智能计算能力。从技术架构来看，典型的科研大模型一体机包含三个，涵盖自然语言处理、计算机视觉、生物信息等不同领域。这种分层设计既保证了系统的有效运行，又提供了灵活的可扩展性。科研大模型一体机在多个方面展现出独特优势。首先，它大幅降低了使用门槛。传统部署大模型需要专业团队进行环境配置、性能调优等工作，而一体机通过预配置和自动化工具将这些过程简化。其次，一体机提供了更好的数据安全性，敏感科研数据可以在本地设备上处理，避免了云端传输的风险。再者，针对特定科研场景的科研大模型一体机：人工智能时代的科研新利器在人工智能技术飞速发展的今天，大型预训练模型已成为科研领域的重要工具。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源和复杂的部署流程，给科研工作者带来了不小的挑战

校园数据治理是指学校通过一系列的策略、方法和技术，对校园内产生和使用的各类数据进行全面管理和优化，以提高数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而更好地支持学校的教学、科研、管理和服务等应用开发，建立集约化的数据系统建设机制。建设校务数据目录、标准、指标体系等工具，加强数据治理，明确数据汇交责任，保证数据质量。各项工作，以下是详细介绍：组织架构与政策制度：高校应构建统筹管理体系，营造“数据校园”氛围，通过统一整个组织机构的数据治理理念与行动，完善数据治理制度并层层落实。成立专门校务数据工作机构，打造专业化、高水平的数据团队，并在校内各部门建立兼职校务数据工作队伍，建立科学的数据管理机制。数据标准与质量：规范数据治理全流程，盘点清楚全校数据资产并形成数据目录，将各类数据全面汇集并纳入管理，建立数据目录常态化更新机制。通过校务数据资源目录建设与常态化更新机制，将各职能部门系统化、文档型，明细型、统计型等各类校务数据全面纳入目录管理，理清数据源头，掌握数据形态、更新周期，落实生产责任。数据共享与利用：规定按需

数据治理系统是一种用于支持企业或组织进行数据治理活动的综合性软件平台，它集成了一系列功能和工具，帮助企业实现对数据的有效管理和治理，提升数据质量和价值。以下是对数据治理系统的详细介绍：系统功能数据源，如数据库、文件系统、应用系统等采集数据和元数据信息，并将其传输到数据治理系统中。数据存储层：使用关系型数据库、非关系型数据库或数据仓库等技术，对采集到的数据和元数据进行存储和管理，确保数据的高效存储和各种数据治理功能的服务接口，通过微服务架构实现功能的解耦和独立部署，方便系统的扩展和维护。应用展示层：通过可视化界面为用户提供数据治理的操作和展示平台，方便用户进行数据治理工作和查看数据治理的效果。实施要点与业务需求结合：在实施数据治理系统之前，需要深入了解企业的业务需求和数据治理目标，确保系统的功能和流程与企业的实际情况相匹配，能够切实解决企业的数据治理问题。数据整合与清洗：由于企业内的数据可能存在分散、不一致等问题，在实施数据治理系统时，需要对数据进行整合和清洗，确保数据的质量和一致性，为数据治理系统的运行提供良好的数据基础。用户培训与推广：数据治理系统的使用需要企业内各部门和人员的参与和

的数据维度，研究所目前所采用的传统存储方式已经难以实现存储及高效的检索任务，亟待通过大数据平台建设，实现海量医疗数据的汇集、治理、共享与分析。3、缺少模块化、傻瓜式算法平台支持科研数据的深度挖掘目前TranswarpDataStudio的数据资产定义、资产目录建立、数据溯源、数据全程监控及资产评估改进工具，实现数据资产的全生命管理：外部数据的高效接入：采用规范的数据治理方法，开发跟外部系统的接口；在外部系统难以接口或者外部数据没有系统等情况下，采用部分人工方式接入；自动化的数据处理工具：数据清洗、加工等使用星环TDS数据治理工具高效实现；高质高效的数据治理体系：逐步建立包括架构、工具、方法、规范、团队等等数据治理体系，保证平台的业务稳定支撑：通过大数据平台，处理和开发各类业务系统数据，包括离线批量数据处理、实时数据处理、高性能数据查询等，使各类数据的处理与查询性能能够满足业务的需求。实施成效1、规范化管理科研数据星环科技管理者提供院长驾驶舱，含数据接入大屏、数据治理大屏及患病分析大屏，实时显示数据接入总量、数据质量提升进度及患病统计数据等。2、流程化管理科研数据数据共享平台通过业务规则配置，帮助业务人员根据新数据自动

数据治理系统工具在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为组织宝贵的资产之一。然而，海量数据的产生、存储和使用也带来了前所未有的管理挑战。数据治理系统工具应运而生，成为现代组织确保数据质量、安全性和合规性的关键基础设施。数据治理的核心需求数据治理是指对组织内数据的可用性、完整性、安全性和合规性进行整体管理的过程。随着数据量呈指数级增长，传统的人工管理方式已无法满足需求。数据治理系统工具通过自动化严格的行业监管合规要求。没有合适的工具支持，这些目标在大型组织中几乎不可能实现。系统工具的主要功能现代数据治理系统工具通常包含一系列相互关联的功能模块。数据目录和元数据管理功能帮助组织全面了解自己拥有预测潜在的数据质量问题。这些智能化功能大大减轻了人工管理的负担。实施引入数据治理系统工具并非简单的技术部署，而是一个需要精心规划的组织变革过程。成功的实施通常始于对组织当前数据状况的完整评估，明确治理目标和优先级。工具的选择应当基于实际需求，而非盲目追求功能。另一个关键点是工具的整合能力。理想的数据治理系统应当能够与组织现有的数据仓库、分析平台和业务应用程序无缝集成，形成统一的数据管理生态系统。

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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、...