能源集团 数据治理

物流集团数据治理：开启智慧物流新征程在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产之一，对于物流集团而言亦是如此。物流集团涵盖运输、仓储、配送等多个复杂环节，海量的数据在各个流程中不断产生。有效的数据治理，就如同为物流集团安装了一个精密的导航系统，能助力其在复杂多变的市场环境中精准定位、高效前行。数据治理策略与实施步骤制定数据治理战略物流集团首先要明确数据治理的目标和愿景，结合自身业务发展战略，制定长期和短期的数据治理计划。确定数据治理的范围，涵盖哪些业务数据，以及要达到的数据质量标准和安全要求等。建立数据治理组织架构成立专门的数据治理团队，明确各成员的职责和权限。这个团队可以包括数据管理员、数据分析师、数据安全专家等。同时，要建立跨部门的数据治理协调机制，确保各个部门在数据治理过程中协同工作。统一数据标准制定统一的数据标准规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等。对货物分类、计量单位、客户信息等关键数据进行标准化定义，在全集团范围内推广使用，消除数据标准不一致带来的问题。数据质量提升建立数据质量评估体系，定期对数据进行质量检查和评估。通过数据清洗、去重、补全等操作，提高数据的

解锁集团数据新密码：数据治理全攻略集团数据治理，为何势在必行？在数字经济时代，数据已成为集团公司的核心资产，如同石油之于工业时代，对集团的运营与发展起着关键作用。从日常业务运营到战略决策制定，从客户关系管理到风险管理，数据无处不在，支撑着集团公司的每一个重要环节。数据治理能够提高数据质量，减少数据冗余、不一致和错误等问题，让集团在决策时基于准确可靠的数据，避免因数据偏差导致的决策失误。在数据安全问题日益严峻的当下，数据治理通过设置访问权限、加密、备份恢复等措施，为集团的数据资产筑牢安全防线。有效的数据治理还能提升业务效率，让各部门更快获取所需信息，加强协同合作，同时满足法规要求，避免因数据管理不当而面临的法律风险。在竞争激烈的市场环境中，集团数据治理更是提升集团核心竞争力的关键。通过深度挖掘和分析数据，集团能够洞察市场趋势、客户需求，从而优化产品与服务，创新业务模式，在市场中抢占先机。成功的曙光：数据治理有效策略面对这些困境，集团并非束手无策，而是可以通过一系列有效策略，突破困境，走向数据治理的成功彼岸。评估当前数据政策并找出差距是关键的第一步。集团要对现有的数据政策、流程和标准进行

数据管理。解锁集团数据管理面对这些棘手的困境，集团亟需探寻有效的破局之道，通过创新的数据管理策略和技术手段，解锁数据管理的全新姿势，让数据真正成为驱动集团发展的强大引擎。（一）构建数据治理体系建立健全的数据治理组织架构是数据管理的首要任务。集团应设立专门的数据治理委员会，由高层领导担任负责人，成员涵盖各业务部门的关键代表以及信息技术专家。这个委员会肩负着制定集团整体数据战略、决策重大数据管理事项的中。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，为集团的数据集成和共享提供了更强大的支持。数据中台通过对集团内外部数据的全面整合和治理，构建了统一的数据模型和数据服务接口，能够快速响应各业务部门的数据需求解锁集团数据管理密码：破局、革新与领航数据：集团发展的“新石油”在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已然成为集团运营中最为关键的生产要素，被形象地比作“新石油”。就像石油在工业时代驱动着机械的运转，支撑起庞大的工业体系一样，数据在数字经济时代，是集团各项业务得以顺畅开展、战略得以精准制定的基石。数据对于集团的重要性不言而喻，它贯穿于集团运营的每一个环节，从市场调研、产品研发，到生产制造、市场营销

工业时代作为不可或缺的基础能源，驱动着机械运转、塑造全球经济格局一样，数据在当今数字化时代，是集团运营、创新与决策的关键驱动力。数据资产蕴含着巨大的价值。它能精准反映市场动态，通过对海量市场数据的收集与分析解锁集团数据资产管理密码，开启数字化转型新征程数据资产：数字化时代的“新石油”在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已毋庸置疑地成为集团发展的核心要素，被形象地比作数字化时代的“新石油”。如同石油在，集团可以洞察消费者需求的细微变化、竞争对手的策略调整，从而及时优化自身产品与服务，在激烈的市场竞争中抢占先机。集团数据资产管理的现状剖析数据资产的“宝藏库”集团在长期的运营过程中，积累了海量且丰富的数据，犹如一座蕴藏着巨大价值的宝藏库。客户数据方面，涵盖了客户的基本信息，这些数据勾勒出客户的基础画像，帮助集团初步了解客户群体的特征。客户的购买行为数据更是关键，包括购买频率、购买金额、购买偏好、品牌忠诚度等，通过对这些数据的深入分析，集团能够洞察客户的消费习惯和潜在需求。运营数据同样丰富多样，生产环节的数据记录着生产设备的运行状态、生产效率、产品合格率等，为生产流程的优化、设备的维护与升级提供

。数据服务层是数据中台与业务应用之间的桥梁，它将经过处理和治理的数据以服务的形式提供给集团内各个业务部门和子公司。通过API（应用程序编程接口）、数据接口等方式，业务人员可以方便快捷地获取所需的数据，用于集团统建数据中台：开启数字化转型新引擎集团统建数据中台是什么集团统建数据中台，是一种专为大型集团企业打造的数据管理与应用平台。它旨在整合集团内部各个子公司、各个业务系统中分散的数据资源，打破数据之间的隔阂，为整个集团提供统一的数据服务，从而实现数据的高效共享和深度价值挖掘。从构成来看，集团统建数据中台涵盖多个关键部分。首先是数据集成层，它如同一个强大的“数据搬运工”，负责从集团内各类业务系统，如分布式存储技术，具备高容量、高可靠性和高扩展性，能够轻松应对集团企业不断增长的数据量。无论是历史数据还是实时产生的新数据，都能在这个“仓库”中找到合适的存放位置，并且可以根据数据的重要性、使用频率等因素进行分层存储，以提高数据访问效率。数据治理是数据中台的关键环节，它为数据的质量和规范性保驾护航。通过制定一系列的数据标准、数据质量管理流程和数据安全策略，确保进入中台的数据准确、完整、一致且安全

。本案例将聚焦中国石油和化工企业500强第29位的京博集团如何通过构建企业级统一的数据云平台，赋能旗下京博石化与京博新能源，在停车场不扩建的情况下如何显著增加京博石化的车辆运能和装卸效率，在会员池不变的情况下如何帮助京博新能源实现精细化的会员营销和客户旅程管理，终用数据云迸发出企业增长和转型的新动能。背景与项目山东京博控股集团有限公司（简称：京博集团）作为中国企业500强，致力于面向终端和社会提供能源化工品、高性能材料三大板块。山东京博新能源控股发展有限公司（简称：京博新能源）隶属于京博集团，截止2021年10月，已有1314座站点，网络布局山东、河北、河南、安徽、江苏、山西、辽宁、内蒙古、天津等省市。京博新能源坚持成品油终端市场的经营与开发，延伸CNG、LNG营销，涉足油气外采经营业务，输出放心、安心、省心、舒心、开心的“五心”服务理念。近年来，京博集团十分重视数字化转型，逐步从过去的信息化向企业经营策略以及赋能油站一线，京博集团需要构建统一的数据云平台，配合实时流数据处理技术，充分挖掘数据价值，提升物流管理、油站经营管理、会员营销水平，增强车辆智能调度及主动营销服务管理的支撑功能。集团整体

建立集团级别的数据湖仓是一项复杂且系统性的工程，以下是具体的步骤和要点：前期规划明确战略目标：结合集团的业务战略，确定数据湖仓的建设目标，如支持集团的战略决策、推动业务创新、提升运营效率等。进行需求调研：与集团内各业务部门、子公司沟通，收集数据存储、处理、分析等方面的具体需求，了解不同业务的数据特点和使用场景。评估数据现状：对集团现有的数据资产进行全面盘点，包括数据的来源、类型、规模、质量、存储集群，利用云计算平台的弹性计算能力，根据业务需求自动扩展或收缩计算资源。网络架构搭建：构建高速、稳定的内部网络，确保集团各部门、子公司与数据湖仓之间的数据传输顺畅，同时保障网络安全，设置防火墙、VPN等安全措施。数据集成与接入多源数据采集：运用ETL工具、数据管道等技术，从集团内的各种数据源，如业务系统数据库、文件系统、日志系统，以及外部合作伙伴数据、社交媒体数据等采集数据。实时与批量处理：针对缺失值和异常值；并按照统一的数据格式和标准进行转换，如将不同业务系统中的日期格式统一。数据管理与治理元数据管理：建立元数据管理系统，记录数据的定义、来源、存储位置、数据关系等信息，方便数据的查找和理解

集团数智资产是集团企业在数字化、智能化转型过程中积累的具有价值的各类数据、技术、知识以及相关能力的总和，以下从主要类型、管理要点、价值体现等方面为你详细介绍：主要类型数据资产：包括集团内各业务系统产生的交易数据、客户数据、财务数据等结构化数据，以及文档、图片、视频、社交媒体信息等非结构化数据，还有介于两者之间的半结构化数据。这些数据是集团数智资产的基础，通过对其分析和挖掘能为决策提供依据。技术资产：涵盖大数据处理技术、人工智能算法、云计算平台、软件开发工具与框架等。例如集团自主研发或引入的分布式数据处理框架，能高效处理海量数据；机器学习算法可用于客户画像、风险预测等。知识资产：包含企业的企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等。这些系统是集团业务运营的数字化载体，支撑着各项业务的高效运转。管理要点盘点与评估：定期对集团内的数据、技术、知识和的完整性、可用性和保密性。运用数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，防止数据泄露和丢失。对于技术、知识等资产，也要采取相应的保护措施，如专利申请、知识产权保护等。共享与流通：搭建集团级的数据共享平台

能源行业数字基础建设与数据治理平台在当今数字化时代，能源行业正面临着深刻的变革。随着数字技术与实体经济的深度融合，能源产业数字化智能化转型成为必然趋势。能源行业的数字基础建设和数据治理平台，作为这场管道、智能煤矿等新型基础设施，实现能源系统的智能感知、智能调控和智能管理。数据治理平台则是能源行业数字化转型的核心。随着能源行业数字化进程的加速，数据量呈爆炸式增长。如何有效管理和利用这些数据，成为能源管理等。数据治理与清洗：对采集到的数据进行质量评估、清洗和标准化处理，去除数据中的噪声和错误，提高数据的准确性和可用性。数据分析与挖掘：运用大数据分析、人工智能等技术，对能源数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的潜在价值，为能源企业的决策提供支持。数据可视化：将分析结果以直观的图表、报表等形式呈现，方便用户理解和使用。能源行业数字基础建设和数据治理平台的应用，将为能源企业带来诸多价值：提升生产效率：通过对能源生产过程的实时监控和优化调度，提高能源生产效率，降低生产成本。增强能源安全：利用数据治理平台对能源数据的分析和预警，及时发现能源生产和供应中的安全隐患，保障能源安全。促进能源创新：基于大数据

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...