排水集团数据治理

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

。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

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，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

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

健康统计数据、手工填报健康数据，完成电脑端和手机端疫情防控分析、复工分析、企业防护、员工健康分析的可视化。4、数据治理咨询服务结合集团IT现状，以DataCatalog为技术支撑，建立数据治理流程制度问题与需求河南投资集团已有的“信息孤岛”还没完全打通、新的“信息烟囱”已纷纷破土而出、拔地而起。集团内数据采集、存储、开发、分析、展现、对外服务的能力有待提升，数据管理运维团队有待建设，数据资产管理体系制度有待完善，数据资产管理保障组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设，加强数据资产管理能力，打通各系统数据，提升数据质量和标准化水平，为应用端提供统一的接口和数据服务能力。集团数据中台报表、用友NC数据、主数据、人力资源系统等业务数据，整合构建数据模型。集团数据中台建设成果1、智慧财务支撑数据中台搭建之前，多个系统需要分别与智慧财务系统进行数据打通，且不同系统中同类数据的一致性存在差异，输出直接可用的数据指标，无需智慧财务再次开发。精准触达数据中台接入全集团5套核算系统以及合并报表系统，智慧财务系统可以精准触达全集团6级316家机构的财务数据，可按照股权关系实时穿透展现下属企业的财务

接口等方式，为集团各业务系统提供数据服务，包括数据查询、数据分析、数据可视化等。数据治理层：建立数据治理体系，包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等，确保数据的合规性和安全性。四、实施步骤需求集团数据中台建设方案一、建设背景随着集团业务的不断拓展和数字化转型的深入，数据量呈爆发式增长，各业务系统数据分散，形成“数据孤岛”，难以实现数据的高效共享和利用。为了提升集团数据管理水平，挖掘数据价值，建设数据中台成为必然选择。二、建设目标整合集团内分散的数据，实现数据的集中管理和共享。建立统一的数据标准和规范，提高数据质量。提供高效的数据服务，支撑集团各业务系统的数据分析和决策。为集团的数字化创新提供数据基础，推动业务的智能化发展。三、技术架构数据采集层：通过ETL工具、数据接口等方式，从集团各业务系统、外部数据源采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储层：采用分布式调研阶段：与集团各业务部门沟通，了解其数据需求和业务痛点，为数据中台建设提供需求依据。方案设计阶段：根据需求调研结果，设计数据中台的技术架构、数据模型、数据流程等方案。开发建设阶段：按照方案设计，进行数据

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...