电网基建管控系统数据治理方案

电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程，旨在提高数据质量，保障数据安全，提升数据价值。治理背景和目标背景：随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展，电网数据量呈爆发式增长，数据来源广泛且类型复杂，包括设备运行数据、电力交易数据、用户用电数据等。目标：通过数据治理，实现数据的标准化、规范化、一致化，提高数据的准确性、完整性和及时性，为电网的安全稳定运行、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像用户隐私，一旦泄露或被篡改，将可能造成严重的安全事故和社会影响，因此数据安全防护要求高。业务系统集成困难：电网企业存在多个不同时期建设的业务系统，如EMS（能量管理系统）、DMS（配电管理系统ETL（Extract，Transform，Load）工具、数据总线等技术，实现不同业务系统之间的数据抽取、转换和加载，解决数据孤岛问题。数据建模技术：根据电网业务需求，建立设备模型、电网拓扑模型

近日，星环科技创始人兼CEO孙元浩受邀参加支撑“新基建”，服务“新发展”主题会议，与产业各方共同探讨“新基建”，结合星环科技在新基建中的实践经验，分享“基于新基建之大数据平台的规划与思考”的主题演讲，并参与圆桌论坛环节：新基建带来的机遇和挑战。会议由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会作为指导单位，上海大数据联盟、江苏省盐南高新区主办。孙元浩首先在演讲环节分享了新一代基础设施建设的由来“1+3”全栈数据云平台，满足企业数字化转型中的各类诉求，给企业提供平台化、生态化的数字化转型解决方案。可以将客户横跨多个云平台、多个数据中心上的数据进行打通和统一管理；并结合各行业实际情况，发布了贴近客户需求的知识图谱全栈解决方案、基于边缘计算的云边一体AIoT解决方案和基于人工智能和复杂网络的实时反欺诈解决方案。接受电视台采访孙元浩：“利用新一代的技术：云、大数据和人工智能，可以很好的赋能各个城市治理全方位变革。此前，在数字政府方面星环科技TDC数据云平台打造城市级数据中心，对各委办局提供开发租户空间和数据资产，包括大数据平台、开发工具、人工智能平台、DevOps、微服务等，实现全市公共数据集中统一管理、全生命周期的数据治理、数据共享整合应用。

将介绍大数据基建的概念、重要性以及其在新基建中的角色。一、什么是大数据基建？大数据基建是指为支持大规模数据存储、处理和分析而构建的基础设施体系。它包括硬件设施（如数据中心、服务器、存储设备等）和软件系统（如分布式计算框架、数据库、数据分析工具等）。大数据基建的核心目标是提供高效、可靠、可扩展的数据处理能力，以满足企业和政府在数字化转型中对数据的海量需求。二、大数据基建的重要性（一）数据存储与管理成为重要问题。大数据基建通过加密技术、访问控制和数据备份等手段，确保数据的安全性和可靠性。三、大数据基建在新基建中的角色大数据基建是新基建的重要组成部分，与5G、人工智能、工业互联网等领域密切相关。在分析，实现对物理系统的精准模拟和优化。例如，网络数字孪生技术可以实时监控和优化网络性能，提升资源利用效率。四、大数据基建的未来发展趋势（一）智能化与自动化未来的大数据基建将更加智能化，通过AI技术实现大数据基建随着数字经济的蓬勃发展，大数据基础设施（简称“大数据基建”）已成为推动社会进步和经济转型的关键力量。大数据基建不仅是数据存储和处理的物理基础，更是实现数据价值、驱动智能决策的核心引擎。本文

基层部门之间的数据孤岛，促进数据在不同业务系统和部门之间的流通与共享，加强部门协同合作，提高基层治理效率。提升决策科学性：通过对基层数据的深度分析和挖掘，发现基层社会经济发展中的问题和趋势，为制定科学基层数据治理是指针对基层组织（如社区、乡镇、基层政府部门等）在业务开展过程中所涉及的各类数据进行收集、整理、存储、分析和应用等一系列管理活动，旨在提升基层数据质量，保障数据安全，挖掘数据价值，以更好、环境监测数据等。然而，这些数据往往存在分散、不一致、不准确等问题，难以满足基层精准化、精细化治理的需求。治理目标提高数据质量：确保基层数据的准确性、完整性和一致性，减少数据错误和缺失，使数据能够真实反映部门、不同系统的基层数据进行整合，消除数据重复和冗余，形成统一的数据资源池。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，定期对基层数据质量进行监测和评估，及时发现并纠正数据质量问题。通过数据清洗、数据验证地服务于基层治理决策、公共服务提供以及社会事务管理等工作，以下是详细介绍：治理背景随着信息技术在基层治理中的广泛应用，基层组织积累了大量与民生、经济、社会事务等相关的数据，如居民信息、企业经营数据

”背景下，星环科技推出了自研的联邦云技术，可以有效解决跨数据中心的统一数据管理、应用管控和资源调度，从而推动了新型数据技术的快速运用，数据创新的模式也将随之发生很大改变。在新基建的七大领域中，星环科技公正性，本次评选机器之心研究团队基于「机器之心Pro」上百万条机构、解决方案、智能应用、案例及事件数据，设计超过40个评估维度，近200个专业指标，邀请领域内的顶级专家参与评审。「AI中国」机器之心高质量发展，推动产业优化升级，创造发展新机遇。2020年，星环科技在新基建方面先后收获了《新基建成长企业100强》、《2020“新基建”产业独角兽TOP100》等奖项，用自身科技实力助力新基建。在“新基建可以为多个领域提供技术和产品支撑。尤其是在数据中心建设和人工智能领域，在金融、交通、制造等行业有众多人工智能落地场景。加快“新基建”建设助力企业数字化转型在“新基建”建设中，星环科技围绕容器云平台科研学习云平台TranswarpUniversityOnline提供了学、练、训、测一站式技术学习方案，助力政府、高校、科研院所在先进技术领域快速获取多的知识、得到快的提升，实现大数据创新基础建设。新

躬行实践银行数智化转型应用探索随着数字新基建和信创的不断推进，星环科技推出了大数据平台等数字化基础平台产品，被众多银行及其他金融机构选用。除银行业外，在为证券、保险、基金等金融细分领域的数智化转型和5月10日，星环科技与亿欧智库联合发布了《九层之台，起于累土：数字新基建助推银行数智化转型》报告。报告围绕银行数智化转型和数字新基建展开，指出“纵向基础建设+横向数据联通”是银行数智化转型的根本路径——数字新基建是银行数智化转型的基石，大数据建设则贯穿数字新基建各细分领域。在应用实践部分，报告着重介绍了星环科技在银行数智化转型领域的探索和成就。该报告对银行数智化转型提供非常有价值的参考依据和行动数智化转型具体细分为领导力与组织转型、渠道转型、营销转型、风控转型、核心系统转型和核心技术应用，并对每一细分方向的变革思路做详细阐释。银行数智化转型主要分为三个阶段：信息化、数字化和智能化，三个阶段之间。围绕数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全生命周期，公司研发了一系列软件产品，包括大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）、分布式关系型数据库ArgoDB和KunDB

。电网数字化转型的核心是智能化运行系统。智能化运行系统是一种基于智能化技术的电力系统运营管理平台，可以对电力系统进行全面监测、智能分析和优化调度。利用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了对电网运行、设备状态、能源流动等各个方面的实时监测和可视化管理。智能化运行系统具有实时性、精准性、智能性、可靠性和安全性等特点，可以极大地提高电网运行效率和可靠性，提高能利用率和用户满意度。电网数字化转型还包括助力电网数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供随着信息技术的发展，电网数字化转型正逐渐成为电力行业的趋势。数字化转型的目的是利用现代化的技术手实现电网的智能化、自动化和高效化，提高网的运行效率和可靠性，降低运营成本，促进电力行业的可持续发展

等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务资产进行全面清查和梳理，了解数据的分布、存储方式、数据质量状况、数据管理流程以及相关业务系统的情况，通过数据质量评估工具和方法，对数据质量进行量化评估，找出存在的问题和痛点，形成详细的数据治理现状调研报告。方案设计与制定阶段：根据现状调研与评估的结果，结合企业的业务需求和发展战略，制定详细的数据治理方案，包括数据质量管理方案、数据标准制定方案、数据安全管理方案、数据集成与共享方案、元数据管理方案和主数据管理方案等，明确各项数据治理任务的目标、步骤、责任人、时间节点以及技术工具选型等内容。实施与执行阶段：按照数据治理方案的要求，组织开展各项数据治理工作，包括数据清洗、转换、加载，数据标准的落地实施

大数据风控解决方案在数字经济时代，金融风险呈现出复杂化、隐蔽化的特征。传统的风控手段已难以应对日益增长的金融欺诈和信用风险。大数据风控解决方案应运而生，提供了全新的风险管理工具。一、大数据风控的核心。通过机器学习算法，系统能够自动发现潜在风险模式，实现风险的智能化管理。二、技术架构与实现路径大数据风控系统采用分布式架构，包括数据采集层、特征工程层、模型计算层和决策应用层。数据采集层整合内部交易数据和外部第三方数据；特征工程层进行数据清洗、转换和特征提取；模型计算层运行风险评估算法；决策应用层输出风险评分和预警信号。系统实现路径包括数据治理、模型开发、系统集成和持续优化四个阶段，每个阶段都需要严格监测业务异常，防范操作风险。这些应用显著提升了金融机构的风险防控能力，降低了业务损失。四、挑战与对策大数据风控面临数据质量、模型可解释性、隐私保护等挑战。应对这些挑战，需要建立完善的数据治理体系，采用价值大数据风控通过整合多源异构数据，构建全方位的用户画像，实现风险的精准识别和预警。它突破了传统风控的数据局限，将社交数据、行为数据、位置数据等纳入风险评估体系，显著提升了风险识别的准确性和时效性

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...

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...

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。

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。...

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...

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...

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...

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...