元数据血缘分析 图数据库

血缘分析指对数据的流转关系进行溯源分析。血缘分析是一种追溯数据来源和流转路径的技术，主要用于数据管控和数据治理，帮助企业了解数据的产生、处理和使用情况，确保数据的准确性和可靠性，同时确保企业的合规性和安全性。血缘分析的主要步骤包括：数据采集：将数据从各个系统、应用中采集到一个集中的数据仓库或平台中；数据集成：将不同来源的数据进行整合，构建数据模型，为后续的分析和查询提供便利；数据处理：对数据进行以图形化的形式展示，使数据更容易被理解和利用；血缘分析：根据数据处理过程和数据流转路径，追溯数据的来源和去向，确定数据的准确性和可靠性，同时能够发现数据异常和风险。血缘分析的应用范围广泛，包括金融的问题，有效提高医疗质量和安全性。血缘分析是企业数据管理和治理的重要工，能够帮助企业发现数据异常和风险，保证数据的准确性和可靠性，为业务决策提供有力支持。、医疗、电商、物流等多个行业。例如，在金融行业中，血缘分析可以帮助企业追溯交易的来源和去向，发现潜在的交易风险，确保交易的安全和合规性。在医疗行业中，血缘分析可以追溯病人的诊疗记录，发现病情漏诊和治疗不当

随着企业在数字化转型中数据量的不断增长，数据血缘分析正成为一种越来越受欢迎的数据管理和保护工具。数据血缘分析是指通过分析数据产生的过程、流向和使用，来跟踪和确定数据质量及安全性的一种技术手段。什么是数据血缘分析？数据血缘分析的核心是数据血缘关系的分析。所谓数据血缘关系，指的是在数据处理过程中，一个数据元素（例如某个字段）如何从一个数据状态转移到下一个数据状态。具体来说，数据血缘的分析主要包括以下几个方面：数据来源与去向：数据血缘分析可以记录数据的来源和去，帮助企业明确数据的运用情况，以便更好地管理和保护数据资产。例如，企业在进行数据交换时，可以利用数据血缘分析来追踪数据的交换历史和接收方。数据处理过程：数据血缘分析可以追踪数据在处理过程中经过的每个步骤和变化，例如数据加工、转化和清洗等。这可以帮企业更好地解和管理数据过程，提高数据的准确性和安全性。数据使用情况：数据血缘分析可以记录数据被谁使用、何时使用以及如何使用，精确掌握数据的使用范围和权限，确保数据的安全性和隐私性。数据血缘分析的应用场景数据合规性监测：在金融服务、医疗保健、能源等行业中，合规性是非常重要的。数据血缘分析可以帮助

帮助开发人员更好地理解数据结构和数据处理流程。在搭建数据库时，元数据定义了表结构、字段类型、约束条件等，使得数据库系统能够准确地存储和管理数据。在数据处理过程中，如ETL（Extract。它记录了数据的使用方式、访问权限以及与业务指标的关联关系。（二）元数据管理借势血缘解析血缘解析对于元数据管理而言，就像是一双有力的翅膀，能够帮助元数据管理实现更强大的功能，尤其是在数据溯源和影响分析解锁数据密码：血缘解析与元数据管理探秘数据世界的“家族谱系”：血缘解析在数据的广袤天地中，数据血缘宛如人类家族的血缘纽带，默默串联起数据的前世今生。简单来说，数据血缘描述的是数据从诞生之初，历经重重偏差较大时，借助数据血缘，数据分析师能够迅速定位问题所在，是源头数据录入错误，还是中间计算环节出现偏差，从而及时采取措施进行修正。在企业进行业务调整或系统升级时，数据血缘也能帮助评估数据变更对其他相关可以建立起数据资产目录，清晰地了解自身拥有哪些数据资产，以及这些数据资产的分布和使用情况。当企业进行数据整合、数据共享或数据分析时，元数据能够确保不同部门、不同系统之间对数据的理解一致，避免因数据定义

的工作人员想要获取客户的信用评级数据，只需在数据目录中输入关键词“客户信用评级”，就能迅速找到存储该数据的数据库表、相关字段以及数据的更新频率等信息，无需在众多系统和数据文件中盲目搜寻。血缘分析血缘分析仓库，再经过数据分析模型的处理，最终生成销售报表和数据分析报告。血缘分析功能可以将这一系列的数据流动过程以图形化的方式呈现出来，让数据使用者清楚地了解数据的来龙去脉。当销售报表中的数据出现异常时，通过血缘分析，技术人员能够快速追溯到问题的源头，是原始数据录入错误，还是ETL过程中的数据转换出现问题，从而及时采取措施进行修复。影响分析与血缘分析相反，影响分析主要关注当某个数据对象发生变化时，会对哪些下游数据和业务产生影响。比如，企业决定修改客户信息表中的某个字段定义，通过影响分析，元数据管理平台可以自动识别出依赖该字段的所有报表、数据分析模型以及相关业务流程。这样一来，企业在进行数据变更时，能够提前评估变更带来的影响，通知相关业务部门做好应对准备，避免因数据变更导致业务中断或数据分析结果出现偏差。数据质量管理元数据管理平台还可以与数据质量管理功能相结合，通过元数据定义的数据标准和规则，对数据的准确性

血缘关系和影响分析元数据血缘关系和影响分析，这两个功能在TDH5.0的数据治理工具TranswarpGovernor中被引入。Governor通过整合分散在各个系统、应用、数据库等不同数据源中的元数据关系和影响分析图，对元数据之间的关系进行剖析。以下是对视频中操作流程的解释：数据库中有一张表table_demo，现在根据表table_demo再创建一张表table_ctas_demo。另外create流动变化关系图谱，使用户更全面的掌握数据，把握数据变化。1.血缘关系图下面是来自于Governor元数据血缘关系图的示例。血缘图以目标对象的第一代祖先为起点，以目标分析对象为终点，按照转化关系逐层扩展。血缘图直观的展示了目标对象的产生过程，包括从哪些表转换而来，经历了哪些转换，从而帮助推测出它在此过程中被赋予的含义，以及会受到的潜在影响。2.影响分析图这是来自于Governor元数据影响分析图的示例的提升、多元化的发展，而不提供良好的元数据关系管理，将因缺乏对数据的控制审核，而带来混乱和风险，甚至引发灾难。Governor中实现的血缘关系和影响分析图，将有助于监控元数据关系，使数据的发展过程

中心是元数据核心功能之一，整个元数据的输出就是数据地图，用户可以通过元数据中心查看表的元数据信息、任务信息、血缘关系血缘分析、使用信息等。元数据服务：统一元数据服务主要提供查询表、指标、维度基本信息的基础扮演着重要角色，它支持企业指标、报表的动态构建，数据服务的统一管理和运营，并实现利用元数据驱动IT敏捷开发。元数据还统一管理分析模型，支持数据增值、数据变现，实现暗数据的透明化，增强数据活性，并解决数据中台的元数据管理功能包括元数据的增删改查、变更管理、对比分析、统计分析等。这些功能有助于实现元数据在组织范围内的信息共享，并对元数据的变更历史进行查询，对变更前后的版本进行比对。元数据中心：元数据元数据服务以及查询表级血缘、字段级血缘的血缘服务。安全管理：通过元数据设置表及字段的安全等级，加密，脱敏，授权等，然后结合相应的规则对数据表及字段访问进行控制，确保数据安全。数据中台的元数据管理是确保数据中台有效运作的关键组成部分，它涉及到元数据的收集、整合、管理和应用。以下是数据中台元数据管理的一些核心策略和实践：元数据管理架构及策略：元数据管理架构包括产生元数据

工作中。通过元数据，可以实现数据的目录管理、数据血缘分析、数据影响评估、数据质量监控等功能，帮助用户更好地理解数据的来源、含义、关系和质量状况，从而提高数据的使用效率和决策的准确性。此外，元数据还应感兴趣的数据资源，提高数据的发现和利用效率。数据血缘与影响分析：元数据记录了数据的产生、转换和流动过程，通过对元数据的分析，可以构建数据血缘关系图，展示数据从源头到最终应用的整个生命周期。这有助于数据治理团队在数据出现问题时，快速追溯问题的根源，确定受影响的范围，并采取相应的措施进行修复和改进。同时，数据血缘分析还可以支持数据的影响评估，当对某个数据源或数据处理环节进行变更时，能够提前预测可能、关系、业务规则、数据字典、技术架构等方面的描述。采集的方式可以是自动化工具与人工录入相结合，确保元数据的全面性和准确性。元数据存储：选择合适的存储介质和技术架构来存储元数据，常见的包括关系型数据库、元地理解数据的含义和业务规则，而技术人员则可以依据元数据进行系统设计、开发和维护。例如，在新系统的建设过程中，业务人员可以通过元数据向技术人员清晰地阐述业务需求和数据要求，技术人员则可以根据元数据进行数据库设计和数据接口开发，确保系统能够满足业务需求，同时也提高了数据治理工作的协同性和效率。

：实时监控元数据的变化情况，对元数据的异常变化、数据质量问题等进行预警，及时通知相关人员进行处理。元数据智能分析：利用人工智能和机器学习技术，对元数据进行深度分析，如数据血缘分析、影响分析、数据热度分析等决策、数据开发、数据分析等活动提供及时准确的信息支持，帮助用户更好地理解和使用数据。主要功能元数据自动发现与采集：主动扫描各种数据源，包括数据库、文件系统、应用程序等，自动发现其中的数据元素、数据不同数据源之间的采集和传输，确保元数据的及时更新和整合。人工智能与机器学习技术：运用人工智能和机器学习技术，如自然语言处理、深度学习、图算法等，对元数据进行智能分析和处理，提高元数据管理的自动化和主动元数据管理是一种相对于传统被动式元数据管理更为积极主动的管理方式。概念与内涵主动元数据管理强调以一种前瞻性、自动化和智能化的方式对元数据进行管理，通过实时或近实时地捕获、整合、分析和利用元数据，使元数据能够主动地为数据治理、数据管理和数据分析等活动提供支持，而不仅仅是作为一种静态的文档或记录。关键特点实时性与动态性：能够实时或近实时地采集和更新元数据，及时反映数据的变化情况，如数据的新增

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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。