大数据脱敏项目建设方案

组合，达到更好的脱敏效。星环数据脱敏软件-TranswarpDefensorTranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据脱敏软件，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，其目的是以某种方式修改数据，使其变得无法识别或无法关联到特定个人或实体。以下是一些常用的数据脱敏方案：哈希加密：使用哈希算法将敏感数据转换为随机的密文，以保护原始数据的安全。常见的哈希算法包括MD5、SHA等。脱敏算法：对敏感数据进行修饰或替换，以使得数据不能够直接被识别和关联。例如，将姓名、电话号码、地址等信息用星号或者下划线替换。混淆化：将敏感数据进行混淆敏感数据，保留匿名数据或样本数据以维护数据完整性和分析价值。例如，删除具有识别性的信息，如姓名，身份证号码等，只保留年龄、性别等基本信息。综合考虑数据安全、可用性和可支配性等因素，可以采用上述多种方案的的数据安全防护体系。Defensor能够帮助企业对敏感数据进行分类分级，并在此基础上，监控敏感数据的使用，能对违规操作，异常行为进行识别与告警；针对个人信息数据，Defensor提供了个人信息去标识化、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。

智慧政务大数据平台项目建设方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。在政务领域，构建智慧政务大数据平台是提高政府治理能力和服务水平的必然选择。本文将详细介绍智慧政务大数据平台的建设方案，从项目背景到实施路径，为相关建设提供参考。一、项目背景与意义当前，政府部门在日常管理和服务过程中积累了海量数据，但由于数据孤岛现象严重，这些数据的价值未能得到充分挖掘。智慧政务大数据平台的建设，旨在打破部门壁垒，实现数据共享与融合，为政府决策提供科学依据，同时提高公共服务效率。从技术层面看，大数据、云计算和人工智能等技术的成熟为平台建设提供了有力支撑。通过整合多源异构数据，构建统一的数据标准和交换机制，可以实现数据的互联互通和深度利用。这不仅有助于提高政府工作的透明度和公信力，还能促进跨部门协同，优化资源配置。二、建设目标与原则智慧政务大数据平台的建设目标主要包括三个方面：一是实现，推动政府数据有序开放，促进社会创新和经济发展。三、总体架构设计智慧政务大数据平台采用分层架构设计，主要包括基础设施层、数据资源层、平台服务层和应用层。基础设施层提供计算、存储和网络等基础支撑；数据资源层

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据脱敏软件，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护体系。Defensor能够帮助企业对敏感数据进行分类分级以及去标识化评级,实现企业个人信息资产保护。等保规范：Defensor提供等级保护2.0规定的数据审计、数据脱敏、数据水印等数据安全防护能力。六大核心能力敏感数据识别与分类分级帮助企业全面梳理敏感资产敏感信息，配置规则适用的审计对象与数据字段，后台生成数据泄露类的告警规则，审计到敏感数据泄露，及时告警通知相关人员进行阻断。大数据平台和数据库的操作审计避免违规操作带来的数据安全风险。平台可以通过镜像网关实现旁路审计，也可以收集大数据组件审计日志进行分析。平台支持对星环大数据平台的登陆、权限、数据库操作事件进行审计溯源，并预置多种审计告警规则，能对高权限操作、数据库高危操作、违规SQL、异常行为等标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于分类分级结果的数据安全防护策略能够支持业务层灵活的数据合规需求。基于分类分级结果的数据安全防护策略，帮助企业在大数据区、大数据应用区，生产数据库区实现数据完全加固与合法合规。

大数据平台搭建报价解析：成本构成与影响因素在数字化转型浪潮中，大数据平台已成为企业提高竞争力的关键基础设施。对于许多计划建设大数据平台的企业而言，了解项目报价构成是决策过程中的重要环节。本文将客观进行需求分析和方案设计。实施开发阶段需要大数据工程师、后端开发人员和前端开发人员协同工作。平台上线后，还需要专职运维人员进行日常监控、性能优化和故障处理。根据项目规模不同，人力成本可能占总投入的30增加采集和集成难度，结构化数据比非结构化数据更易处理。行业合规要求如数据脱敏、审计追踪等安全特性也会增加开发工作量。此外，系统高可用性和灾备需求都与成本正相关。成本优化建议合理规划可以优化大数据平台投入。定期进行资源使用评估，及时释放闲置计算和存储资源。大数据平台建设是一项长期投资，企业不应仅关注初期建设报价，更需考虑总拥有成本。一个设计合理的大数据平台虽然前期投入较大，但能够为企业带来数据驱动决策分析大数据平台搭建的成本结构和影响因素，帮助读者建立合理的预算预期。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、存储层、处理层、分析层和应用层。数据采集层负责从各类数据源获取信息，包括

大数据中心建设是一个涉及多个方面的复杂项目，包括技术架构、管理策略、行业标准等。以下是一些关键点：技术架构：大数据中心的技术架构包括数据源、数据处理层、数据存储层和数据展示层。实现流程通常包括需求分析、设计架构、数据收集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和部署与监控等步骤。管理策略：面对大数据时代的挑战，数据中心的稳定性和效率成为焦点。提出了数据中心并网管理策略，借鉴电网的调度和控制机制一体化大数据中心体系的指导意见，包括统筹规划、科学求实、需求牵引、改革创新等原则，以及加强全国一体化大数据中心顶层设计、优化数据中心布局、创新大数据中心体系构建等总体思路。此外，还有“东数西算”工程，旨在通过全国一体化大数据中心体系，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。数据治理：数据治理是确保数据质量、一致性、可用性、安全性和合规性的基础性工作，对于数据价值挖掘和业务创新非常重要。。效能提升：探讨了通过智能运维（AIOps）策略，结合大数据分析和机器学习技术，实现数据中心的自动化管理、故障预测及快速响应，以提升整体效能并降低运营成本。

集团大数据平台建设方案一、建设目标整合集团内分散在各子公司、各业务系统的数据，打破数据孤岛，形成统一的数据资源池，实现数据的集中管理与共享。利用大数据分析技术，深度挖掘数据价值，为集团战略决策、业务优化、风险管控等提供数据驱动的支持，提升集团整体竞争力。搭建高效、稳定、可扩展的大数据平台架构，满足集团不断增长的数据处理和业务发展需求，适应未来数字化转型的趋势。二、功能模块数据管理功能：提供数据分析，生成分析报告和可视化图表。数据应用：将数据分析结果应用到集团的业务决策、运营管理和风险控制等方面，实现数据价值的转化。五、安全保障措施物理安全：大数据平台部署在安全可靠的数据中心，具备完善的物理：建立数据共享平台，实现集团内各子公司、各部门之间的数据共享；提供数据开放接口，对外向合作伙伴和客户开放部分脱敏数据，促进产业链协同发展。数据安全功能：采用身份认证、访问控制、数据加密等技术，保障数据的。数据安全：对敏感数据进行加密存储和传输，采用数据脱敏技术对对外共享的数据进行脱敏处理，保护用户隐私和企业商业机密。用户安全：建立严格的用户身份认证和授权管理机制，采用多因素认证方式，确保用户身份的真实性和合法性。定期对用户权限进行审查和更新，防止权限滥用。

，制定数据分层及存储策略，并将上游提供的源文件保存在大数据平台上。建立了数据脱敏模块。项目主要是在大数据平台的关系型分析引擎Inceptor中，通过udf函数对数据脱敏，根据具体的要求对姓名、身份证星环科技为北京银行信用卡中心建设的新一代大数据平台，满足用户实际和未来的发展需求，在以下四个方面取得成功经验：搭建了基础数据平台架构。结合北京银行信用卡中心基础IT设施情况及所采购的大数据产品，构建北京银行信用卡中心的大数据平台，处理上游系统的批量或者实时数据，包括批量数据的计算、存储，权限控制、批量数据与下游应用的对接，实时数据的接入、计算和下游应用的对接等。实现了数据的迁移和同步模块。项目对当前贴源层数据、明细汇总层数据进行初始化全量迁移及日常增量同步。针对贴源层和明细层批量历史和增量数据，制定不同的接入方案，在后续实施阶段，根据上游提供的不同字符集的文件进行转码、校验以及对表重新梳理、手机号、卡号等字段进行遮蔽性脱敏、格式化脱敏和一致性脱敏。脱敏后，保证原数据格式不变，对于需要关联的字段保证依旧可以关联等。完成实时数据模块。搭建实时数据平台，对接发卡系统，其中包括实时数据采集程序的

星环数据脱敏软件-TranswarpDefensorTranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据脱敏软件，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护体系的审计对象与数据字段，后台生成数据泄露类的告警规则，审计到敏感数据泄露，及时告警通知相关人员进行阻断。大数据平台和数据库的操作审计：避免违规操作带来的数据安全风险。平台可以通过镜像网关实现旁路审计，也可以收集大数据组件审计日志进行分析。平台支持对星环大数据平台的登陆、权限、数据库操作事件进行审计溯源，并预置多种审计告警规则，能对高权限操作、数据库高危操作、违规SQL、异常行为等场景实现审计告警企业个人信息资产保护。基于分类分级结果的数据安全防护策略：能够支持业务层灵活的数据合规需求。基于分类分级结果的数据安全防护策略，帮助企业在大数据区、大数据应用区，生产数据库区实现数据完全加固与合法合规防护能力：终能生成一份敏感资产风险评估报告，告诉企业分类分级，资产现状如何，安全措施是否落地，以及存在哪些潜在安全风险，终针对星环科技的大数据基础平台TranswapDataHub，Defensor能提供

数据底座建设方案是一个涉及多个方面的复杂项目，它包括数据的采集、存储、处理、分析和安全等多个环节。以下是一些关键点，用于构建一个有效的数据底座：数据采集与汇聚：数据底座需要能够从多个来源采集数据高度可扩展性和灵活性的大数据平台。数据生命周期管理：数据生命周期管理（DLM）是一种方法，用于有效地管理数据的整个生命周期，从数据源到数据废弃。组织文化与流程变革：构建数据文化需要从组织内部进行深刻的，包括内部系统、外部合作伙伴以及互联网等，形成统一的数据视图。数据存储与管理：数据底座应提供数据存储解决方案，如数据仓库、数据湖等，以存储海量数据，并支持结构化和非结构化数据。数据治理：包括数据质量管理、数据安全、合规性管理等，确保数据在整个生命周期中的可靠性和安全性。数据标准化和规范化：对数据进行标准化处理，以减少数据冗余，提高数据一致性，便于数据的分析和共享。数据服务化：将数据封装成服务，供不同的业务线和应用调用，提高数据的可用性和灵活性。数据安全和隐私保护：保护数据不被未授权访问，确保遵守相关的数据保护法规和标准。数据的可访问性和可用性：确保数据可以被授权用户方便地访问和使用，支持业务决策和

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...

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，...

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...

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，...

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...

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...

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...

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...

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...

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...