电网大数据平台实施方案

数据中台实施方案是一系列策略和步骤的集合，旨在构建一个集中化、高效的数据管理和服务平台，以促进数据的整合、治理、分析和应用，支持企业数字化转型。其实施方案涉及多个关键步骤和策略，以下是一些核心。技术实施：技术实施阶段包括环境搭建、数据集成、代码研发三个层面。环境搭建涉及大数据集群、数据研发平台、智能数据应用产品等相关工具的部署。管理策略：管理策略包括建立规范的交付体系、需求管理规范、架构整合与治理、数据资产管理、数据服务与开放、技术选型与架构、组织与文化。核心价值：数据中台的总体目标是使数据产生业务价值，包括快速响应数据需求、建设统一数据平台、打通企业数据资产、提供统一数据服务等设计、开发规范和数据接入。数据中台建设框架：数据中台建设框架包括数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架及数据运营框架等六大组成部分。数据中台技术方案：技术方案是集成数据采集、存储、计算、治理、服务和运营的全方位架构，旨在实现企业数据资产的集中管理和服务化。要点：功能定位与架构设计：数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。架构设计应考虑如何有效地完成抽象、共享和复用的功能，并以全局统一的标准和规范实现数据赋能。构建策略：关键构建策略包括数据

管理和可持续发展。实施数据治理需要一整套完整的方案，涉及多个方面的内容，需要企业充分考虑企业的实际情况和需求来确定适合的实施方案。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的规性等方面的要求得到全面保障。要实现有效数据治理，需要制定一套完整的实施方案。以下是些实施数据治理方案的常用步骤：识别和分类数据资源：企业需要对所有数据进行分类，明确数据的来源、用途、安全级别和手动管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造要求，以保证数据的安全、可靠和可用。确定数据治理组织与人员：企业需要明确数据治理的组织体系，制定公司级别的数据治理架构，包括数据治理委员会、数据管理委员会和数据安全委员会等，以保障数据治理的落实和实施企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

数据归集实施方案在当今信息化社会，数据已成为重要的生产要素和战略资源。如何有效、有序地收集和整合分散的数据资源，是许多组织和企业面临的重要课题。数据归集作为数据管理的基础环节，其科学合理的实施方案对于后续的数据分析和应用具有决定性作用。数据归集是指从多个数据源收集、抽取、转换和加载数据的过程。这一过程不是简单的数据堆积，而是需要遵循特定原则和方法的系统性工作。一个完整的数据归集实施方案通常包含机制，收集数据使用部门的意见，持续改进数据质量和归集效率。一个成功的数据归集实施方案能够将分散的数据资源转化为有价值的资产。通过科学规划、严格执行和持续改进，组织可以建立起有效可靠的数据归集体系，为以下几个关键环节。明确归集目标是首要任务。在开始数据归集前，需要清楚地定义归集的目的和预期成果。是为了业务分析？还是为了建立统一的数据仓库？不同的目标决定了数据归集的范围、深度和方式。例如，某电商平台。由于数据可能来自不同的系统和部门，其格式、编码、单位等往往存在差异。需要建立统一的数据标准，包括数据命名规则、字段定义、编码规范等。选择合适的技术工具是实施保障。根据数据量和复杂度，可以选择ETL工具

数据仓库实施方案涉及多个关键步骤和技术考虑，以下是一些核心组成部分和最佳实践：数据集成：数据仓库需要数据集成技术来整合、清洗和转换数据。数据集成包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据质量检查等多个：实施ETL过程，持续从各个业务系统提取数据，将这些数据转化为结构化的信息，并加载到数据仓库中。这一流程确保了数据的一致性与准确性。性能优化：查询优化是性能优化的核心，直接影响数据检索的速度和效率。可以结构、优势和局限性。数据安全与隐私保护：数据仓库的安全性可以通过访问控制、数据加密、审计和监控、备份和恢复、策略和培训等措施来保证。硬件和软件资源优化：增加内存、提升CPU性能、采用高速存储解决方案环节。分层架构设计：数据仓库通常采用分层结构，包括操作数据层、数据明细层、数据中间层和数据服务层。每一层都对数据进行不同程度的加工和优化，上层依赖于下层提供的数据，但不直接访问底层数据源。ETL过程通过索引优化、分区和分桶、使用缓存、查询简化与重写、聚合优化、并行化和分布式计算以及基于列存储的优化来提高性能。数据模型：数据仓库常见的数据模型包括星型模型、雪花模型和星座模型。这些模型各自具有独特的

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

流程数据规划：结合电网企业的战略规划和业务需求，制定数据治理的总体目标、规划和实施路线图，明确数据治理的范围和重点。数据采集与传输：从电网的各个业务环节采集数据，并通过可靠的通信网络将数据数据质量评估和监控，对发现的问题及时进行治理和优化，包括数据清洗、转换、修复等操作，同时进行元数据管理和数据标准建设。数据共享与应用：在确保数据安全的前提下，建立数据共享平台，实现数据在电网企业内部各部门之间以及与外部相关单位的共享，推动数据在电网运行监控、设备检修、电力市场交易等领域的应用。应用场景电网运行监控与分析：通过对电网实时运行数据的分析，实现对电网状态的实时监控和预警，及时发现和处理电网满意度。发展趋势人工智能与大数据融合：将人工智能技术如深度学习、机器学习等与大数据技术深度融合，实现对电网数据的深度挖掘和智能分析，提高数据治理的效率和效果。区块链技术应用：利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特点，在电网数据的安全存储、共享和交易等方面进行应用探索，提升数据的安全性和可信度。云平台与边缘计算协同：构建云平台与边缘计算协同的架构，将部分数据处理和分析任务下沉到边缘侧，实现数据的就地

大数据平台建设实施方案在当今信息化时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。大数据平台作为数据采集、存储、处理和分析的核心基础设施，其建设对于各行各业都具有重要意义。本文将探讨大数据平台建设实施方案的关键环节，帮助读者了解如何科学、有效地构建大数据平台。一、需求分析与规划大数据平台建设的开始是进行详细的需求分析。不同行业、不同企业对大数据的需求各不相同，因此必须明确平台建设的目标和预期，确保平台能够适应业务发展和数据增长的需求。二、技术架构设计大数据平台的技术架构设计是建设过程中的核心环节。一个典型的架构应包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。数据采集层负责从各种数据建立完善的数据安全防护机制；还有易用性，平台应提供友好的用户界面和开发接口，减少使用门槛。三、实施与部署技术架构确定后，进入具体的实施与部署阶段。这一阶段通常采用分步实施策略，先搭建基础平台，再逐步添加数据清洗、格式转换、验证测试等步骤。对于实时性要求高的系统，还要设计平滑过渡方案，避免业务中断。同时，要建立完善的监控体系，实时掌握平台运行状态，及时发现和解决问题。四、运维与优化平台建成投入使用

发现电数据价值，提升电网发展运营水平，提高对社会经济的服务水平。基于这样的情况，国家电网上海市电力公司筹备建设电力大数据实验平台。问题与需求1、数据的统一储存在电力系统不断的生产、运行、管理过程中，会算法和机器学习算法的调用，以及面向电力应用算法的自定义开发；支持流式数据的实时处理；可对数据进行行列安全控制，安全管理体系做到和Oracle一致。实施效果1、数据模型和信息模型利用大数据应用平台的工作流项目背景国内外高度关注大数据技术发展，大数据已上升为我国的国家战略。随着智能电网的深化建设，电力系统生产、运行、销售、管理等过程产生出大量数据，迫切需要利用大数据技术，高效挖掘多源异构电力数据，深度常大的挑战。2、深度挖掘电力数据价值国网公司希望建设电力大数据的数据仓库和数据集市，提供电力大数据应用模拟环境，提供电力大数据应用集成方案。解决方案选用目前主流的分布式技术，面向电力应用研发了大数据基础平台。拥有InceptorSQL引擎，支持完整的SQL语法，可降低应用开发难度；拥有Hyperbase列式数据库，通过多种索引技术的组合使用，可实现范围查询、模糊查询等高速反馈；支持聚类、回归等通用

。高精度温度传感器能够实时监测机组各部件的温度变化，哪怕是细微的温度异常都能及时捕捉，为预防因过热导致的设备故障提供了重要依据。数据驱动运维技术：基于大数据和机器学习算法，数据驱动运维技术能够对风电高效利用奠定了坚实基础。高效能计算平台：为了实现上述技术的实时应用，需要强大的计算平台作为支撑。边缘计算和云计算相结合的高效能计算平台，能够满足智慧风电对数据处理和分析的高要求。边缘计算在靠近风电模块：智能预警管理模块是保障风电场设备安全稳定运行的“预警卫士”。它基于大数据分析和人工智能算法，对风电机组的运行数据进行实时分析和预测，能够提前发现设备潜在的故障隐患，并发出预警信息。通过对风机历史故障排查和修复的及时性难以保障，增加了设备停机时间，降低了发电效率。另一方面，风电出力具有间歇性和波动性的特点，这与电网对电力供应稳定性和可靠性的要求存在矛盾。如何更好地协调风电与电网的关系，确保发展。而智慧能源解决方案正是在这样的背景下应运而生，成为推动风电行业智能化转型的关键力量。智慧能源方案核心解析关键技术揭秘先进传感与测量技术：在风电机组的复杂运行环境中，先进传感技术发挥着关键作用

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、...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...