疫情防控大数据平台应用实施方案

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。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。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

线上培训、大数据智能分析服务、大数据平台（私有云部署）三项服务。同时，星环科技也在利用大数据技术不断支持政府部门和运营商做疫情数据分析，为疫情数据分析、防控和预测等做出贡献。使用申请及免费使用期：TranswarpUniversityOnline是星环科技基于大数据、人工智能自有知识产权研发的一款针对大数据和人工智能等相关技术领域的在线科研学习云平台。该平台提供了学、练、训、测一站式技术学习方案，助力政府(TranswarpSlipstream)，知识库(TranswarpSearch和TranswarpStellarDB)，操作型数据库(TranswarpHyperbase)，数据科学平台(TranswarpDiscover)，能够更有效的利用数据进行疫情防控和分析。接下来的疫情防控持久战，星环科技与极客邦科技为此特别联合百家企业共同发起“抗击疫情企业联合行动”，向社会各界有需求的企业和个人，提供公益支持。●免费开放数据分析服务用于疫情分析我们郑重承诺，即日起至疫情、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。免费提供数据智能分析云服务2星环科技数据智能云服务平台，是星环科技推出的一项基于云计算的大数据智能分析服务；该服务充分发挥了星环科技多年来所

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

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，为数字化转型打下坚实基础。在实际操作中，还需要根据具体行业特点和业务需求进行灵活调整，确保方案的可操作性和实效性。数据归集作为数据价值链的起点，其重要性不言而喻。只有做好数据归集工作，后续的数据存储、处理、分析和应用才能顺利开展，最终实现数据驱动决策的目标。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

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源获取数据，包括结构化数据和非结构化数据；数据存储层需要设计合理的数据仓库或数据湖方案，确保数据的安全性和可访问性；数据处理层包含批处理和流处理能力，支持复杂的数据分析任务；数据应用层则提供可视化、报表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

工业和信息化部印发《工业领域数据安全能力提升实施方案(2024—2026年)》，提出到2026年底，我国工业领域数据安全保障体系基本建立。数据安全保护意识普遍提高，重点企业数据安全主体责任落实到位，重点场景数据保护水平大幅提升，重大风险得到有效防控。数据安全政策标准、工作机制、监管队伍和技术手段更加健全。数据安全技术、产品、服务和人才等产业支撑能力稳步提升。关键指标包括：基本实现各工业行业规上企业数据安全要求宣贯全覆盖;开展数据分类分级保护的企业超4.5万家，至少覆盖年营收在各省(区、市)行业排名前10%的规上工业企业;立项研制数据安全国家、行业、团体等标准规范不少于100项;遴选数据安全典型案例不少于200个，覆盖行业不少于10个;数据安全培训覆盖3万人次，培养工业数据安全人才超5000人。

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

大数据平台项目实施方案在当今数字化时代，大数据已成为企业决策和业务发展的核心驱动力。构建一个高效、稳定的大数据平台，对于企业提高数据处理能力、挖掘数据价值至关重要。本文将详细介绍大数据平台项目的实施方案，帮助读者了解从规划到落地的关键步骤。一、项目背景与目标随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已无法满足企业的需求。大数据平台的建设旨在解决数据存储、处理和分析的瓶颈问题，实现数据的集中管理和顺利进行。三、架构设计大数据平台的架构设计是项目的核心环节。通常采用分层架构，包括数据采集层、存储层、处理层和应用层。数据采集层负责从各种数据源收集数据；存储层采用分布式文件系统或数据库，确保数据的高可用性软件组件；数据迁移阶段将现有数据导入新平台；功能测试阶段验证系统的各项功能；性能优化阶段则通过调优提高系统效率。每个阶段都需严格把控质量，确保项目按计划推进。六、数据安全与合规数据安全和合规性是大数据平台长期稳定运行的关键。八、项目评估与持续优化项目完成后，需进行评估，包括系统性能、用户体验和业务价值等方面。通过收集反馈和监控数据，发现潜在问题并进行优化。大数据平台的建设是一个持续迭代的过程，随着业务需求和技术发展，需不断更新和升级，以保持其竞争力和生命力。

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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。...