保险数据治理实践

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供全面、准确、及时的数据支持，助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台为保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为保险数仓提供全面的数据支持。在保险

、中国银行齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，如何建设银行+保险大数据平台”这一主题进行圆桌对话。几大银行+保险前沿公司从数据洞察、数据关联、数据治理、模型构建、数据应用诸多角度进行了经验分享。通过搭建大数据公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据。02、大数据和人工智能在银行风控体系中的探索和实践恒丰银行科技开发部副总经理赵毅认为，大数据时代，信息量、数据量更加庞大，数据处理更需要精准，即时，大数据技术促进商业银行的改变。与传统风控方式不同、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率

近日，国内知名数字化产品点评咨询机构字母点评举办了《数字化实践大会》知识图谱专场直播活动，星环科技受邀参加演讲，产品市场解决方案负责人何韵秋基于星环科技知识图谱平台Sophon与分布式图数据案例，共同为中国企业数字化转型贡献力量。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，目前已经帮助金融、政府、能源、交通。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、规则模型和算法构建工具，底层对接分布式图数据库StellarDB，上层面向应用提供了金融风控数智化转型解决方案，提供较多的业务模型辅助客户进行决策。在某股份制银行知识图谱中台实践中，星环科技基于Sophon及库StellarDB分享了某股份制银行知识图谱中台实践。《数字化实践大会》是一档以企业数字化实践分享为核心的直播系列节目，节目围绕各行业数字化转型的通用问题，邀请业内具有丰富实践经验的专家，深度分享很好实践

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动AI应用创新的重要驱动力。数据可谓是大模型的“灵魂”，塑造了其独特的“个性”。日前，大数据技术标准推进委员会发布了《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》，以数据治理为抓手，创新性地提出了面向人工智能全生命周期的治理实践方法，为人工智能场景中数据治理路径指明了方向，使数据治理的价值能够在时人工智能时代背景下最大化激活。星环科技积极参与了报告的编写工作。面向人工智能的数据治理（DG4AI，DataGovernanceforArtificialIntelligence）是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性专题工作，提升数据管理水平。随着技术的快速发展与实践的进一步落地，数据治理将推动人工智能应用的高质量发展，星环科技将持续为此贡献智慧力量。软件产品矩阵。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、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智化转型，最大化激活

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

数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化等核心问题。根据功能侧重点的不同，数据治理产品可以分为以下几大类别。元数据管理工具是数据治理产品中最基础的类别。这类产品专注于捕获、存储、分析和展示关于数据的数据，即元数据。它们能够自动发现数据资产，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从

数据治理业务：数字化时代的基石在信息爆炸的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。数据治理业务作为确保数据质量、安全性和可用性的系统性方法，正逐渐成为各类组织不可或缺的管理实践。本文将介绍数据治理的基本概念、核心要素以及实施价值，帮助读者理解这一重要领域。数据治理的定义与内涵数据治理是一套涉及组织内数据使用、管理、保护和分发的政策、流程和标准的集合。它不仅仅是技术层面的问题，更是跨越业务、管理和技术多个维度的综合体系。良好的数据治理能够确保组织中的数据准确、一致、安全且合规，为决策提供可靠依据。从本质上讲，数据治理是连接数据技术与业务需求的桥梁。它既关注如何存储和处理数据的技术细节，也关注如何利用数据创造业务价值。在数字化程度日益加深的今天，缺乏有效数据治理的组织将面临数据孤岛、质量问题和合规风险等多重挑战。数据治理的核心组成部分一个完整的数据治理框架通常包含几个关键要素。数据质量管理确保数据治理不可忽视的部分，特别是在隐私法规日益严格的背景下。这包括数据分类、访问控制、加密和脱敏等措施。此外，数据生命周期管理规定了数据从创建到归档或销毁的全过程处理规则，确保数据在每一阶段都得到适当

物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还和隐私泄露的有吸引力的目标。物联网中的数据治理包括实施强有力的安全措施和隐私控制，以保护数据免受未经授权的访问，并确保遵守数据保护法规。数据可扩展性：随着组织物联网基础设施的增长，数据治理有助于管理数据治理，数据可能变得不可靠，导致做出糟糕的决策。有效的数据治理确保数据准确、可访问和可理解，支持数据驱动的决策。合规性和责任：在数据隐私法规越来越严格的背景下，数据治理对于确保合规性至关重要。它执行责任，明确谁负责数据管理以及如何处理数据以满足法律要求。至关重要。这包括定义清晰的政策和程序，以管理数据的收集、存储和访问。边缘计算：采用边缘计算可以减少延迟和带宽使用，通过在数据源附近处理数据来提高响应速度、可扩展性和可靠性。高级分析和机器学习：利用高级

开展数据治理需要遵循一系列实践方法、使用特定的工具，并依据一定的框架。以下是整理的数据治理实施的关键点：明确目标与范围：确定数据治理想要达成的具体目标，例如提升数据质量以满足特定业务分析需求，或是位置、数据量、数据质量状况、数据安全措施、数据流程以及现有的数据相关制度和标准等。这有助于发现当前数据管理中存在的问题和痛点，为后续制定针对性的治理策略提供依据。制定数据标准：根据业务需求和行业最佳实践确保数据安全性以符合法规要求等。同时，清晰界定所涉及的数据范围，是涵盖全企业的数据，还是特定业务领域、特定系统的数据。组建团队：成立一个跨部门的数据治理团队，成员应包括来自业务部门、信息技术部门、数据管理部门等的专业人员。业务人员了解数据的业务含义和使用场景，技术人员负责实施数据治理的技术方案，数据管理员则专注于数据的日常管理和维护。现状评估：对现有的数据管理情况进行全面清查和评估，包括数据的存储架构与流程：审视现有的数据架构，看其是否能够满足数据治理和业务发展的需求。如有必要，进行数据架构的优化和整合，包括数据仓库、数据湖的建设或改进，以提高数据的存储、处理和检索效率。同时，梳理和优化数据的

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...