电 数据治理

电商数据中台是电商企业用于整合、存储、处理和共享电商业务数据的平台。汇聚了来自电商平台各个环节的数据，包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源，通过数据治理形成数据资产，为电商企业数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能：数据整合与共享：打破电商企业内部的数据孤岛，将分散在各个业务系统的数据整合到一起，实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持：通过对用户数据的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构：数据采集层：数据源多样：涵盖电商平台内部的多个系统，如商品管理系统、订单系统（订单详情、支付信息）、用户系统（用户注册信息、登录行为：数据服务接口构建：以服务的形式将数据提供给电商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口，明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求）。数据可视化服务提供：集成数据可视化工具或自行开发可视化模块，将对供应链的有效管理。通过数据分析预测商品销量，优化库存管理，调整采购计划，减少库存积压和缺货现象。数据治理：数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典。元数据管理：收集和管理

电商数据中台是指一个集合了电商业务系统中所有数据的平台，可以用于数据的深度挖掘和分析，以支持决策和优化。电商数据中台可以为新零售电商提供统一的技术平台和标准化的数据管理，使得企业能够在快速变化的市场环境中保持竞争力。电商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据，将不同数据之间的关系和联系进行梳理，从而实现数据结构与归纳，以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗、数据质量、数据建模和数据可视化等模块，可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘，从而方便各员工进行业务决策和管理分析。电商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐，根据用户搜索行为、购买历史和个人资料等数据，生成个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体，可以提供更加灵活的推荐策略，从而帮助企业优化商品推荐策略，提高用户购买率满意度。电商数据中台还可和采购计划，降低企业的库存、物流和资金成本等。电商数据中台不仅有助于提升数据资产的价值和效益，还能使企业更高效地开展业务，提高核心竞争力，实现业务的高速发展和快速增长。星环数据中台解决方案星环数据中台

电商数据归集建设方案在数字经济蓬勃发展的今天，电子商务已成为现代商业活动的重要组成部分。随着电商平台交易量的快速增长，海量数据不断产生，如何有效归集、管理和利用这些数据成为企业面临的重要课题。电商数据归集建设不仅能够帮助企业优化运营流程，提升高决策效率，还能为精准营销和用户体验改善提供有力支撑。本文将介绍电商数据归集的概念、建设步骤及技术实现。电商数据归集的概念与重要性电商数据归集是指通过分析和应用奠定基础。电商数据归集的重要性体现在多个方面。首先，它能够提供全面的业务洞察，帮助企业了解市场趋势和消费者偏好。其次，归集后的数据可以支持更精准的用户画像构建，实现个性化推荐和服务。再者，统一的数据管理能够显著提高运营效率，减少重复工作和资源浪费。此外，良好的数据归集体系是进行大数据分析和人工智能应用的前提条件。电商数据归集的建设步骤建设一个完善的电商数据归集系统需要遵循科学的步骤和方法。首先是需求分析，明确归集的目标和范围，确定需要收集的数据类型及其用途。这一阶段需要与各业务部门充分沟通，了解他们的数据需求和使用场景。第二步是数据源识别与评估。电商企业的数据通常分布在网站、移动应用

。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机组海量的运行数据进行深度挖掘和分析。通过建立设备运行状态的数学模型，系统可以对设备的健康状况进行实时评估，并预测设备可能出现的故障。当模型预测到某台风电机组的发电机在未来一周内有较高的故障概率时，运维人员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。通过对风机历史解锁风电新智慧：开启能源未来新时代风电行业现状洞察在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的大背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中占据着日益重要的地位。然而，随着风电产业规模的

电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程，旨在提高数据质量，保障数据安全，提升数据价值。治理背景和目标背景：随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展，电网数据量呈爆发式增长，数据来源广泛且类型复杂，包括设备运行数据、电力交易数据、用户用电数据等。目标：通过数据治理，实现数据的标准化、规范化、一致化，提高数据的准确性、完整性和及时性，为电网的安全稳定运行、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像、用户模型等，为数据的存储、分析和应用提供统一的模型基础。数据加密与访问控制技术：运用加密算法对敏感数据进行加密处理，通过身份认证、授权管理和访问控制等技术，确保只有合法用户才能访问和操作相应的数据。治理流程数据规划：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

智能数据治理是一种将人工智能、机器学习等智能技术与传统数据治理方法深度融合的创新治理模式，旨在更高效、精准地管理和优化企业数据资产，提升数据质量和价值。核心特点自动化程度高：利用智能算法和工具，能够自动执行数据治理任务，如数据清洗、分类、匹配等，大大减少人工干预，提高治理效率。智能决策支持：通过对大量数据的分析和挖掘，提供智能决策建议，帮助数据治理人员更好地制定治理策略和方案。实时监控与预警：实时监测数据质量和治理过程，及时发现异常和问题，并自动发出预警，以便快速响应和处理。自适应学习能力：能够根据数据的变化和治理的反馈，不断调整和优化治理模型和算法，实现自适应治理。关键技术机器学习算法图谱构建：通过构建数据知识图谱，将数据之间的关系以图形化的方式展现出来，帮助治理人员更好地理解数据结构和关联，为数据治理提供更全面的视角。主要应用数据质量管理：自动检测数据中的错误、缺失、重复等问题，智能分析问题产生的原因并给出修复建议。如在电商平台中，自动识别商品描述不规范、价格异常等问题。元数据管理：自动采集、整理和关联元数据，实现元数据的动态更新和维护。数据安全管理：运用智能技术进行用户行为

11月13日，上海仪电集团党委委员、副总裁黄金刚一行莅临星环科技走访调研，星环科技创始人兼CEO孙元浩等接待了走访团，并陪同参观了公司全新的办公环境。孙元浩向走访团一行介绍了星环科技的技术发展和行业落地情况。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。自成立以来，星环科技一直坚持自主研发与技术创新，已形成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。目前公司产品已经在金融、政府、能源、交通、制造等十几个行业应用落地，拥有超过1400家终端用户。参观结束后，双方开展了座谈交流，围绕大数据、人工智能、智慧城市等多个方面展开了深入沟通交流。早在2019年，上海仪电集团与星环科技就签署了全面战略合作，充分发挥各自优势，共同建立新型紧密的智慧城市战略合作伙伴关系。走访团一行对星环科技取得的成绩给予高度评价。黄金刚表示，未来双方要继续

解决这一问题的系统性方法，它通过建立规则、流程和责任框架，确保数据的质量、安全与价值实现。提高数据质量数据治理的首要应用是确保数据的准确性与一致性。在医疗领域，患者的电子健康记录往往分散在不同系统中数据治理的应用在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会运转的核心资源。从日常购物到医疗诊断，从城市管理到金融交易，数据无处不在。然而，海量数据若缺乏有效管理，便会成为杂乱无章的"数据垃圾"。数据治理正是，数据治理通过标准化命名规则和统一格式，消除"同名异义"或"同义异名"现象。当医生调阅患者病史时，能够获得完整、准确的诊疗信息，避免因数据错误导致的误诊风险。同样，在金融行业，数据治理帮助机构识别并修正交易记录中的异常值，为风险评估提供可靠依据。保障数据安全与合规随着隐私保护法规的完善，数据治理在合规方面的作用日益凸显。通过数据分类分级，企业能够识别哪些是包含个人敏感信息的数据，并实施差异化保护措施。在数据泄露事件频发的当下，这种预防性治理大幅降低了法律风险和经济损失。促进数据共享与协作数据孤岛是许多组织面临的难题。数据治理通过建立元数据管理系统，记录数据的来源、含义和关系图谱，使不同部门能够

了公众满意度和获得感。同时，他们还利用大数据分析和挖掘技术，为政府决策提供了科学、准确的数据支持。这些措施不仅推动了政府治理模式的创新，还实现了精细化、智能化的社会治理。零售行业：案例：某电商平台通过数据数据治理是指一套用于确保数据质量、安全性、合规性和有效利用的管理机制、流程和标准。它涉及数据的全生命周期管理，从数据的产生、收集、存储、处理、分析到共享和销毁。数据治理的主要目标包括提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、及时性和一致性；保障数据安全，防止数据泄露、篡改和滥用；促进数据共享和流通，打破数据孤岛，使数据能够在组织内部和外部有效地被利用；满足法规和合规性要求。数据治理服务的核心功能数据规划：涉及数据战略的制定，根据组织的业务战略规划数据资源的获取、存储和使用。例如，一个电商企业规划未来几年的数据存储和分析策略，以支持业务的增长和市场竞争。数据标准管理：建立和维护数据标准，包括：实现跨部门、跨机构的数据整合和共享，提高业务的协同效率和创新能力。打破信息孤岛，使数据能够在组织内部和外部有效地被利用。应用案例金融行业：案例：某银行通过引入数据治理服务，成功实现了对海量客户数据的

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...