公安数据中台

民政数据中台是民政部门利用大数据、云计算等技术，构建的一个数据融合、共享与智能应用的基础平台。它打通民政系统内分散的数据孤岛，为民政业务开展、决策制定、服务优化提供有力支撑。以下从建设目标、关键技术、主要功能、应用场景四个方面详细介绍：建设目标打破数据孤岛：民政业务涉及婚姻登记、社会救助、养老服务、殡葬管理等多个领域，各业务系统独立建设，数据分散。数据中台通过整合各业务系统数据，打破数据壁垒工具或数据集成平台，从不同数据源抽取数据，经过转换后加载到数据中台。主要功能数据采集与汇聚：支持从数据库、文件系统、业务系统接口等多渠道采集数据，并按照一定规则进行汇聚，实现数据的集中管理。数据治理。婚姻登记管理与服务：通过分析婚姻登记数据，掌握婚姻登记趋势、人口结构变化等信息，为制定相关政策提供数据支持。同时，利用数据中台提供的信息共享服务，实现跨地区婚姻登记信息核查。管理、数据标准管理等。通过数据质量管理工具识别和纠正数据中的错误与异常；元数据管理对数据定义、来源、关系等进行描述和管理；数据标准管理统一数据格式、编码规则等，确保数据的规范性。数据集成技术：借助ETL

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用

数据中台、业务中台和技术中台是企业数字化转型中重要的架构概念，它们在功能、特点、应用场景等方面存在一定差异，以下是对它们的详细介绍：数据中台定义与功能：数据中台是一个数据汇聚、整合、加工、共享和服务数据服务，支持业务创新。应用场景：适用于需要大量数据支持的业务场景，为企业提供数据驱动的决策支持和业务创新能力。业务中台定义与功能：业务中台是将企业中具有通用性、可复用的业务功能进行沉淀和封装，形成一系列和创新场景，如软件开发、系统集成、技术运维等，为企业提供稳定、高效的技术支持和保障。三者的关系相互协作：数据中台为业务中台和技术中台提供数据支持，业务中台和技术中台为数据中台提供业务需求和技术保障。应用场景：广泛应用于企业的各种业务领域，为企业提供快速响应市场变化和客户需求的能力，支持业务的多元化发展。技术中台定义与功能：技术中台是为企业提供统一的技术支撑和服务的平台，包括技术架构、技术组件、技术，三者相互协作，共同推动企业的数字化转型。界限模糊：在实际应用中，三者的界限可能会比较模糊，例如业务中台中的某些业务组件可能会涉及到数据处理和技术实现，需要根据企业的实际情况进行灵活划分和调整。

中台数据是指在企业数据中台架构中经过整合、加工和治理后的数据集合。它不是原始的业务数据，而是对分散在各个业务系统中的数据进行抽取、清洗、转换、关联等操作后形成的具有更高价值的数据资产。这些数据资产，SCM（供应链管理）系统中的库存数据、物流数据等。同时，也会包括外部数据，像市场调研报告、社交媒体数据（在合法合规获取的前提下）、合作伙伴提供的数据等。中台数据的特点综合性：中台数据整合了来自不同业务系统和数据源的数据，将原本孤立的数据关联起来，形成了一个全面的、跨业务领域的数据视图。标准化：经过数据治理过程，中台数据遵循统一的数据标准。这包括数据格式的统一（如日期格式统一为“YYYY-MM-DD台数据被视为企业的重要资产。它经过加工处理后，具有更高的价值，可以用于数据驱动的决策、业务创新和市场竞争。中台数据的处理与存储数据处理：中台数据的处理过程包括数据清洗（去除错误、重复、不完整的数据数据仓库或关系型数据库存储。半结构化数据可存储在NoSQL数据库。非结构化数据则采用分布式文件系统或对象存储。同时，会设计合理的存储架构，如分层存储来优化存储成本和数据访问效率。中台数据的应用场景业务决策

数据中台规范涵盖多个层面，旨在确保数据中台的建设和运营高效、稳定、安全且可持续，以下是具体介绍：数据规范数据标准：统一数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同数据源的数据一致性和可比性。数据质量系统之间的数据交互。安全规范数据安全：对数据进行分类分级，根据不同级别采取相应的安全防护措施，如数据加密、访问控制、数据脱敏等，确保数据的保密性、完整性和可用性。系统安全：加强数据中台系统的安全防护，包括网络安全、主机安全、应用安全等，防止系统遭受攻击和数据泄露。运维规范监控与告警：建立完善的监控体系，对数据中台的运行状态、性能指标、数据质量等进行实时监控，及时发现异常情况并发出告警。故障处理：制定故障处理流程和应急预案，当系统出现故障时，能够快速定位并解决问题，确保数据中台的稳定运行。管理规范项目管理：运用项目管理方法，对数据中台的建设和迭代项目进行全生命周期管理，包括项目计划、进度控制、风险管理等，确保项目按时交付。人员管理：明确数据中台团队成员的职责和分工，建立人员培训和考核机制，提高团队整体素质和业务能力。资产规范数据资产目录：建立数据资产目录，对数据中台中的数据资产进行分类、描述

业务中台、数据中台和技术中台是企业数字化转型中的关键概念，它们各自承担着不同的职责和功能。以下是业务中台、数据中台和技术中台的定义和区别：定义与功能差异数据中台：定义：数据中台主要聚焦于数据的整合资产。功能：数据整合与资产化：整合分散的数据，进行清洗、转换等处理，将数据转化为资产。数据服务提供：以服务的形式向业务中台、前台应用等提供数据。比如，提供用户画像数据查询服务，方便业务系统获取用户的偏好、消费习惯等信息用于精准营销。数据洞察与挖掘：利用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中发现潜在价值。业务中台：定义：业务中台是企业业务能力的共享平台，是对企业核心业务流程中通用的业务能力进行抽象、整合。技术标准化与治理：推动企业内技术标准化，规定技术组件的使用规范、接口标准等。相互关系与协作方式数据中台与业务中台：数据供给关系：数据中台为业务中台提供数据支持。业务中台的业务组件在运行过程中需要数据来驱动，如订单管理组件需要用户数据、商品数据等，这些数据由数据中台提供。业务反馈优化：业务中台的业务运行数据反馈给数据中台，用于数据的优化和更新。协同创新：两者协同助力业务创新。例如，在开发新的营销业务

数据中台建设是一个复杂的系统工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是数据中台建设的一些关键要素和步骤：数据架构设计：数据中台需要构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。合理的数据架构设计可以确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理：数据治理是数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面降低数据使用的门槛，提升数据价值的利用率。技术选型与架构：在构建数据中台时，需要选择合适的技术栈和架构，例如采用分布式存储、流处理、机器学习等技术，以提高数据处理能力和智能化水平。同时，需要设计合理的架构，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性。组织与文化：数据中台的建设不仅涉及技术问题，还涉及组织和文化问题。需要建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务。同时，需要培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工质量与一致性。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。这有助于企业更好地了解数据资产，提高数据利用效率。数据服务与开放：数据中台需要

元数据是描述数据的数据，而数据中台元数据则是数据中台中用于描述和管理数据的元数据，涵盖数据来源、数据质量、数据关系等信息。分类技术元数据：描述经营分析系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，如物理企业更好地管理和优化数据资产，提高数据治理水平。管理流程收集元数据：从各种数据源中提取元数据。监控元数据：对元数据的使用情况进行监控，及时发现和解决问题。使用元数据：在数据中台的使用过程中，根据元数据来理解和使用数据。清洗元数据：对提取的元数据进行清洗，去除重复和错误数据。维护元数据：定期对元数据进行更新和维护，确保数据的准确性和完整性。存储元数据：将清洗后的元数据存储到数据中台的元数据仓库中。数据库表名称、列名称、字段长度、字段类型、约束信息、数据依赖关系等。业务元数据：描述经营分析系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，如业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等。操作元数据：描述数据的操作属性，包括管理部门、管理责任人、数据所有者、使用者、数据的访问方式、访问时间、访问限制等。作用提升数据共享和协作效率：促进不同部门、不同系统之间的数据共享和协作，提高数据的利用率和价值。提高数据

随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业重要的资产之一。数据中台作为一个强大的数据管理平台，可以帮助企业高效地管理和利用数据。此外，数据中台也可以帮助企业提升数据质量，促进数据共享和数据创新。数据中台是一个通过数据建立来的管理和利用平台。数据中台是企业中的大脑，所有数据管理和利用的决策都是集中在数据中台上进行。数据中台可以提供一套完整的数据管理系统，通过数据的采集、存储、加工、分析、共享和应用，实现企业数据的全面价值。二、数据中台搭建的步骤1、制定数据中台规划在搭建数据中台之前，企业需要对当前的数据管理进行全面的分析和评估。然后，企业需要根据现有的数据和业务需求，制定一份数据中台规划，确定搭建数据中台的目的和考虑因素，并制定搭建数据中台的计划。2、实现数据采集在数据中台搭建的第一步，需要将各个业务部的数据进行采集，主要包括各种数据源的相互连接、任意数据源的数据采集、实时和批量模式下的数据采集等。3、构建数据仓库数据中台的核心是数据仓库，数据仓库是存储企业各类数据的中心仓库。为确保数据质量和数据安全，数据仓库要具备足够的存储空间和强大的性能，同时也要支持多种数据格式和处理方式。4、数据

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...