信贷数据治理方案

星环科技与安硕信息联合发布了新一代数字化信贷管理系统信创全栈解决方案。结合了星环科技在数据基础设施方面的强大能力与安硕信息在金融IT领域的深厚积累，旨在为金融机构提供全面信创、高可用、高性能、安全可靠、运维简便的信贷管理系统，助力用户实现信贷管理业务的全面国产化。星环科技分布式交易型数据库KunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的分布式交易型数据库，提供完整的关系型数据库能力，具备高扩展、高推出的新一代数字化信贷管理系统联合解决方案，是双方工程师紧密合作、共同研发的成果，具备高可用性、高安全性、高可运维性、高性能的技术特色。高可用性：联合解决方案的三大组成部分均采用云原生的多冗余备份架构灾架构，同时星环科技KunDB在数据库层面采用国密级透明加密机制，在认证、权限、加密方面为数据提供多维度安全保护，严格保证数据和业务的安全性和完整性。高可运维性：联合解决方案依托Kubemate可以并发、高可用、数据灾备等特性，重点面向高并发、低延迟、大数据量的交易型业务场景。可以支持企业生产、经营和管理业务，在技术上提供更好的数据一致性、可靠性和可运维性保证，满足自主可控的数据系统建设需求。此次

近日，星环科技与安硕信息联合发布了新一代数字化信贷管理系统信创全栈解决方案。此次合作，结合了星环科技在数据基础设施方面的强大能力与安硕信息在金融IT领域的深厚积累，旨在为金融机构提供全面信创、高可用、高性能、安全可靠、运维简便的信贷管理系统，助力用户实现信贷管理业务的全面国产化。联合解决方案由安硕ALS9应用系统、安硕Kubemate分布式应用管理平台及星环科技分布式交易型数据库KunDB三部性保证，满足自主可控的数据系统建设需求。此次推出的新一代数字化信贷管理系统联合解决方案，是双方工程师紧密合作、共同研发的成果，具备高可用性、高安全性、高可运维性、高性能的技术特色。高可用性：联合分组成。安硕分布式信贷管理系统ALS9采用微服务架构，支持云原生化，覆盖信贷、类信贷业务授信全流程管理，提供统一的服务与管控平台，并在基础架构、流程设计、数据使用、风险管控、系统工具等多方面进行全面提升解决方案的三大组成部分均采用云原生的多冗余备份架构，与传统架构相比具有更高的可用性和稳定性。其中星环科技分布式交易型数据库KunDB采用Paxos协议，内置故障恢复和异地灾备机制，支持两地三中心部署，提供

数据质量治理方案旨在提升数据的质量和价值，降低风险，并最大化数据的商业价值。通常包括以下几个关键组成部分：建立数据治理框架：明确数据治理的目标、原则、组织架构和职责分配，为数据治理工作提供指导和支持安全保护。培养数据治理文化：通过培训和教育，提升员工的数据意识和数据治理能力，形成全员参与数据治理的良好氛围。数据质量管理策略：包括事前预防、事中控制和事后补救的各种措施，以实现企业数据质量的持续提升数据管理：通过建立完整且一致的元数据管理策略，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。数据治理沟通计划：建立有效的沟通机制，以便数据管理人员、业务部门和IT部门之间的有效沟通和协作。数据治理工具的应用：使用数据治理工具集，包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，以支持数据治理活动。。制定数据质量标准：根据业务需求和数据特性，制定统一的数据定义、分类、编码和质量评估标准，确保数据的一致性和准确性。强化数据源管理：对数据源进行梳理和评估，优化数据采集和传输流程，减少数据在源头产生的

高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供，全面提高数据流转效率，提升数据质量和数据安全。数据治理实践路径：明确数据治理服务、健全数据治理制度、强化管理和运维体系，形成兼具可行性和示范性的实践路径。提升数据处理和分析能力：通过强化数据使用

生产数据优化流程，数据的价值正以前所未有的速度被释放。什么是数据治理方案数据治理方案的定义数据治理方案，是一套为确保数据在整个生命周期内的质量、一致性和可靠性，而精心制定的策略、流程、标准和技术工具的集合。它就像是企业数据世界的“交通规则”和“城市规划”，不仅规定了数据如何产生、存储、传输、使用和销毁，还明确了各个部门和人员在数据管理中的职责与权限。数据治理方案的目标提高数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，是数据治理方案的核心目标之一。加强数据安全：在数据泄露事件频发的今天，保护数据的安全性和隐私性至关重要。数据治理方案通过建立严格的访问控制机制、加密技术和安全审计制度，防止数据企业内部各部门之间、企业与外部合作伙伴之间的数据共享与协同，能释放数据的更大价值。满足合规要求：随着数据相关法规的日益严格，企业需要确保数据处理活动符合法律法规要求。数据治理方案通过制定合规流程和监控机制解锁数据新动能：探秘数据治理智能化平台数据治理：数字化时代的关键密码在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已成为驱动企业发展、创新和决策的核心力量。从互联网巨头对用户行为数据的深度挖掘，到传统制造业利用

数据治理方案的目标是确保数据的质量、可靠性和一致性，以及合规性和隐私保护。一个好的数据治理方案需要包括以下几个关键要素。明确的数据治理策略：一个有效的数据治理方案需要明确制定数据治理策略。这包括确定数据的所有者和管理者、数据使用和共享策略，以及数据的保护和合规性要求。策略的明确性有助于确保数据的质量和可靠性，并确保数据的正确使用。数据管理流程和流程规范：数据治理方案需要定义数据管理流程和流程规范数据治理的核心要素之一。一个好的数据治理方案需要包括数据质量管理和监控机制。数据质量管理包括数据清洗、数据归纳和数据审计等措施，以确保数据的准确性和一致性。数据质量监控机制则是为了及时发现和纠正数据质量问题，以确保数据的高质量和可信度。数据安全和隐私保护：一个完善的数据治理方案需要重视数据的安全和隐私保护。企业和组织需要制定安全策略，并采取适当的全措施来保护数据的安全。这包括数据加密、访问控制和安全审计等措施此外，隐私保护也是一个关键的方面，企业和组织需要确保数据的隐私安全，并遵守相关的隐私法规和政策。数据治理的组织结构和责任分工：一个有效的数据治理方案需要建立一个明确的组织结构和责任分工。这

数据治理方案通常包括以下几个关键组成部分：数据治理框架：包括数据组织与职责、数据制度与管理流程、数据服务管理等多个方面。目标是发现数据质量问题，推动数据治理工作的开展，建立数据质量检查和评估机制。数据治理工具集：包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，用于支持数据治理活动。数据隐私影响评估（DPIA）：在处理个人数据之前进行的评估，目的是识别和减轻数据处理活动对数据免受未经授权的访问、泄露、修改或销毁的措施和技术。数据治理委员会：负责监督和指导组织内数据治理工作的跨职能团队。数据治理政策：为组织内数据治理提供指导方针和框架的正式文档。数据分类：根据数据的敏感性：使用各种身份验证和授权机制保护数据和元数据，并与不同的身份提供者集成以实现单点登录。数据治理流程：包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。数据治理绩效管理：通过系统的方法、原理来评定和测量企业员工在一段时间内数据治理相关的工作行为和工作效果，进一步激发员工的积极性和创造性。

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

数据治理体系方案一、数据治理目标提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性，减少数据错误和缺失，为企业决策提供可靠的数据支持。加强数据安全：建立完善的数据安全管理体系，保护企业敏感数据和个人隐私，防止数据泄露、篡改和滥用。促进数据共享：打破数据孤岛，实现企业内部数据的互联互通和共享，提高数据的利用效率，为业务创新和协同发展提供数据基础。符合法律法规要求：确保企业的数据治理活动符合相关法律法规和监管要求，避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损失。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略方向、政策和决策，协调各部门之间的数据治理工作，对数据治理的重大事项进行审批。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责制定数据治理的工作计划、流程和规范，组织开展数据治理的各项工作，监督和评估数据治理的效果，向数据治理委员会汇报工作进展。数据质量管理等，协助数据所有者进行数据治理工作。数据安全管理员：负责制定和实施数据安全策略，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据安全事件的发生。三、数据治理流程规范数据标准管理制定数据标准：包括

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...

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...

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...

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...

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

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...

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...

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`:...