信贷系统数据治理

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，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7x24小时连续服务保证。测试结果表明，整个

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。星环科技与安硕信息联合发布的新一代数字化信贷管理系统联合解决方案，充分发挥了双方的技术优势和经验积累，推出了具有高可用性、高安全性、高可运维性和高性能的信贷管理系统解决方案。该方案不仅能满足

数据治理系统是一种用于支持企业或组织进行数据治理活动的综合性软件平台，它集成了一系列功能和工具，帮助企业实现对数据的有效管理和治理，提升数据质量和价值。以下是对数据治理系统的详细介绍：系统功能数据源，如数据库、文件系统、应用系统等采集数据和元数据信息，并将其传输到数据治理系统中。数据存储层：使用关系型数据库、非关系型数据库或数据仓库等技术，对采集到的数据和元数据进行存储和管理，确保数据的高效存储和各种数据治理功能的服务接口，通过微服务架构实现功能的解耦和独立部署，方便系统的扩展和维护。应用展示层：通过可视化界面为用户提供数据治理的操作和展示平台，方便用户进行数据治理工作和查看数据治理的效果。实施要点与业务需求结合：在实施数据治理系统之前，需要深入了解企业的业务需求和数据治理目标，确保系统的功能和流程与企业的实际情况相匹配，能够切实解决企业的数据治理问题。数据整合与清洗：由于企业内的数据可能存在分散、不一致等问题，在实施数据治理系统时，需要对数据进行整合和清洗，确保数据的质量和一致性，为数据治理系统的运行提供良好的数据基础。用户培训与推广：数据治理系统的使用需要企业内各部门和人员的参与和

数据治理系统定义数据治理系统是一种用于管理和优化数据资源的平台，通过定义和实施组织范围内的数据管理政策、标准和流程，确保数据的准确性、一致性、安全性和合规性。它涉及数据的创建、存储、使用和销毁的整个。基于集团数据资产实现数据安全分级管理，自动识别安全信息；提供数据访问安全行为监测，及时识别访问风险。数据建模中心：统一建模，提供业务系统建模和模型管理。元数据管理：作为数据治理平台的前端展示门户，帮助生命周期，旨在最大化数据的价值，降低数据风险，并支持业务决策和运营的有效性。核心功能数据资产管理：提供面向用户的场景化搜索，提供全景数据资产地图，方便快速查找资产和资产分析。支持标签、数据地图、表名和字段名等多种检索维度。数据标准管理：统一定制数据标准，提高包括字段、码值、数据字典管理，保障业务数据和中台数据的统一标准。实现数据标准库100%拉通，智能识别数据标准和引用。数据质量监控：提供事前、事中、事后的数据质量体系，支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能。配置数据质量监控阻断规则，数据质量出现差异可实时阻断下游作业运行，屏蔽错误结果链路扩散。数据安全：提供数据安全脱敏、安全分级和监控

解锁数据新动能：探秘数据治理管理系统数据治理管理系统介绍在数字化时代，企业数据量呈爆发式增长，如何有效管理和利用这些数据成为关键挑战。数据治理管理系统应运而生，它是企业实现数据价值最大化的核心工具。系统架构与核心模块数据采集模块：负责从企业内部n个数据源采集原始数据，这些数据源涵盖业务系统、数据库、日志文件等，如业务数据中的客户信息表、订单信息表，以及公司内核数据里的招投标数据等。采集后，对加密算法，保障数据在传输与存储过程中的安全性，防止数据泄露。数据存储管理模块：安全存储加密后的数据，并实现智能管理。通过建立索引、优化存储结构等，提高数据查询与读取效率，满足企业快速获取数据需求。系统，确保企业各业务系统数据的一致性和规范性，为数据共享与分析提供基础。数据质量监控：构建事前预警、事中监控、事后分析的数据质量体系。支持用户灵活配置质量监控规则，如数据完整性、准确性规则；当数据质量出现偏差，及时发出告警通知，并可阻断下游作业，防止错误数据扩散。数据安全：贯穿数据治理全过程，除加密传输存储外，还提供敏感数据识别、分级分类、隐私保护、资源权限控制以及合规审计等功能。通过安全行为监测

到应用的全生命周期。在金融行业，数据治理的重要性尤为凸显。以银行信贷业务为例，银行在审批贷款时，需要综合考量客户的多维度数据，包括个人基本信息、收入情况、信用记录、资产负债状况等。这些数据来自不同的渠道，如客户在银行开户时填写的资料、央行征信系统、第三方数据机构等。若缺乏有效的数据治理，就可能出现数据不一致的情况。比如，客户在不同业务系统中登记的收入信息存在差异，有的系统记录的是月收入，有的记录的是敏感信息进行加密存储和访问控制，防止数据泄露。这样，银行在进行信贷决策时，就能依据高质量的数据做出科学合理的判断，降低信贷风险，提高金融服务的质量和效率。在数据安全和隐私保护日益受到关注的今天，数据治理数据服务的形式提供给业务部门，使数据治理的价值得以充分体现。以金融企业为例，数据中台整合了银行各个业务系统的数据，在这个过程中，严格按照数据治理规定的数据标准对客户信息、交易数据等进行清洗和标准化处理。处理后的数据通过数据中台提供的数据服务，被应用于风险评估、信贷审批等业务场景，实现了数据治理与业务应用的紧密结合。数据治理是数仓和数据中台有效运行的保障。它为数据的采集、存储、处理和应用制定了统一的标准和

患者隐私的前提下，联合分析医疗数据，提高疾病诊断的准确性。政务领域：支持政府部门之间的数据共享和协同治理，如人口数据、税收数据等的共享，同时保护公民的隐私信息。发展趋势性能优化：不断提升隐私计算系统的隐私计算系统是一种融合了多种隐私保护技术，旨在实现数据在流通和处理过程中隐私安全与数据价值挖掘相平衡的综合性系统。系统架构基础设施层：为隐私计算系统提供硬件支持，包括服务器、存储设备等，以及可信执行环境等硬件安全技术，确保系统运行的基础环境安全可靠。数据管理层：负责对隐私数据进行管理，包括数据的存储、加密、访问控制等。数据在该层通常以加密形式存储，并通过严格的访问控制策略确保只有授权用户或应用能够访问和处理数据。隐私计算层：是系统的核心层，集成了多种隐私计算技术，如安全多方计算、同态加密、联邦学习等，根据具体的业务需求选择合适的技术来实现隐私保护下的数据计算和分析。应用层：基于隐私计算层提供。例如在多方联合信贷风险评估中，各方无需共享敏感客户数据，即可完成风险评估模型的计算。同态加密技术：对数据进行加密后直接在密文上进行计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致，如在云端

数据治理评估体系是一套用于全面、客观、系统地衡量和评价数据治理工作成效的指标集合与方法框架，以下是其详细介绍：评估目标与原则评估目标：通过量化和定性分析，了解数据治理工作在提升数据质量、优化数据：对数据治理相关的政策文件、标准规范、流程文档等进行审查，评估其完整性、合理性和执行情况。数据分析与监测法：通过对数据质量指标、系统运行数据等进行分析和监测，获取客观的数据来评价数据治理的效果。案例分析法管理流程、增强数据安全性等方面的实际效果，发现存在的问题和不足，为持续改进数据治理工作提供依据。评估原则全面性原则：涵盖数据治理的各个方面，包括数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准等。客观性原则：评估指标和方法应基于客观事实和数据，避免主观偏见。动态性原则：能够反映数据治理工作的动态变化，随着治理工作的推进和业务需求的变化进行调整和优化。可操作性原则：指标易于理解和获取，评估方法简单易行，便于数据源、不同系统之间的一致性，如数据编码、数据格式等是否一致。时效性：反映数据的更新及时性，是否能满足业务需求的时间要求。有效性：确保数据符合业务规则和逻辑，如数据的取值范围、数据之间的关联关系是否有效

数据治理平台是一种集成化的软件系统，它全面涵盖了数据治理的各个环节和功能，帮助企业或组织对数据资产进行有效管理和优化。数据治理的核心功能集成元数据管理：作为数据治理的基石，平台会收集、存储和展示元数据。它能够从众多数据源（如数据库、文件系统、应用程序等）自动抓取元数据信息，包括数据的定义、来源、关系、转换规则等。通过直观的界面（如数据地图）展示数据资产的分布和关联，使用户能清晰了解数据的来龙去脉。数据质量管理：平台支持定义数据质量标准和规则，像数据的完整性、准确性、一致性等规则。数据标准管理：协助企业制定统一的数据标准，涵盖数据格式、编码规则、数据字典等多个方面。以医疗行业为例，数据治理平台（如客户、产品、供应商等主数据）的整合和维护。它会将分散在不同业务系统中的主数据进行清洗、合并，消除重复和不一致的数据，形成一个权威、准确的主数据视图。数据安全管理：构建数据访问控制体系，根据用户角色、职责和权限，严格限制对数据的访问。数据治理流程支持流程自动化与协作：数据治理平台可以自动化数据治理流程中的许多环节，如数据质量检查、数据标准执行等。同时，它提供协作功能，让不同部门（如数据所有者

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...

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...

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...

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

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。

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...

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...

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`:...

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...

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...