风电基础数据治理

处理。智能风控的应用领域包括金融、保险、互联网金融、电商等行业，可帮助企业提高风控效率，降低业务风险和运营成本，提高服务质量和客户满意度。智能风控的核心是数据分析和预测，通过对客户行为、交易数据、信用智能风控指使用数据智能分析手段辅助的风险控制。智能风控利用大数据分析、机器学习、人工智能等技术，对客户和交易信息进行智能分析，识别和预风险事件，提供及时的风险预警和应对措施，并据风险程度进行风险分级评级、历史记录等数据的分析，识别异常行为和潜在风险，实现风险防范和管理。智能风控涵盖了多种技术和手段，如反欺诈技术、行为识别技术、规则引擎、智能决策等，在预防和控制风险方面具有很大的作用。随着技术的和智能化的时代潮流。星环金融风控解决方案星环科技金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据发展和应用场景的不断扩展，智能风控也在不断拓展应用范围，如智能投顾、智能账单管理、智能经营等。未来，智能风控的发展趋势将会更加智能化、精准化、定制化，帮助企业实现更高效、更安全的运营和服务，符合数字经济

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

风险模型，全面了解客户的风险因素，准确识别风险并提供风控提示。大数据风控已广泛应用于金融业的投融资和信贷领域，并且在其他行业如电商和保险等涉及个人信息和资金交易的领域也得到应用。大数据风控通过更全面的数据维度、高度自动化的过程和客观公正的算法模型，提高风险评估管控能力。风险评估数据维度：大数据风控通过更广泛的数据来源和多度的数据，能够更全面地评估风险状况。例如，可以收集企业所处行业的竞争环境、产品生命周期、关联交易信息、司法信息、市场需求变化等数据，从而提高风控效率。自动化程度：传统风控依赖于人工操作，导致处理数据的流程繁琐，并且结果常常是滞后的。大数据风控通过数据采集与计算能力，能够实时对各项数据进行处理和分析，提高风险评估和管控能力。算法模型：传统风控模型难以应对复杂的风险管理环境，可能出现偏差，导致交易风险。大数据风控具有数据收集和处理的优势，可以调和优化传统

基础数据治理是确保数据质量、安全性、合规性和价值最大化的关键管理体系。以下是基础数据治理的几个核心方面：数据战略：基础数据治理从数据战略开始，涉及数据的规划和监督，确保数据在其整个生命周期中的质量数据治理的实施和监督。数据治理工具和平台：使用数据治理工具和平台支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。基础数据治理是数据管理的基石，对于提高数据的价值和支持组织的数字化转型至关重要。通过有效的基础数据治理，组织可以确保数据的质量和安全，同时提高数据的可用性和合规性。、安全性和合规性。数据架构：定义数据的组织结构，包括数据的存储、处理和流动方式，以支持数据治理的实施。数据质量管理：通过实施数据清洗、校验和监控等措施，减少数据错误、重复和缺失，确保数据的准确性、一致性到销毁的整个生命周期，确保数据的持续可用性和一致性。数据资产管理：识别、分类和管理组织内的数据资产，以提高数据的可发现性和可利用性。数据服务和数据治理组织与职责：建立数据治理组织，明确职责和责任，以推动和完整性。数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏，包括数据加密、访问控制和安全审计等措施。数据合规性：确保数据处理活动符合相关法律法规要求。数据生命周期管理：管理数据从创建、存储、使用

发布金融风控联合解决方案，利用大数据技术及人工智能技术，结合内外部数据，通过对客户、账户和渠道的综合分析，进行客户资金流监控、优化信用风险评价体系、识别潜在违规客户，构建覆盖智能反洗钱、信用风险预警等场景的智能风控体系。基于TDH构建信用风险预警监控管理系统(CRO)CRO系统采用智能风控架构，引入大数据、自然语言处理、知识图谱等一系列技术，搭建TB级以上的海量数据仓库，支持预警地图、客户预警、行业预警、过程管理等功能，克服了外部舆情非结构化、负面程度难以判断等问题，优化预警分类定级策略，全面提升信用风险管理效能。CRO系统以行内外数据为基础，通过星环科技先进的TDH等分布式大数据处理技术，实现预警模型自动运算，提供全天候风险监测。具体来看，CRO系统基于关系型分析引擎Inceptor和搜索引擎Scope整合了对公、对私、内部存贷款数据和工商、诉讼、舆情等外部海量数据，并将半结构化/非结构化数据存储于宽表数据库Hyperbase中，依托强大的SQL支持能力，实现海量数据的高速检索。同时，多维度自动编制客户关联图谱，精准排查隐形关系，实现预警信息“一点触发、公私联动、全面响应。”基于

各类风险的挑战，确保金融机构稳健、可持续地发展。星环金融风控解决方案星环科技金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例，结合自主研发的多元异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。金融风控应用/案例集团风险事件图谱系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构融合多源风险数据，构建“企业-事件”二模网络，结合专家经验规则和业务策略，形成可解释、可追溯的集团关联企业全信贷生命周期数智化风控能力。小微企业风险图谱系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构深入挖掘中小企业及其关联人员的内外部风险画像和行为表现，在传统小微信贷风控和内部评级体系的基础上，引入风险图谱及其特征标签和模式识别能力，构建人工智能风控模型，精准量化中小企业信用风险，实时监测中小企业风险动态，支持智能化风控和业务决策。资金交易智能分析系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构基于内外部交易数据，构建“资金交易-账户-客户”异构图谱，结合资金流向监控和交易风险预警专家规则体系，应用人工智能技术对异常交易模式进行识别、挖掘和监控。

为金融机构的稳健发展保驾护航。数据中台为智能风控提供了坚实的数据基础和强大的数据处理能力，使得智能风控能够更加精准地识别风险、评估风险和控制风险。打破数据孤岛，提供全面数据支持在传统的金融业务模式中，不同数据中台+智能风控：数字化时代的金融安全防线数据中台：企业数据管理的基石在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐成为企业数字化转型的提供统一的数据访问接口和数据服务，支持业务系统的数据需求。数据应用层则将处理后的数据以报表、可视化分析、数据挖掘模型等形式呈现给用户，为企业的决策分析、业务创新提供支持。智能风控：金融行业的安全卫士在保驾护航。智能风控，是指利用人工智能、大数据、云计算、机器学习等先进技术，对金融业务中的风险进行实时监测、分析和预警，实现风险的精准识别和有效控制。它打破了传统风控依赖人工经验和规则的局限性，通过对海量数据的挖掘和分析，能够更准确地评估风险，提前发现潜在的风险隐患，并及时采取相应的措施进行防范和化解。智能风控的特点十分显著。它能够实时处理和分析海量的金融数据，包括交易数据、客户信息、市场行情等

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

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...

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

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`:...

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...

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...

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...

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。