国内数据治理平台

数据治理平台是一种通过整合多种技术和工具，为企业提供数据治理全流程功能支撑的综合性软件平台。功能架构数据标准管理模块：支持数据标准的制定、审核、发布、修订等全生命周期管理，提供标准的查询、对比和映射：提供各种数据治理服务，如数据标准服务、数据质量服务、元数据服务等，通过接口的方式供上层应用调用。应用层：是用户直接操作的数据治理平台界面，包括各种功能模块的前端应用，如数据标准管理界面、数据质量管理界面等。工具层：集成了一些数据治理辅助工具，如数据清洗工具、元数据采集工具、数据加密工具等，为数据治理工作提供技术支持。关键特性集成性：能够与企业内的各种数据源、数据仓库、大数据平台等进行集成，实现图等，方便用户理解和决策。自动化：具备一定的自动化能力，如自动采集元数据、自动执行数据质量检查、自动同步主数据等，提高数据治理的效率。实施要点明确需求和目标：在实施数据治理平台之前，企业需要明确自身的数据治理需求和目标，确定平台的功能和性能要求。进行数据梳理和评估：对企业内的数据资产进行全面的梳理和评估，了解数据的现状和问题，为平台的实施提供基础。选择合适的平台：根据企业的需求和预算，选择合适的

平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案，提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP²C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、云上部署等多种方式，轻松完成平台上线。4.低代码可视化隐私计算平台，提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力，实现高效数据预处理。5.多行业AI落地经验，可提供专家级应用服务，如联邦风控、联邦反

国产大数据基础平台是由国内企业或科研机构自主研发的，用于进行大规模数据存储、计算、管理和分析的基础软件平台，具有以下特点和功能：特点自主可控：核心技术和源代码由国内团队掌握，不受国外技术限制，可根据金仓数据库等，构建完整的国产信息技术生态体系。技术创新与优化：国内研发团队在借鉴国际先进技术的基础上，结合国内市场需求和应用场景进行技术创新和优化，在数据存储、计算引擎、数据治理等方面形成独特的国内用户需求和业务场景进行定制化开发和优化，同时能更好地满足国家信息安全和数据隐私保护的要求。适配国产软硬件：与国产的CPU、操作系统、数据库等软硬件产品深度适配和兼容，如华为鲲鹏、麒麟操作系统、人大，确保数据的安全性和可用性。计算引擎：集成多种计算引擎，如批处理计算引擎、流计算引擎、内存计算引擎、图计算引擎等，满足不同类型数据处理和分析的需求。数据治理：提供数据质量管理、元数据管理、数据标准管理、数据安全管理等功能，帮助企业建立完善的数据治理体系，提高数据质量和管理效率。支持数据血缘分析、数据资产盘点等功能，方便用户了解数据的来源、流向和使用情况。数据集成与共享：具备强大的数据集成能力，能够与

数据治理平台工具是一种用于支持数据治理过程的软件工具，通常包括以下功能：元数据：获取、存储、管理和共享数据资产的元数据，包括数据定义、结构、来源、规则、质量、安全和访问等方面。数据质量管理：监控多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能等功能。数据流程和工作流程管理：定义、设计和执行数据流程和工作流程，以确保数据处理流程的有效性、高效性和一致性。共享和协作管理：支持数据资产的共享和协作，提供平台化的共和交互工具，帮助企业内部和外部团队共享数据和知识。数据分析和可视化：提供数据分析、报告和可视化功能，以支持数据决策、数据探索和数据展示。星环数据治理解决方案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服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等

国产数据管理平台是由中国国内企业自主研发、具有自主知识产权，针对国内用户的数据管理需求而设计和开发的数据管理系统。它主要有以下特点：技术自主可控核心技术自研：国产数据管理平台的核心技术如数据存储、处理、共享等环节确保数据的合法性、安全性和合规性，有效保护国内企业和公民的数据权益。数据安全保障更可靠自主掌控安全机制：国内企业自主研发的数据管理平台，能够在数据安全防护方面进行更深入的设计和优化、数据处理、数据分析等均由国内企业自主研发，不依赖国外的技术和产品，从而避免了因外部技术限制而带来的风险，保障了数据管理的安全性和稳定性。适配国产软硬件：能很好地与国产的操作系统、数据库、服务器等软硬件业务场景的数据管理解决方案，帮助企业更好地整合和利用内部数据资源，提升业务效率和竞争力。符合国内法规标准：严格遵循中国的数据安全法、个人信息保护法等法律法规以及相关行业标准和规范，在数据的采集、存储，能够快速响应并解决，减少系统停机时间和业务影响。持续优化升级：根据国内用户的反馈和市场需求的变化，不断对产品进行优化和升级，持续提升产品的性能、功能和用户体验，更好地满足国内企业数字化转型和数据管理的长期需求。

数据治理平台是一个综合性软件平台，它整合了多种技术和工具，为企业提供数据治理的全流程功能支撑。以下是数据治理平台的一些核心功能：数据质量管理：数据治理平台提供数据质量监控规则配置、告警管理等功能，支持事前、事中、事后的数据质量体系，确保数据的准确性和一致性。元数据管理：平台收集和管理关于数据的描述信息，以支持更好的数据理解和使用，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。数据安全与合规性：保护数据不受未授权访问，同时确保数据使用遵守相关法律法规，包括数据脱敏、安全分级和监控。数据标准和分类：定义和实施数据标准，对数据进行分类以支持有效的数据使用和分析。数据生命周期管理：管理数据从创建到退役的整个生命周期。数据集成管理：支持数据集成任务的创建、管理和实例查看，具备依赖检测、数据计算和数据导入任务创建等功能。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。数据建模：支持将数据模型物化到数据库和将数据库扫描到数据模型；支持构建归集层数据模型。数据采集：支持API到数据库、数据库到数据库、文件到数据的数据采集，支持采集任务调度，可自定义

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、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、数据管理员、数据使用者等）能够在平台上进行沟通和协作。工作流管理：支持定义和管理数据治理工作流，包括数据清洗流程、数据审核流程等。通过工作流引擎，能够确保数据治理工作按照预定的规则和顺序进行。数据治理的持续优化和监控监控与评估：数据治理平台能够持续监控数据治理的各个方面，如数据质量指标的变化、数据标准的执行情况、数据访问的安全性等。通过定期评估数据治理的效果，为企业提供数据治理成熟度的评估报告，帮助

公共数据汇聚治理平台是一个集数据汇聚、治理、共享、开放等功能于一体的综合性平台，旨在提升公共数据的管理效率和应用价值，以下是关于该平台的详细介绍：功能架构数据汇聚功能：通过物理汇聚和逻辑接入两种方式，将分散在不同部门、不同系统中的公共数据集中整合到平台中，实现数据的“全量汇聚、应汇尽汇”。数据治理功能：建设数据治理系统，完善数据治理规则，对汇聚的数据进行全生命周期的规范化治理。包括数据的分类管理机房、网络等基础设施，为平台的平稳运行提供基础支撑。存算体系层：以云网为基础，构建涵盖容器化部署、存储计算、多租户等数据云集约化底座，满足数据存储和计算的需求。数据集成层：主要涵盖数据的采集、集成、图片格式识别和智能填报等功能，高效汇集数据资源。数据治理层：集成数据资产、数据开发、数据标准、架构规划、数据开放、运维监控、数据质量、数据模型的功能模块，统筹数据治理。数据管理层：主要包括资源登记、供需对接、评估监督、运营监管、数据文库等功能，提供统筹管理数据资源的平台。数据服务层：涵盖数据服务、查询分析、数字画像、AI服务、隐私计算和订阅推送等模块，提供覆盖数据全生命周期的工具与服务。安全防护层

采取不同路径：大型企业注重整体规划和数据治理1035；小微企业则借助成熟平台快速开展业务赋能。行业影响：不同行业如通信、金融、制造、电力等都在探索适合自身的数字化转型路径。国有企业在数字化转型中起到引领作用，强调数据驱动的治理、管理和人才发展。转型成效：数字化转型在管理体系优化、运作流程效率提升、产品/服务创新和营销模式变革等方面取得显著效果。疫情加速了转型进程，激发了企业和政府的转型意愿，并促进，明确优势和挑战，制定科学的转型计划。数字化资源需统筹规划，以企业发展目标为导向，数据驱动整体推动。国内的数字化转型是多方面因素共同作用的结果，包括政策引导、市场需求变化和技术进步。企业通过系统性的国内的数字化转型是国家政策推动和企业自身发展的必然趋势。随着“数字中国”战略的提出，各行各业都在加速这一进程，以提升效率、创新业务模式和增强竞争力。政策驱动：国家层面不断出台支持政策，如《国民经济和

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...

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...

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`:...

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...

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...

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。

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...

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...