加速数据治理

：数据治理与人工智能技术走向融合，借助机器学习、自然语言识别和模式识别等技术，实现数据治理的自动化、流程化和智能化。数据确权与估值：数据确权与估值成为数据治理的重要方向，推动数据资产化，加速实现数据数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所

数据资产、制定数据政策、管理数据质量、保障数据安全、监督数据访问等。随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。它包括定义标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构

数据治理的背景源于数据量的爆发式增长、数据质量问题凸显、数据安全与合规需求、数字化转型的推动以及人工智能与大数据技术的发展，这些因素促使企业和组织对数据进行有效的管理和治理，以提升数据价值和竞争力成为一个新领域，大数据的概念应运而生。数字经济与新基建：新基建作为数字经济发展的重要支撑，涵盖了信息基础设施、融合基础设施与创新基础设施三大方面，为经济社会形态提供基本构成元素，加速“数字中国”建设步伐。数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害，因此，数据治理变得尤为重要。数据作为生产要素：数据已成为新时代最具时代特征的新生产要素，如同水一般，有效数据为生命提供源动力，而无效数据则可能带来伤害。因此，数据治理旨在确保数据的有效性、流通性和安全性。数据治理的法规要求：随着数据保护法规的日益严格，企业需要确保数据处理和共享符合相关法规的要求。数据治理可以帮助企业制定合规策略、监控合规性，并及时应对合规挑战，避免法律风险和罚款。数据治理的社会影响：数据治理在隐私和道德方面的社会影响日益受到关注。数据治理的核心是数据的收集、存储、处理和分享，在这

院、中信期货的行业专家，北京航空航天大学教授，北部湾大数据交易中心副总经理、赛博研究院、中国电子技术标准化研究院资深专家与星环科技一起共话数据资产运营与数据要素流通，加速释放数据要素价值。星环科技产品研发内外部数据资产运营的整体思路是对内运营，助力企业数字化转型；对外流通，促进产业链协同。基于此，数据要素流通要梳理一个目录、打造一个市场、建设两套平台，对内：建设数据资产管理平台，支撑数据资产的盘点、治理、入表等统一管理；对外：建设数据要素流通平台，支撑与产业链上下游企业的数据共享流通交易。中交集团科数部副处长杨丽带来了《大型集团企业的数据资产治理实践分享》。集团在“十四五”数字化发展总体蓝图的指导下，数据治理工作自2021年起步入快车道，一是着力打造数据管理体系双保障；二是以标准体系为基础，全面开展数据治理，提升数据质量；三是推进数据入湖，沉淀数据资源，促进数据共享；四是打造开放共享的数据能力平台；五是紧密围绕应用场景，释放数据赋能价值。通过数据资产治理，集团全面提升了公司的基础管理水平，为公司实现全面业财协同的数字化转型目标，支撑公司数字化三条主线发展，奠定了坚实的数据基础和管理基础

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理，提升数据价值，为各行各业数字化转型提供动力引擎。

分析、挖掘和应用开发，加速企业的数据创新进程。数据治理定义及目标：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在确保数据的质量、安全性、合规性以及数据资产的有效管理和利用。其目标是通过建立完善的数据中台与数据治理是企业数据管理领域中两个至关重要的概念，它们相互关联、相互影响，共同助力企业实现数据驱动的数字化转型。数据中台概念及架构：数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种以服务的形式提供给不同的业务部门和应用场景，提高数据的共享程度和复用效率，减少重复开发和数据不一致性问题。加速数据创新：为数据分析师、数据科学家等提供丰富的数据资源和便捷的开发工具，支持他们快速进行数据数据治理体系，规范数据的产生、存储、使用和销毁等全生命周期管理，提高数据质量，保障数据安全，促进数据价值的最大化释放。主要内容数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保和上下文。数据中台与数据治理的关系数据治理是数据中台的基础：数据中台的建设需要高质量、规范的数据作为支撑，数据治理通过对数据的标准化、质量管控、安全管理等工作，为数据中台提供了稳定可靠的数据来源，确保

;指标数据标准原型：交易所指标数据标准等;数据质量规则库:如航空业数据质量规则库、集团人财物数据质量规则库等。一体化的数字化运营平台：基于行业知识库沉淀能够加速同行业企业数据治理专题实施。在工具平台星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技数据治理解决方案涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。数据治理战略落地：新形势下，企业推进数字化转型要内外兼修和，识清企业自身所处的数字化阶段的同时结合“十四五”规划，制定符合企业自身需求的数据治理体系化方案，稳步有序的实现领先数字化企业。专项数据治理实施：围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期八大维度，结合星环丰富的咨询服务经验，与您深入探讨“十四五”期间数据治理落地的关键问题，有效推进数字化转型。智能数据治理工具：由星环自主研发，融合大数据

、集团人财物数据质量规则库等。一体化的数字化运营平台：基于行业知识库沉淀能够加速同行业企业数据治理专题实施。在工具平台实现上,基于星环的数据治理体系理论框架,研发星环科技数据治理管控平台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，提供体系完善的整体数据治理解决方案。星环科技数据治理解决方案涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。数据治理战略落地：新形势下，企业推进数字化转型要内外兼修和，识清企业自身所处的数字化阶段的同时结合“十四五”规划，制定符合企业自身需求的数据治理体系化方案，稳步有序的实现领先数字化企业。专项数据治理实施：围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期八大维度，结合星环丰富的咨询服务

可视化、数据安全和数据治理工具等。数据中台的主要优势包括：提高数据质量和一致性：通过集中管理和标准化数据处理流程，确保数据的准确性和一致性。加速数据分析速度：提供高效的数据处理和分析工具，加速从数据数据治理和数据中台是大数据领域的两个重要概念。它们在数据管理和分析中起着重要的作用，有助于实现数据驱动的决策和业务优化。数据治理（DataGovernance）的目的是建立一个有效的数据管理框架，将数据流程和数据管理纳入企业战略规划，从而管理企业数据资产。数据治理可以帮助企业通过标准化和实施规范来减少数据错误和不一致性，从而优化企业决策过程。此外，数据治理还可以加强安全性和合规性，确保企业符合数据隐私保护法规的要求。数据治理主要包括以下方面：数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。数据安全和隐私保护：通过加密、访问控制和安全审计等措施，保护数据的机密性和完整性。数据生命周期。促进数据共享和合作：提供跨组织的数据访问和共享功能，促进不同部门和团队之间的合作。数据治理和数据中台在大数据时代都扮演着重要的角色。数据治理通过制定政策和标准，确保数据的可信度、安全性和可持续性。而数据

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...

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。

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...

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...

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

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...

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...

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...

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...