保险业数据治理和数据模型

定价大数据分析帮助保险公司更精准地评估风险、制定保险产品价格。在传统的保险业务中，风险评估和定价主要依赖于历史数据和经验，难以全面、准确地反映被保险人的风险状况。大数据分析技术的应用，使得保险公司能够分析车辆的行驶数据、驾驶行为数据、事故历史数据等，可以精准评估车辆的出险概率，为不同风险水平的车辆制定差异化的保费。利用大数据分析客户行为和需求，实现个性化服务和精准营销。通过对客户在保险业务中的各种行为解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供

操作和数据约束。数据模型是一种描述数据形式、内容和结构的概念工具，用于表示和操作复杂数据结构。是数据处理过程中的基础模块，可将实际中的数据抽象成概念模型，为数据的存储、操作和处理提供规范和标准。数据模型主要包括数据结构、数据操作和数据约束三个方面。数据结构描述了数据对象之间的关系，包括实体、属性和关系。数据操作主要指对数据进行增加、删除、查询和修改等操作，使数据模型更加完善。数据约束则用来限制数据和行的形式来组织数据。该模型具有数据易于维护和查询的特点，广泛应用于企业管理和数据处理领域。面向对象模型则是基于面向对象编程思想开发的一种数据模型。它通过描述对象的属性和方法，将数据对象组织成为一个个数据模型是指数据模型是数据特征的抽象，数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据存储、操作和处理的行为，包括实体完整性约束、参照完整性约束等。在数据库系统中，数据模型是一个重要的组成部分，主要用于规划和组织数据的结构和操作，实现数据管理和使用的高效性和可靠性。常见的数据模型包括

制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程，可以帮助企业有效管理数据，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理服务，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，数据治理的实践可以包括以下方面：数据清洗和整合：通过清洗和整数据，消除数据中的冗余、重复和不一致性，确保数据的一致性和准确性。数据结构标准化：制定标准化的数据结构和格式，以确保数据的一致性和可读性。数据解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34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

数据中台和数据治理是紧密相关的两个概念，它们在企业数字化转型中扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点：数据治理作为数据中台的基础：数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是中台的架构设计应该考虑如何有效地完成抽象、共享和复用的功能。它包括工具平台层、数据资产层和数据应用层。工具平台层包含大数据处理的基础能力技术，数据资产层依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。数据治理的核心技术：数据治理的核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享，构成了企业数据治理体系的基石。数据治理与数据中台的共生共荣关系：数据治理和数据中台在企业的数字化转型过程中相互促进、共同发展。数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是数据治理的重要载体和实现工具。数据治理的实施：数据治理实施过程框架从规划、执行、评价、改进等方面进行了全面系统的阐述，为各企业、机构的数据治理实施提供了有力的支持。数据中台和数据治理是相辅相成的，数据治理为数据中台提供了规范和质量保障，而数据中台则为数据治理提供了实施的平台和工具。两者共同推动企业的数字化转型和数据价值的实现。

洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这、大数据模型的优势（一）精准预测与决策支持在当今竞争激烈的商业环境中，大数据模型凭借其强大的数据分析能力，为企业提供了精准的预测和决策支持，成为企业在市场浪潮中破浪前行的有力武器。（二）个性化服务与体验解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代，数据如同源源不断的两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂

数据治理和数据安全是紧密相关的概念，它们共同构成了组织内数据管理的框架。以下是数据治理中数据安全的一些关键要素和实践：数据安全模型框架：数据安全的执行和管理需要以数据为中心，依托组织建设，采取技术和关系：数据治理和数据安全治理是组织中不可或缺的两个方面，它们之间有着千丝万缕的联系，需要做到平衡与统一。数据安全治理目标：合规保障是组织数据安全治理的底线要求，风险管理是数据安全治理需要解决的重要问题。数据安全治理的目标是在合规保障及风险管理的前提下，实现数据的开发利用，保障业务的持续健康发展。管理的手段，实施层则采取“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大安全功能，保证数据全生命周期的安全。数据安全建设框架：数据安全建设框架可以分为组织建设层、能力实现层和数据安全计划的落地工作，涉及数据治理小组、数据安全团队和各业务团队的安全接口人。数据全生命周期安全：数据安全治理应围绕数据全生命周期展开，包括数据采集安全、数据传输安全、存储安全等，以便于在不同的业务场景中进行组合复用。基础安全能力：基础安全能力作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑，包括数据分类分级、合规管理、监控审计等能力项，主要从数据安全的保障措施上进行定义和要求。数据安全治理体系：数据安全治理体系是

数据管理和数据治理是两个相关但又有区别的概念，以下从定义、侧重点、活动内容、目标等多个方面对它们进行详细阐述：定义数据管理：是指对数据的收集、存储、处理、分析、共享等一系列活动的规划、组织、协调，提升数据的质量和价值。活动内容数据管理数据建模与设计：根据业务需求设计合理的数据模型，包括数据库表结构、数据字段等。数据存储与维护：选择合适的存储介质和技术，对数据进行安全存储，并定期进行数据备份和控制，旨在通过有效的技术和管理手段，确保数据的准确性、完整性、安全性和可用性，以支持企业的业务决策和运营管理。数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，包括规划、监控和执行等，通过建立数据治理体系，制定数据治理政策和流程，协调不同部门和人员对数据的管理行为，以确保数据的质量、安全性、合规性和价值最大化。侧重点数据管理：更侧重于数据的技术层面和操作层面，关注数据的生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、传输等技术环节，以及数据在日常业务中的应用和维护。数据治理：更侧重于数据的管理层面和战略层面，强调对数据的统筹规划和整体把控，通过建立治理框架和制度，协调各方利益，解决数据管理中的问题

大数据模型是指利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。以下是关于它的详细介绍：目的与作用挖掘信息价值：大数据模型旨在从海量、多样、快速增长的数据中，通过特定的算法和技术，提取数据分成不同的群体，以发现数据集中的内在结构和规律；关联规则模型用于发现数据之间的关联关系。应用场景金融领域：用于信用评估、风险控制、投资决策等，如通过分析客户的交易记录、信用记录等数据，评估客户的出隐藏在其中的有价值信息和知识，比如消费者的购买偏好、疾病的发病模式等。支持决策优化：依据对数据的分析和理解，为企业、组织或个人提供决策支持，辅助制定更科学、合理的策略，如企业的市场推广策略、医院的治疗方案等。实现预测与推荐：通过学习历史数据中的模式和规律，对未来的趋势、事件或行为进行预测，或者为用户提供个性化的推荐内容。技术实现环节数据采集与存储：从各种数据源，如传感器、社交媒体、日志文件、医疗设备等收集数据，并采用分布式存储技术，将数据存储在数据库或数据湖中。数据处理与分析：包括数据清洗，去除噪声和错误数据；数据集成，整合来自不同源的数据；数据挖掘，如关联规则挖掘、聚类分析等；以及机器学习

数据治理和数据处理是数据管理领域中的两个不同概念，它们在目的、操作、侧重点等方面存在诸多区别，以下是具体介绍：定义和目的数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在通过建立一系列的政策中提取有用的内容，以满足具体的业务需求。操作内容数据治理：更侧重于制定规则和规范，如数据标准的制定、数据质量的评估规则、数据安全的策略等，以及对数据管理流程的规划和控制，包括数据的产生、存储、使用、销毁等全生命周期的管理。数据处理：主要包括数据的采集、清洗、转换、聚合、分析等具体操作，例如从不同数据源收集数据，对数据中的错误和缺失值进行清洗，将数据转换为适合分析的格式，通过各种算法和模型进行数据分析等。侧重点数据治理：强调的是对数据的管理和控制，注重从整体上规划和规范数据的管理，确保数据的一致性、完整性和准确性，解决数据的混乱和不一致问题，建立数据的信任机制。数据处理：侧重于数据的技术处理和分析，关注如何运用各种技术手段和方法对数据进行加工和挖掘，以获取有价值的信息，为业务决策、问题解决等提供支持。角色和职责数据治理：通常涉及企业的高层管理人员、数据治理委员会、数据管理员等角色，他们负责制定数据

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`:...

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...

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...

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...

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...