ai和数据治理

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。确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和管理的各个方面。数据治理为数据中台提供了必要的数据标准、数据质量、数据安全等基础，确保数据中台运作的数据是可信的、安全的。数据中台作为数据治理的载体：数据中台是集成了数据采集、整合、存储、处理、分析和服务功能的统一平台。它提供了一系列的数据处理和分析工具，帮助企业更好地挖掘数据的价值，支持业务创新和发展。数据中

AI数据治理是将人工智能技术应用于数据治理过程，旨在提高数据治理的效率和质量，更好地挖掘数据价值。治理目标提升数据质量：运用AI技术自动检测和修复数据中的错误、缺失值、异常值等问题，确保数据的准确性、完整性和一致性，为AI模型训练提供高质量数据。优化数据管理流程：通过AI驱动的工作流自动化，简化和优化数据治理流程，如元数据管理、数据标准制定、数据安全管理等，提高治理工作的效率和可操作性。增强数据：利用图算法等AI技术挖掘元数据之间的关联关系，构建元数据图谱，为数据治理人员提供更清晰的元数据视图。数据安全管理数据访问控制：根据用户的行为模式和权限级别，运用AI技术动态调整数据访问权限，实现更精价值挖掘：利用AI算法对海量数据进行深度分析和挖掘，发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联关系，为企业决策提供更有价值的信息。关键技术机器学习：利用有监督学习和无监督学习算法，如决策树、聚类分析等，进行数据治理中，CNN可用于图像识别和语音识别，辅助数据标注和审核。自然语言处理：应用自然语言处理技术，如文本分类、实体识别、语义理解等，对文本数据进行治理。可用于自动解析和提取数据中的关键信息，生成元数据

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

AI数据中台是企业数字化转型中的关键技术平台，它整合了多种AI技术和工具，提供统一的服务能力和数据支持。以下是AI数据中台的几个核心特点：架构设计：AI数据中台的架构主要包含数据层、模型层、服务层和数据采集、清洗和统一存储，提供报表、数据分析和可视化能力。功能与价值：AI数据中台通过数据整合、数据分析、数据驱动决策、数据安全与合规、数据服务化和数据价值挖掘等多方面的目标，帮助企业实现数字化、智能化应用层四个部分。数据层负责数据的采集、清洗、标注和存储，为模型训练提供高质量的数据集。模型层涉及AI模型的构建、训练、调优和评估。服务层则提供模型部署和API接口，而应用层则是最终用户与AI能力的交互界面。关键技术：AI数据中台的关键技术包括人工智能、云计算和大数据。人工智能技术提升对异构数据的处理能力，实现智能预测和决策。云计算确保数据运算的即时性和高效性，提供灵活性和可扩展性。大数据技术负责转型。解决方案：AI中台解决方案提供了高性能算力管理、敏捷业务赋能和开放的云原生架构，以支持AI资产共享共建、AI治理运营等方面的建设。

数据治理和数据资产是紧密相关的两个概念，它们在数字化转型和数字经济中扮演着重要的角色。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、整合、清洗、转换、分析、应用：制定数据安全策略，采取数据加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。实施步骤制定战略规划：明确数据治理的目标、范围和重点，与企业的业务战略相匹配。建立组织架构：成立数据治理委员会、数据管理员等相关组织和岗位，明确职责和分工。制定制度流程：建立数据治理的各项制度和流程，如数据标准管理流程、数据质量监控流程等。开展数据盘点：对企业的现有数据进行全面盘点，了解数据的现状和问题。实施数据治理项目：按照数据治理的规划和方案，逐步实施数据治理项目，如数据清洗、数据整合等。持续监控与优化：建立数据治理的监控和评估机制，对数据治理的效果进行持续监控和评估，不断优化数据治理的工作资产进行开发和利用，通过数据分析、挖掘等手段，实现数据资产的价值最大化。数据资产保护：采取数据安全措施，保护数据资产的安全，防止数据资产的泄露和流失。数据治理与数据资产的关系数据治理是数据资产的基础

数据治理和数据分析是数据管理领域中两个密切相关但又有所不同的概念。概念数据治理：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，旨在确保数据的质量、安全性、合规性以及可用性等，通过收集、数据清理、数据转换、数据建模和数据可视化等步骤。两者的关系数据治理是数据分析的基础确保数据质量：通过数据治理的一系列措施，如数据清洗、数据标准化等，可以提高数据的准确性和完整性，为数据分析提供建立完善的数据治理体系和流程，对数据进行全面管理和监督。数据分析：指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，通常包括数据来源的数据进行整合和统一，消除数据不一致性，为数据分析提供一致的数据集。数据分析是数据治理的价值体现评估治理效果：通过对治理后的数据进行分析，可以直观地看到数据质量、一致性等方面的提升情况，从而评估数据治理工作的成效。提供决策依据：数据分析的结果可以为数据治理的持续优化提供决策依据，例如根据数据分析发现的数据问题，进一步调整数据治理策略和流程。驱动业务发展：深入的数据分析能够挖掘数据中的潜在价值

数据治理和数据安全紧密相连，相辅相成，共同保障数据的有效利用和企业的稳定发展。以下为你详细阐述它们之间的关系：数据治理对数据安全的作用提供策略与规范基础：数据治理通过制定数据分类分级标准，明确不同级别数据的安全需求和保护措施，为数据安全策略的制定提供关键依据。保障数据全生命周期安全：在数据治理框架下，对数据的产生、采集、存储、传输、使用、共享、归档和销毁等全生命周期进行流程梳理和优化，在每个环节嵌入相应的数据安全控制措施。增强数据安全意识与责任：数据治理强调跨部门协作，促使各部门参与数据管理过程，从而提高员工对数据安全重要性的认识和理解，明确自身在数据安全防护中的职责，减少因人为疏忽或违规操作导致的数据安全风险。数据安全对数据治理的影响为数据治理创造稳定环境：数据安全防护措施的有效实施，如防火墙设置、入侵检测系统部署、数据加密技术应用等，能够抵御外部网络攻击和内部数据泄露风险，确保数据治理工作在一个安全稳定的环境中进行，保障数据治理流程和活动的连续性和完整性。支撑数据信任与价值实现：只有当数据的安全性得到充分保障，企业内部和外部利益相关者才能对数据产生信任，愿意基于数据进行决策和业务

数据治理和数据清洗是两个密切相关的概念，它们在确保数据质量和可用性方面发挥着重要作用。以下是它们之间的关系和流程的概述：数据治理概述：数据治理是一种系统性方法，涉及数据的规划、管理、监督和控制，旨在确保数据的质量、安全、一致性和可用性。它包括数据资产管理、数据质量管理、数据安全管理和数据合规性等多个方面。数据清洗的重要性：数据清洗是数据治理的重要组成部分，它涉及识别并修复或删除数据集中的错误、重复、不完整或不一致的数据。数据清洗的目的是提高数据质量，确保数据的可信度和可用性。数据清洗流程：数据清洗流程通常包括需求分析、数据源识别、数据收集、数据检测、数据校验、数据清洗和数据验证等阶段。这个、流程、角色和职责、技术工具等，以确保组织内的数据管理实践一致、可控和有效。数据治理的工具：在数据治理过程中，会使用到一系列的工具，如元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，这些工具也常用于数据清洗过程。数据治理的目的和方法：数据治理的目的包括降低风险、建立数据使用内部规则、实施合规要求、改善内外部沟通、增加数据价值、方便数据管理、降低成本等。数据治理的方法从技术实施角度看

融合和广泛应用，一系列问题也随之而来，数据安全、隐私保护、算法偏见、数据质量参差不齐等，这些问题不仅制约着AI和大数据的健康发展，也给社会带来了潜在的风险。于是，大数据治理应运而生，它成为了保障AI与了数据管理、质量把控、安全保障等多个关键方面。从本质上讲，它是一套全面的体系，旨在确保企业或组织在大数据环境下，能够高效、安全、合规地管理和利用数据资产。在数据管理层面，AI大数据治理涉及数据的全的存储技术和架构，以保障数据的高效读写和长期保存。质量把控是AI大数据治理的核心环节之一。它通过一系列的技术手段和流程，对数据的准确性、完整性、一致性和可靠性进行评估和改进。比如，利用数据清洗技术，去除数据中的噪声、重复和错误信息，提高数据的纯度；通过数据标准化，统一数据的格式和定义，增强数据的一致性，使得不同来源的数据能够在一个统一的标准下进行交互和分析。安全保障则是AI大数据治理不可或缺的部分备份和恢复机制，以应对可能出现的数据丢失或损坏情况。（二）重要性解读AI大数据治理对企业和社会都有着不可忽视的重要意义。从企业角度来看，它能显著提升决策的准确性。在如今竞争激烈的市场环境下，企业的决策

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

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...

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...

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。

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...

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...