数据治理领域包括

数据治理领域包括数据标准管理、质量管理、安全管理、元数据与主数据管理、集成共享、仓库与商业智能建设，以及治理流程制度制定和组织人员管理等多方面工作，旨在提升数据质量和价值，保障数据安全及有效利用数据，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据等，如数据库表结构、数据字典、业务流程等。元数据维护：对元数据进行更新、维护和管理，确保元数据的准确性和完整性，为数据治理提供基础支撑。主数据管理主数据识别。以下是一些主要的领域：数据标准管理制定标准：统一数据的格式、编码、命名等规则。标准执行：确保各业务系统遵循这些标准，对不符合标准的数据进行整改，提高数据的一致性和规范性。数据质量管理质量评估：建立数据分析、医疗费用分析等，为医院管理人员提供决策支持。数据治理流程与制度流程设计：建立数据治理的工作流程，如数据标准制定流程、数据质量问题处理流程、数据安全审计流程等，明确各环节的工作任务和责任。制度建设：制定数据治理的相关制度，如数据管理制度、数据安全制度、数据质量考核制度等，规范数据治理的各项工作。数据治理组织与人员组织架构：建立数据治理的组织架构，明确各部门在数据治理中的职责和角色，如设立数据治理

数据治理是一个综合性的概念，涵盖了一系列相互关联的领域和活动，旨在确保企业数据的高质量、一致性、安全性和可用性，以支持企业的决策和业务流程。数据标准管理制定标准：依据行业最佳实践和企业自身业务需求审计，确保安全策略的有效落实。数据治理流程与制度建设流程设计：建立数据治理的工作流程，包括数据规划、数据采集、数据处理、数据存储、数据使用等环节的流程规范，明确各环节的责任人和工作要求。制度制定：制定数据，制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同系统、不同部门之间的数据一致性和规范性。标准执行：通过技术手段和管理流程，推动数据标准在企业内的贯彻执行，对不符合标准的数据进行整改，促进数据的流通和共享，提高数据的价值。主数据管理主数据识别与建模：确定企业中的关键主数据，如客户、供应商、产品、员工等，并建立相应的主数据模型，明确主数据的属性和关系。主数据维护与治理：对主数据进行集中维护和管理，确保主数据的唯一性、准确性和完整性，同时建立主数据的审批、变更和分发流程，保证主数据在企业内的一致性。数据安全管理安全策略制定：根据企业数据的敏感程度和安全需求，制定数据安全策略，包括

大数据治理涵盖从框架策略制定到技术支撑及沟通协作的全过程，包括治理框架设计、数据标准与质量等多方面管理，以及安全隐私保护、生命周期管理、评估审计等工作，旨在提升数据价值与管理水平。数据治理框架与策略框架设计：构建包括组织架构、制度规范、流程标准等在内的整体治理框架，明确各部门和人员在大数据治理中的角色和职责，确保治理工作的系统性和协调性。战略规划：根据企业业务战略和数据战略，制定大数据治理的长期管理工具等，为数据治理提供技术支撑。技术架构设计：构建适应大数据治理需求的技术架构，包括数据平台架构、数据仓库架构、数据湖架构等，确保数据治理工作在技术层面的可行性和高效性。数据治理的沟通与协作跨部门协作战略规划，明确治理目标、重点和实施步骤，使大数据治理与企业发展方向紧密结合。政策制定：建立数据管理、数据安全、数据质量等方面的政策和制度，为大数据治理提供明确的行为准则和规范依据。数据标准管理标准制定：针对大数据的多样性和复杂性，制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典、指标体系等，确保不同来源、不同格式的数据在企业内具有一致性和可比性。标准执行与监督：通过技术手段和管理措施，确保数据

对象主要包括以下几个方面：‌数据本身‌：这是数据治理直接的对象，包括企业内外部的各类数据，如业务数据、财务数据、客户数据等。这些数据是企业运营和决策的基础。‌开发过程‌：数据治理也关注数据的开发过程，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节。确保这些环节符合企业的数据标准和政策，是数据治理的重要任务。‌管理过程‌：数据治理还涉及数据的管理过程，如数据的备份、恢复、归档和销毁等。‌系统‌：数据治理数据治理的对象是一个综合性的范畴，涵盖了数据、开发过程、管理过程、系统和组织等多个方面。通过对这些对象的全面治理，企业可以确保数据的质量、安全性和价值，为业务决策和战略发展提供有力支持。数据治理的需要关注企业内部的各类数据系统，如数据库、数据仓库、数据湖等。确保这些系统的稳定运行和数据的准确传输，是数据治理的重要一环。‌组织‌：数据治理还需要关注企业内部的组织架构和人员配置。明确数据治理的责任主体和职责分工，建立有效的沟通机制和协作模式，是确保数据治理成功的关键。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，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

架构，包括数据模型、数据分层、数据存储和数据流等。确保数据架构的稳定性和可扩展性，支持业务的快速发展和变化。‌元数据治理‌管理数据的描述性信息，即元数据，包括数据的来源、格式、质量、结构、属性和关系等数据治理是一个涉及多个方面的综合性过程，通过有效的管理和保护措施，提升数据的价值和安全性，支持企业的战略决策和业务发展。‌数据质量治理‌确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。制定数据质量标准和监控机制，对数据进行清洗、验证和纠正。‌数据规范治理‌制定和执行数据标准，确保数据的一致性和规范性。建立数据字典和数据模型，为数据的理解和使用提供统一的语言和规范。‌数据架构治理‌设计和管理数据。通过元数据管理，确保数据定义和关系在整个组织中一致应用，消除歧义并促进统一的数据解释方法。‌数据安全治理‌建立完善的数据安全管理体系，保护数据免受各种威胁。实施数据访问控制、加密、脱敏和审计等措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。‌数据合规治理‌遵循相关法律法规和行业规范，确保数据治理活动的合法性和合规性。应对不断变化的合规需求，降低法律风险。‌数据生命周期治理‌管理数据的整个生命周期，从创建

工业数据治理是工业领域产品和服务全生命周期数据的管理过程，它包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是工业数据治理的一些关键点：数据分类与分级：工业数据根据其在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中的作用和重要性进行分类和分级管理。这有助于确定不同类型数据的管理和保护级别。数据质量管理：工业数据治理强调数据质量管理，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以确保数据的可靠性和有效性。数据安全与保护：工业数据治理需要构建数据安全管理体系，明确企业安全主体责任，加强数据安全能力建设，如态势感知、测试评估、预警处置等。数据互联互通：加快工业设备互联互通，推动工业通信协议兼容统一，实现工业设备的全连接，形成完整贯通的数据链。数据汇聚与整合：推动工业数据高质量汇聚，整合重点领域统计数据和监测数据，建设国家级数据库，支持企业建设数据汇聚平台。国家工业大数据平台建设：统筹的共享机制。数据应用与创新：深化工业数据应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据，提升数据平台支撑作用。数据治理体系：构建企业数据管理机制，制定和实施系统化的工业数据

数据治理是确保数据在整个生命周期内的质量、安全、合规性和价值的综合性管理过程。数据治理包括以下几个主要内容：基础共性标准：统一数据治理相关概念，包括术语、参考架构、通用要求、评测评估等。数据基础设施：规范数据治理工作涉及的平台、工具、软件系统等，包括数据库、大数据平台、数据资产管理、数据分析挖掘、数据流通、数据安全。数据资产管理：针对组织的核心数据资源进行管理、共享、应用和价值评估，涵盖基础数据、主数据、元数据、数据质量、数据架构、数据开发、数据应用、数据共享、数据价值评估。数据流通：规范数据流通的标准，包括数据开放、数据共享、数据授权运营、开发利用能力等。数据质量管理：确保数据的质量、完整性和安全性，包括数据质量维度、数据质量评价指标、数据质量分析、数据质量提升等。数据安全：保护数据的隐私和安全，防止数据泄露和其他安全风险，包括脱敏加密、数据防泄漏、数据库网关、数据水印、数据安全分类分级、安全审计等。元数据管理：创建、维护和控制元数据，确保在整个企业范围内对数据的一致性和清晰理解，包括技术元数据和业务元数据。主数据管理：管理组织中需要跨系统、跨部门进行共享的核心业务实体数据，包括主

数据治理领域涵盖数据标准、模型、元数据等基础管理，数据质量、安全、生命周期等流程管控，主数据、数据仓库与商务智能、大数据等技术支撑，组织架构与制度建设以及实践应用等多方面内容。以下是主要介绍：数据治理基础数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同系统、不同部门之间的数据一致性和规范性。数据模型管理：设计和维护企业级的数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型结构化和非结构化数据，运用大数据技进行数据的采集、存储、处理和分析，挖掘数据中的潜在价值。数据治理组织与制度数据治理组织架构：建立包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等在内的多层次数据治理组织架构，规划和实施数据治理项目，包括项目的范围、计划、资源配置、风险管理等，确保项目的成功交付。数据治理最佳实践：总结和推广数据治理的最佳实践经验，如行业领先企业的数据治理模式、方法和技术等，为其他企业提供参考和借鉴。，为数据的存储、处理和分析提供清晰的架构和蓝图。元数据管理：对数据的定义、来源、关系、用途等元数据进行收集、整理、存储和维护，帮助用户更好地理解和管理数据资产，提高数据的可追溯性和透明度。数据治理流程

大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且自动识别数据对象的敏感等级，并根据敏感等级和数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。实时性大模型能够实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。比如在金融环境。随着企业业务的发展和数据量的增加，数据治理的需求也在不断变化，大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则，优化治理策略，确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种数据治理的知识，成为数据治理的“行业专家”。企业可将已有的数据治理经验和专业知识输入大模型，使其掌握数据建模、数据清洗、数据安全等方面的技能。当企业面临新的数据治理问题时，大模型能够提供专业的建议和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储

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...

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...

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...

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...

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。

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...