智慧城市时空大数据平台

发现数据中的时间模式和变化趋势。时空大数据平台在各个领域都有广泛的应用。在城市规领域，时空大数据平台可以帮助分析城市交通流量、人口流动等数据，为城市规划者提供科学的决策依据。在环境监测领域，时空大数据时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化

开发接口，方便用户和开发者基于平台进行应用开发和数据调用。应用层：面向不同行业和用户需求，提供各种时空大数据应用，如智慧城市管理、智能交通、环境保护、灾害预警与应急响应、农业监测等。核心功能数据处理与时空大数据云平台是一种融合了时空数据采集、存储、管理、分析与可视化等功能，基于云计算技术构建的综合性数据平台。数据来源与类型多源数据汇聚：整合了来自不同领域和渠道的时空数据，包括地理信息系统（GIS可视化展示。物联网技术：通过物联网技术实现对传感器数据的实时采集和传输，将物理世界的时空信息及时纳入平台，为实时监测和分析提供数据支持。应用场景智慧城市：用于城市规划、城市管理、智能交通、公共安全等领域管理层：负责时空大数据的采集、清洗、转换、存储和管理。采用分布式文件系统、时空数据库等技术，实现对海量时空数据的高效存储和管理。服务层：提供一系列数据服务和功能接口，如数据查询、分析、可视化等服务，以及应用传输和共享。关键技术云计算技术：利用云计算的分布式计算、弹性扩展、按需计费等特点，为时空大数据的存储和处理提供强大的计算和存储能力，降低平台的建设和运营成本。大数据技术：采用大数据处理框架实现对海量时空

时空大数据平台是以时空数据为核心，融合多源数据，具备数据采集、存储、管理、分析、可视化等功能的综合性平台。平台架构数据层：负责采集和整合多源时空数据，包括卫星遥感数据、地理信息系统（GIS）数据、物，对时空数据进行深度挖掘和洞察，为决策提供支持。应用层：根据不同的应用场景和用户需求，开发各种时空大数据应用，如智能交通、城市规划、环境保护、灾害预警等。通过与其他系统的集成和对接，实现数据的共享和协可控性，基于时空大数据平台可以整合货物运输信息、仓储信息、路况信息等，提升物流运作效率和服务质量。发展趋势多源数据融合更加深入：不仅整合传统的时空数据，还将融合社交媒体数据、视频数据等非传统时空数据，丰富数据来源和内涵。实时性和动态性更强：随着物联网技术的发展，时空大数据平台将能够实时采集和处理海量的动态数据，实现对现实世界的实时感知和动态监测。智能化分析水平不断提高：结合人工智能和机器学习技术，时空大数据平台将能够自动发现时空数据中的复杂模式和规律，提供更加智能化的分析和决策支持。云平台化和服务化：时空大数据平台将越来越多地采用云平台架构，实现数据的存储和计算资源的弹性扩展，同时提供更加便捷的云服务，降低用户的使用门槛。

智慧城市建设中，时空大数据智能管理平台发挥着举足轻重的作用。它可以整合城市交通、能源、环境、公共安全等各个领域的数据，为城市管理者提供实时、全面的城市运行状态信息，助力他们做出科学、精准的决策，提升城市最大价值。而时空大数据智能管理平台通过建立统一的数据标准和接口规范，使得不同来源、不同格式的数据能够在平台上进行无缝对接和共享。在智慧城市建设中，城市规划部门、交通部门、环保部门等都拥有各自的数据资源时空大数据智能管理平台：开启数字化新时代的智慧引擎一、时空大数据智能管理平台：科技浪潮下的“新宠”时空大数据，简单来说，就是同时包含时间和空间维度的大数据。它不仅涵盖了传统的地理空间数据，如地图、卫星影像等，还融合了不同时间点上产生的各类信息，像交通流量的实时变化、城市人口的动态迁移等。这些数据具有海量、多源、更新速度快等特点，为我们全面、动态地认识世界提供了丰富的素材。时空大数据智能管理平台缩短，从而满足对实时性要求较高的应用场景，如城市交通实时监控、应急救援指挥等。（二）精准的数据分析功能时空大数据智能管理平台拥有精准的数据分析功能，能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息。平台运用了多种

数据资源。在时空大数据的背景下，各个领域都能够借助数据分析和处理技术，掘出有价值的信息。例如，在城市规划方面，时空大数据可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势规律，从而提高城市规划的准确性和效率。同时，随着技术的不断进步，时空大数据应用的范围和深度也在不断扩大和深化。例如智能交通系统智能城市、智能电网等都是应用时空大数据的要领域。星环分布式时空数据时空大数据是一种描述海量时空信息的概念，具体来说它是指当今人类社会生产、生活中所产生的大量有关时间空间方面的信息。时空大数据拥有多源、多样、高效、高精度、高质量等特点，是一种反映人社会运行轨迹的重要库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环自主研发的时空数据库。支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于疫情防控、交通物流、城市管理、位置服务等场景。

时空大数据云平台是一种融合了时空数据处理、存储、分析和共享功能，并基于云计算技术构建的综合性平台，主要用于管理和挖掘时空相关数据的价值。一、平台架构数据采集层多源时空数据接入：时空大数据云平台能够时空大数据的海量性和复杂性，平台通常采用分布式存储系统。数据组织与索引：对存储的时空数据进行合理的组织和索引，以提高数据的查询和检索效率。采用空间索引和时间索引相结合的方式，方便快速定位和获取特定时空及分析结果。这些接口可以支持数据查询、数据下载、数据分析任务提交等功能。例如，开发一个提供实时交通路况数据查询的API，供交通导航应用调用。时空大数据应用开发：支持基于平台数据和服务开发各种时空大数据交通流量数据和路径规划算法，为用户提供实时路况查询和最优出行路线推荐服务。二、关键技术云计算技术弹性计算资源分配：时空大数据云平台利用云计算的弹性计算特性，根据数据处理任务的需求动态分配计算资源。例如能力可以显著提高数据处理速度。例如，在进行遥感影像的目标识别任务时，利用GPU加速深度学习算法，缩短处理时间。三、应用场景智慧城市建设智慧交通管理：通过整合交通流量数据、道路网络数据和交通事件数据，实现

能够制定更科学合理的城市规划和公共政策，提升城市管理水平和公共服务质量；科研人员则可以利用这些数据开展更深入的科学研究，探索自然规律和社会发展趋势。技术原理（一）数据采集与整合技术时空大数据的采集来源农作物的病虫害情况、土壤墒情等。社交媒体和移动设备也是时空大数据的重要来源。社交媒体平台上用户发布的带有地理位置信息的照片、文字、签到记录等，反映了用户的活动轨迹和兴趣点；移动设备通过GPS、Wi-Fi时空大数据：开启数字化未来的“时空之门”揭开时空大数据的神秘面纱（一）定义剖析时空大数据，从严格定义来讲，是基于统一时空基准（共同的时间参照系和空间参照系），涵盖活动在时间和空间中与位置直接（如通过定位技术）或间接（如通过空间分布模式）相关联的大规模海量数据集。供了丰富而全面的信息。（二）独特特性时空大数据与普通大数据相比，有着诸多独特的特性。首先是时空关联性，这是其核心特性。时空大数据中的时间和空间信息相互交织，紧密关联。大规模性也是时空大数据的显著特点。由于它涵盖了广泛的时间和空间范围，数据规模通常非常庞大。多样性同样不可忽视。时空大数据的来源极为广泛，包括传感器、无人机、卫星、社交媒体

和安置点。城市规划与建设：利用时空大数据进行十五分钟生活圈配套资源分析，辅助城市规划建设，提高城市生活品质。四、价值优势构筑统一时空基底：解决业务数据地址、命名、编码不一致的问题，促进跨部门业务协同时空大数据产品介绍一、产品概述时空大数据产品是基于时空AI技术，融合云计算、大数据、人工智能、GIS等新一代信息技术，打造的具备强大数据处理与分析能力的创新型产品。它能有效解决现有公共数据位置、坐标时空数据服务接口，实现数据的共享与流通，促进跨部门、跨平台的业务协同。三、应用场景智慧城市建设：通过对城市交通流量、人口分布、资源利用等时空数据的分析，优化城市规划和资源配置，提升城市管理的智能化水平，提高工作效率。创新数据供给模式：统筹全域数据资源管理，将数表供给升级为数图供给，简化数据二次开发工作，降低开发成本。驱动智能管理提升：利用时空大数据挖掘形成标签与模型能力，为政府决策和企业运营提供数据信息不统一、不准确，以及人、房、企、事、物等要素之间时空化关联逻辑缺失等问题，为各行业提供精准、全面的时空数据支持。二、核心功能时空融合分析平台：对多源异构时空数据进行深度融合与分析，挖掘数据间潜在的

，时空大数据中台可以根据城市的人口分布、交通流量、土地利用等数据，为城市规划者提供优化建议，使城市规划更加科学、合理。时空大数据遇上中台：解锁数字时代的新密码时空大数据：丈量世界的数字“尺子”（一）什么是时空大数据时空大数据，简单来说，就是在特定的时间和空间维度上收集的大规模数据集。这类数据不仅包含了位置信息，如）时空大数据的特点时空关联性：时空大数据的最大特点就是时间和空间的紧密关联。数据不仅反映了事物在空间上的分布，还记录了其随时间的变化。大规模性：随着物联网、移动互联网等技术的发展，时空数据的采集变得更加便捷和广泛，数据量呈爆炸式增长。卫星遥感、交通监控、手机定位等每天都会产生海量的数据，这些数据的规模远远超出了传统数据处理技术的能力范围。多样性：时空大数据来源广泛，数据类型丰富多样。既有结构化的数据，如地理信息系统（GIS）中的矢量数据；也有半结构化和非结构化的数据，如卫星影像、视频监控数据、社交媒体文本等。不同类型的数据需要不同的处理和分析方法。高价值性：虽然时空大数据中存在大量的冗余和噪声

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB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，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...