搭建企业级数据中台

要搭建企业级数据仓库，需要考虑以下几个方面：数据源的整合：企业数据往往来自多个不的系统和数据库，需要将这些数据整合存储到一个中央数据仓库中。数据质量管理：为了确保数据的准确性和一致性，需要建立数据质量管理系统，包括数据清洗、数据标准化和数据验证等工作。数据模型设计：数据仓库的设计需要根据企业的业务需求，建立适合的多维数据模型，使得查询和分析更加高效和准确。ETL工具的选择和开发：ETL问题。数据可视化和分析：构建一个交互式数据可视化平台，可以使得业务人员和分析师更加直观地分析数据和发现商业价值。数据安全和合规：数据仓库中存储大量敏感的商业数据，安全和合规的保护是必须的，需要实现数据加密，数据权限管理，以及身认证和访问控制等措施。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。（Extract-Transform-Load）工具可以辅助将数据从源系统抽取并转换为适合数据仓库存储的格式。数据仓库架构设计：要设计一个稳定，高可用和高性能的数据仓库，需要考虑主从架构，集群部署和数据备份等

数据中台：企业级数据复用平台在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心的资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的企业级数据架构理念，正在改变传统的传统ETL工具的替代品，而是一种全新的数据管理思维模式。数据中台的核心价值在于"一次建设，多次复用"，通过构建企业级的数据资产中心，避免重复的数据处理工作，提高数据使用效率。与传统数据管理方式相比数据管理方式，为企业构建了一个可持续复用的数据资产平台。数据中台的概念与价值数据中台是指企业将分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化后形成的统一数据服务平台。它既不是简单的数据仓库升级版，也不是重要组成部分，相当于企业数据的"地图"和"说明书"，让业务人员能够快速找到并理解所需的数据资源。数据中台的应用场景数据中台的应用场景十分广泛。在客户洞察方面，通过整合各渠道的客户数据，企业可以构建360度客户视图，实现精准营销和个性化服务。在运营优化方面，实时汇聚的运营数据可以帮助企业快速发现问题，调整策略。在风险控制领域，跨系统的数据关联分析能够更早识别潜在风险。此外，数据中台还为人工智能应用提供了高质量的训练数据基础。

分析。一站式数据管理：依托业界领先的SLA，企业级数据湖可以对数据湖中各种类型和规模的数据完成数据集成、开发、编制目录以及安全和服务管理。弹性数据处理资源：企业级数据湖支持动态创建和扩缩计算节点，以企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分：统一存储和管理：企业级数据湖采用对象存储作为统一存储，将各种类型的数据以集中方式进行统一管理，解决了数据孤岛问题，降低了运维管理的难度。支持多种数据类型：企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储，提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合：企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计，让计算和存储资源具备更好的可扩展性，为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎：企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台，直接进行数据处理和分析，无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理：企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性：企业级数据湖注重数据安全和合规

搭建企业级数据平台：开启数据驱动的增长引擎数据困境：企业发展的暗礁在当今数字化浪潮中，数据已然成为企业的核心资产，犹如石油之于工业时代，是驱动业务创新、优化决策、提升竞争力的关键要素。但许多企业在数据管理与运用的征程中，却遭遇了重重困境，这些困境如同暗礁，阻碍着企业前行的航船。企业级数据平台：破局之道企业级数据存储、分析、应用平台，是一个整合了数据采集、存储、管理、分析、挖掘以及可视化展示等多种结构的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中。深度数据分析，挖掘数据价值拥有了整合后的海量数据，企业级数据平台利用强大的数据分析能力，对数据进行深度挖掘。这包括运用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等，发现数据中的潜在模式、趋势和关系。快速数据应用，驱动业务创新企业级数据平台不仅仅是一个数据存储和分析的工具，更是一个将数据转化为实际业务价值的平台。它通过提供丰富的数据应用接口和可视化工具，使业务人员能够快速获取数据分析结果，并将其应用到实际业务中。企业级数据平台首先要解决的就是数据孤岛问题。它通过建立统一的数据标准和规范，采用ETL技术，从企业的各个业务系统、数据库、文件系统、外部数据源等采集数据，并对数据进行清洗、转换和加载，将不同格式、不同

企业级数据湖搭建：从概念验证到生产部署的全流程搭建企业级数据湖是一个系统化的工程过程。在概念验证阶段，建议选择具有代表性但风险可控的业务场景，某物流公司选择了运单数据分析作为试点，仅用3周时间就验证了技术可行性，其中关键成功因素包括：明确的范围界定（聚焦5个核心数据表）、合理的成功标准（查询响应<3秒）以及充分的资源准备（配备2名资深工程师）。环境准备环节需要特别注意硬件配置的平衡性，存储，按需扩展"原则，基础组件包括分布式存储系统（如HDFS）、资源管理框架（如YARN）和计算引擎（如Spark），某互联网企业的经验表明，这种模块化设计使后续功能扩展效率提升了50%。生产部署阶段的运维阶段后，需要建立包含50+监控指标的全方位监控体系，某运营商的实践包括：存储容量预测（采用ARIMA模型）、计算任务排队监控（阈值设为20个）以及数据流入速率告警（波动超过30%即触发）。安全维护

决策，并提高其业务效率和创新能力。企业级数据仓库的特点主要有以下几个方面：数据质量：数据在企业级数据仓库中通过清洗、整合和验证等手段进行处理，从而保证了数据的质量和一致性。此外，企业级数据仓库还可以根据服务，帮助企业更加迅速地做出决策。可扩展性：企业级数据仓库具有非常好的可扩展性，可以根据不同的业务需求进行扩展或缩减。这有助于降低企业的成本和风险，同时提升企业的灵活性。企业级数据仓库是数字化转型中随着信息时代的来临，企业级数据仓库已成为数字化转型的关键部分。企业级数据仓是一个用于集中存储和管理企业结构化数据的数据中心，它可以支持各种复杂的分析和报告。借助企业级数据仓库，企业能够基于数据进行不同的业务需求进行数据扩展和收缩，以满足企业的数据分析需求。处理速度：企业级数据仓库具备高效的数据查询和分析能力，可以快速处理大量的数据。这使得它能够在实时或者准实时的情况下，为企业供数据分析和报告不可或缺的重要组成部分，它可以有效地提升企业的数据管理和分析能力，从而助力企业实现更好的业务增长和创新。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

解锁企业级数据仓库：开启数据驱动的商业智慧大门数据仓库：企业数据困境的救星在企业数据管理的困境中，企业级数据仓库犹如一盏明灯，为企业照亮了前行的道路。企业级数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定数据库就像是一个个独立的小作坊，各自为政，数据分散且缺乏统一的规划和管理。它们注重数据的实时更新和事务的快速处理，但在面对复杂的数据分析和决策支持需求时，却显得力不从心。而企业级数据仓库则不同，它更像是一个大型的中央仓库，将来自企业各个业务系统、不同数据源的数据进行整合和集中管理，打破了数据孤岛，让数据能够在企业内部自由流通。企业级数据仓库具有鲜明的特点，这些特点使其成为解决企业数据管理痛点的关键。它能够基于历史数据进行趋势分析、预测未来发展，为企业的战略决策提供有力支持。例如，通过对过去几年销售数据的分析，企业可以预测市场需求的变化趋势，提前调整生产计划和营销策略。正是由于这些特性，企业级数据；而稳定的历史数据存储则为企业的长期发展规划和战略决策提供了坚实的依据。可以说，企业级数据仓库是企业实现数据驱动决策的核心基础设施，是企业在数字化时代赢得竞争优势的关键所在。建设之旅：步骤与要点全解析

错误、重复、不完整记录）、数据转换（统一格式、单位、编码）、数据丰富（补充关联信息）等步骤。这一阶段的质量直接影响后续数据价值。无论如何演变，企业级数据归集的核心目标始终未变：将分散的数据转化为可用的资产。在数字化转型浪潮中，建立科学、有效、安全的数据归集能力，已成为企业不可或缺的基础设施。企业级数据归集：数字化时代的基石在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。企业级数据归集作为数据管理的基础环节，正逐渐成为各类组织数字化转型的核心能力。本文将介绍企业级数据归集的概念、重要性及技术实现。什么是企业级数据归集企业级数据归集是指将分散在不同系统、不同格式、不同来源的企业数据进行识别、抽取、转换并集中存储的过程。与个人或小规模数据收集不同，企业级操作需要考虑数据规模、处理效率、系统兼容性以及后续应用场景等复杂因素。想象一家大型零售企业，其数据可能分散在线上商城系统、线下POS终端、客户关系管理软件、供应链管理系统等多个孤岛中。数据归集就是要将这些分散的信息"珍珠"串成一条现代企业数据归集通常采用多层级架构。在技术层面，ETL（提取-转换-加载）和ELT（提取-加载-转换）是两种主流范式。前者在数据移动过程中进行清洗转换，后者则先将原始数据集中再处理，适合大数据量场景

在当今数字化时代，数据被视为企业的重要资产，因此数据迁移已成为企业发展和转型的关键环节之一。企业级数据迁移不仅涉及大量数据的转移，还需要解决安全性、完整性和一致性等诸多挑战。企业级数据迁移的挑战企业级数据迁移面临诸多战，其中包括数据量大、数据类型多样、数据一致性、数据安全性和迁移时间等方面的问题。这些挑战主要源于以下几个方面：数据量大：企业的数据量往往巨大，需要耗费大量时间和资源，可能会导致迁移，并且小化对业务操作的影响，以避免业务中断和损失。企业级数据迁移的关键策略与方法如何成功地实施企业级数据迁移是每个企业都面临的重要问题。以下是一些关键策略与方法，供参考：制定详细的迁移计划：在进行数据迁移中断。测试和监控：在数据迁移完成后，企业应进行充分的测试和监控，以确保迁移的顺利进行和数据的正确性。企业级数据迁移是一个复杂而重要的过程。面对诸多挑战，企业需要制定详细的迁移计划，选择合适的迁移工具和延误和成本增加。数据类型多样：企业数据通常包括结构化数据和非结构化数据，如数据库、文档、图像、视频等，不同类型的数据需要采用不同的迁移方法。数据一致性：在数据迁移过程中，要保证源数据和目标数据的一致性

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...