有那些数据中台

，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业

数据中台厂商有哪些？数据中台作为近年来企业数字化转型的核心基础设施，已经成为众多企业关注的焦点。它通过整合企业内外部数据资源，构建统一的数据资产体系，为企业提供数据服务能力，支撑业务创新和智能决策企业业务流程的深刻理解，能够提供从咨询规划到落地实施的全生命周期服务。尤其适合那些信息化基础较好但需要进一步挖掘数据价值的企业。新兴创业公司数据中台市场的繁荣也催生了一批创新型企业。这些新兴厂商往往以。随着市场需求不断增长，各类数据中台厂商如雨后春笋般涌现，形成了多元化的市场格局。国际科技巨头在全球范围内，一些老牌科技公司凭借其深厚的技术积累和丰富的云服务经验，率先布局数据中台领域。这些厂商通常拥有构建全球统一的数据管理平台。国内云计算领军企业中国市场上，本土云计算厂商在数据中台建设方面表现尤为活跃。这些厂商更了解国内企业的业务场景和合规要求，产品设计上也更贴合本地化需求。他们通常基于自主可控的云计算基础设施，提供符合国内数据安全法规的数据中台解决方案。这类厂商的服务覆盖了金融、零售、制造、政务等多个行业，并且能够针对不同规模企业提供灵活的产品组合。专业大数据公司市场上还有一批专注于大数据技术

数据中台技术方案有哪些在数字化转型浪潮中，数据中台作为连接前台业务与后台系统的桥梁，已成为企业数据资产管理的核心架构。数据中台通过整合分散的数据资源，提供统一的数据服务能力，支持企业快速响应业务需求。本文将介绍数据中台的主要技术方案，帮助读者了解这一领域的技术脉络。数据集成与存储方案数据中台的基础在于高效的数据集成与存储能力。常见的技术方案包括批处理集成和实时流式集成两种模式。批处理集成通常采用分布式计算框架，支持海量数据的定时抽取、转换和加载过程，适合对实时性要求不高的场景。而实时流式集成则基于流计算引擎，能够实现数据的秒级甚至毫秒级延迟，满足实时监控、风控等业务需求。在存储层面，数据中台提高了数据使用效率。数据处理与计算方案数据处理是数据中台的核心能力之一。允许分析师使用熟悉的SQL语法处理大规模数据，降低了使用门槛。而分布式计算框架则为复杂的数据处理任务提供了强大的并行计算能力，能够广泛应用，通过将热数据保存在内存中，大幅提高了数据访问速度。数据治理与安全方案数据治理是数据中台长期稳定运行的保障。元数据管理技术可以自动采集、存储和分析数据资产的描述信息，形成企业数据地图。数据血缘

数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据中台建设案例，帮助读者了解其应用场景与价值。零售行业案例某大型连锁零售集团面临线上线下数据割裂、会员信息不统一等问题，导致营销活动效果不佳。该企业通过建设数据中台，整合了来自POS系统、电商平台、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本。金融行业实践一家全国性商业银行为了应对互联网金融竞争，启动了数据中台项目。该行将原本分散在核心银行系统、信贷系统、手机银行APP等处的数据进行标准化处理，构建了包含客户、产品、渠道等主题的数据资产中心。通过数据中台，该银行实现了实时反欺诈监测，风险识别速度从小时级缩短到秒级；同时，基于客户全生命周期数据的分析，使交叉销售成功率提高30%。数据中台还为该行节省了每年数千万元的数据治理成本。制造业应用

国内数据中台企业有哪些在数字化转型浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的重视。数据中台能够整合企业内外部数据资源，打破数据孤岛，提供统一的数据服务能力，为业务创新和智能决策提供支撑。国内已涌现出一批专注于数据中台建设的企业，星环科技便是其中具有代表性的企业之一。数据中台的概念经过多年发展已形成相对成熟的体系架构。一个完整的数据中台通常包含数据采集、数据存储、数据处理、数据治理、数据服务和数据应用等多个层次。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台更强调数据的资产化、服务化和智能化，能够为企业各业务线提供敏捷的数据支持。星环科技作为国内较早布局大数据基础软件的企业，其数据中台解决方案具有几个显著特点。首先是在技术架构上采用了分布式设计，能够处理海量数据并保证系统的高可用性。其次是提供了从数据集成到数据分析的全链路工具，降低了企业构建数据中台的技术门槛。此外，该方案还注重数据安全和合规管理，满足金融、政务等对数据安全要求较高行业的需求。从行业应用角度看，星环科技的数据中台解决方案已在多个领域落地。在金融行业，帮助银行、保险公司实现客户360度视图构建

企业？它如何帮助企业实现数据价值提高？本文将对此进行科普性的介绍。数据中台企业是指那些专注于构建和运营数据中台的企业，或者在企业内部建立数据中台以优化数据管理的组织。数据中台本身并不是一个全新的概念准确性。其次是数据治理能力。数据中台企业通常会制定严格的数据标准和质量控制机制，确保数据的可靠性和安全性。此外，数据中台还需要提供强大的数据分析工具，帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。在实际应用中数据中台企业在当今数字化时代，数据已经成为企业核心的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为许多企业面临的重要课题。数据中台的概念应运而生，逐渐成为企业数字化转型的关键支撑。那么，什么是数据中台，而是对传统数据管理方式的升级和整合。它的核心目标是通过统一的数据平台，将分散在不同系统中的数据进行整合、治理和分析，从而为企业提供高效的数据服务。数据中台的出现，源于企业对数据驱动决策的需求日益增长。过去，企业的数据往往分散在各个部门或系统中，形成“数据孤岛”。这不仅导致数据利用率低下，还增加了数据管理的复杂度。数据中台通过建立一个集中的数据平台，打通各个业务系统的数据壁垒，实现数据的统一管理和

数据中台有什么用？在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。然而，许多企业面临着数据孤岛、数据质量参差不齐、数据利用率低等问题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐成为解决这些为可直接为业务服务的"数据产品"。这些产品可以是客户画像、市场趋势分析、风险预警模型等各种形式。有了数据中台，业务部门无需等待IT部门开发专门的报表或分析工具，可以自助获取所需的数据服务，快速响应市场变化问题的有效方案。打破数据孤岛，实现数据整合传统企业中，各部门往往各自为政，使用不同的系统存储和管理数据，形成了所谓的"数据孤岛"。销售部门有客户关系管理系统，财务部门有独立的财务软件，生产部门又有自己的生产数据系统。这些系统之间缺乏有效连接，导致数据无法流通共享。数据中台的核心作用之一就是打破这些孤岛，将分散在各处的数据进行统一采集、清洗和整合。它像一个中央枢纽，将企业内外部的结构化与非结构化数据汇聚在一起，形成统一的数据资产视图。这不仅避免了数据的重复存储，更重要的是为跨部门协作提供了可能。提高数据质量与标准化数据中台的另一个重要作用是提高数据质量。在数据进入中台之前，会经过严格的清洗、转换和

案例表明，组织架构调整、数据治理体系建立、人才培养等配套措施同样重要。那些仅关注技术实施而忽视管理变革的项目，往往难以达到预期效果。随着数字化转型深入，数据中台正在从互联网行业向传统行业扩展。不同规模的数据中台实例在当今数字化浪潮中，企业纷纷寻求更高效的数据管理方式，数据中台作为一种新兴架构理念应运而生。本文将通过几个典型场景，帮助读者理解数据中台的实际应用价值。某大型零售企业面临线上线下数据割裂的困境。顾客在实体店消费、在网店浏览、通过手机APP下单，这些行为产生的数据原本分散在不同系统中。通过构建数据中台，该企业将分散的会员信息、交易记录、浏览行为统一整合，形成了完整的客户画像。当顾客再次光临时，无论是线上还是线下，系统都能识别其身份并提供个性化服务。促销活动的转化率因此提高了近三成，库存周转效率也得到明显改善。在制造业领域，一家汽车零部件生产商通过数据中台实现了生产全流程的数字化监控。原本分布在供应链管理、生产执行、质量检测等环节的数据被集中处理，设备运行参数、产品质量指标、原材料消耗等数据实时汇聚到中台系统。当某批次产品出现质量波动时，系统能够快速追溯到具体生产环节和机器参数

数据中台公司有哪些：以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案，帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源，实现数据价值的提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型，并以星环科技为例，探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类：传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点，能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业，星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据开发服务则能解决行业特有的痛点。在金融领域，数据中台帮助机构整合多渠道客户数据，实现精准营销和风险控制。在制造业，它支持设备物联网数据的实时分析和预测性维护。政府部门则利用数据中台打破信息孤岛，提升公共服务效率。技术优势与创新以星环科技为例的数据中台公司，其技术优势主要体现在三个方面：首先是在大规模分布式计算方面的积累，能够高效处理PB级数据；其次是多模型数据处理能力，支持结构化、半结构化和非

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...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...