国内知名的数据仓库

数据仓库的特性主要围绕其设计目的、功能和操作方式。以下是数据仓库的一些关键特性：集成性：数据仓库整合来自不同源系统的数据，提供统一的数据视图。主题导向：数据仓库按业务主题组织数据，如销售、客户、财务等，方便用户理解和分析。时间变异性：数据仓库存储历史数据，支持时间序列分析，可以追踪数据随时间的变化。非易失性：数据仓库中的数据不经常变化，主要用于查询和分析，不用于日常事务处理。汇总性：数据仓库中的数据通常是经过汇总和聚合的，以支持快速的分析和决策。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型（如星型模型或雪花模型）来组织数据，以优化查询性能。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和验证，以确保数据的准确性和一致性。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。数据治理：数据仓库实施数据治理，确保数据的合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性：数据仓库设计时考虑到未来的扩展，可以适应数据量和用户需求的增长。性能优化：数据仓库针对复杂的分析查询进行优化，包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问：数据仓库提供多种工具和接口，方便用户进行数据查询和分析。数据安全

数据仓库的特性主要围绕其设计目的和功能展开，以下是数据仓库的一些核心特性：集成性（Integration）：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商的数据等，确保数据的一致性和准确性。面向主题（Subject-Oriented）：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关，如销售、库存、客户和财务等。非易失性（Non-Volatile）：数据仓库中存储的数据主要用于分析和报告，而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，它通常不会被修改或删除，而是保留用于长期分析。时间变化性（Time-Variant）：数据仓库中的数据随时间变化，反映了企业数据随时间的演变，允许分析者观察趋势和模式，并进行历史比较。数据模型（DataModeling）：数据仓库使用特定的数据模型来组织数据，这些模型通常是多维的，支持复杂的查询和分析，如星型模型和雪花模型。OLAP支持（OnlineAnalyticalProcessing）：数据仓库支持OLAP操作，这是一种针对多维数据集进行分析的技术，允许用户从多个

数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由分析师、报告编写者和决策者访问，用于生成报告和分析，而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量：数据仓库可能存储大量的历史数据，数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够在高效分析大量不同的数据、提取数据价值、并保留历史记录面发挥独特的作用。相对于其他数据存储方式，数据仓库具有许多优势。面向主题：数据仓库可以高效分析关于特定主题或职能领域的数据。与传统的数据存储方式相比，数据仓库可以让用户更便捷地访问和处理数据，从而快速解决问题。集成：数据仓库可以将不同来源的不同数据类型集成在一起，建立一致性。这种集成多样的数据来源，包括不同的文件格式、结构化和非结构化数据、以及海量的互联网数据等，大大增强了数据仓库的功能和价值，简化了企业数据的管理与分析。相对稳定：进入数据仓库后，数据将保持稳定，不会发生改变。相反，数据仓库分析着眼于反映历史变化，这意味着企业可以随时查询历史，从汲取经验教训，进行数据趋势分析，或者预测未来趋势。高速查询：数据仓库支持高速查询和高数据吞吐量，能够凭借出色的灵活性帮助用户细分数据或降低数据量，以便执行更加细致和复杂的分析。这为企业提供了更高效的数据管理方案，增加了企业数据的质量、准确性、和深度分析的可能性。商业智能：数据仓库可以为中间件BI环境提供一个坚实的功能性基础，帮助企业数据中发现隐藏

数据仓库的分层是一种常见的架构设计方法，它将数据仓库中的数据按照不同的处理程度和用途划分为多个层次。这种分层结构有助于组织数据、优化查询性能、简化数据管理，并提高数据的可维护性。以下是数据仓库分层的常见模型：操作数据存储层：这一层是最接近原始数据的，通常包含从业务系统中直接抽取的数据。ODS层的数据通常保持与源系统相同的粒度，用于支持日常操作和短期历史数据的查询。数据仓库层：数据仓库层是ODS层数据的进一步整合和清洗版本。在这一层，数据被转换成适合分析的格式，通常涉及数据的聚合和汇总。数据集市层：数据集市是数据仓库的一个子集，专注于特定的业务领域或主题。它们通常为特定的用户群体或部门提供服务原始数据的系统，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中的数据通常在需要时才进行处理，支持更广泛的数据分析和探索性分析。在实际的数据仓库设计中，分层可能有所不同，但以下是一些常见的分层方式：维度数据，优化了查询性能，因为它们只包含相关的数据子集。呈现层：这一层包含为最终用户准备的数据，如报表、仪表板和数据可视化。数据经过进一步的聚合和优化，以支持快速的数据访问和展示。数据湖：数据湖是一个存储大量

数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融

数据仓库云是将数据仓库的功能部署在云计算环境中的一种数据存储和分析解决方案。它利用云计算的强大计算能力、存储资源和可扩展性，为企业提供高效的数据处理和分析服务。架构特点存储层基于云存储技术，数据仓库规模动态分配计算能力。这意味着在数据量较大或者分析任务复杂时，可以快速获取更多的计算资源来加速处理过程。管理与监控层提供集中式的管理和监控功能。通过云平台的管理控制台，用户可以方便地对数据仓库的各种参数进行配置，如存储容量、计算资源分配、用户权限等。同时，监控功能可以实时踪数据仓库的性能指标，如查询响应时间、存储使用率、数据加载速度等，以便及时发现问题并进行调整。优势成本效益采用按需付费模式，企业只需为实际使用的存储和计算资源付费，避免了传统数据仓库建设中高额的硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据量的快速增长和分析需求的变化。随着企业业务的发展，数据量可能会呈指数级增长，数据仓库云可以方便地扩展存储容量和计算能力。快速部署相比传统数据仓库的建设，数据仓库云的部署速度更快。企业可以在短时间内开通数据仓库云服务，开始数据的加载和分析工作。例如，新成立的创业公司如果需要快速搭建

数据仓库服务是一种基于云端的数据仓库解决方案，它提供了一种灵活、可扩展的数据存储和管理方式。以下是数据仓库服务的一些主要功能和特点：数据集成：数据仓库服务能够从多种数据源中提取数据，包括企业内部的各种业务系统数据、外部的市场数据、客户数据等，通过ETL过程进行数据的清洗、转换和整合，形成一个统一、完整的数据视图。数据清洗和转换：在数据存储之前，数据仓库服务会对原始数据进行清洗和转换，包括去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等，以提高数据质量，确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合：数据仓库服务会对存储的数据进行汇总和聚合，以满足不同层次和角度的数据分析需求，使得数据所需的数据视图。数据挖掘与预测：数据仓库服务支持数据挖掘和预测分析，通过应用各种数据挖掘算法和模型，发现数据中的隐藏模式和关系，并结合时间序列分析、回归分析等预测方法，预测未来趋势和结果。数据服务与共享：通过数据共享和数据服务接口，将分析结果和数据资源提供给企业内部用户和外部客户，包括数据报表、数据可视化、数据API等多种形式。数据存储与组织：数据仓库服务中的数据按照特定的方式进行组织和存储，以便

数据仓库的特征主要体现在其设计和用途上，以下是数据仓库的一些关键特征：集成性：数据仓库中的数据来自多个源系统，通过ETL过程被整合在一起，解决了数据孤岛问题。时间维度：数据仓库存储历史数据，支持时间序列分析，可以追踪数据随时间的变化。非易失性：数据仓库中的数据不经常变化，主要用于查询和分析，不用于日常事务处理。汇总性：数据仓库中的数据通常是经过汇总和聚合的，以支持快速的分析和决策。主题导向：数据仓库按照主题组织数据，每个主题对应一个特定的业务领域。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型（如星型模型或雪花模型）来组织数据，以优化查询性能。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和验证，以确保数据的准确性和一致性。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。数据治理：数据仓库实施数据治理，确保数据的合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性：数据仓库设计时考虑到未来的扩展，可以适应数据量和用户需求的增长。性能优化：数据仓库针对复杂的分析查询进行优化，包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问：数据仓库提供多种工具和接口，方便用户进行数据查询和分析。数据安全

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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、...