比较常用数据仓库

什么是数据仓库？数据仓库是一种数据管理系统，它以业务友好的方式存储来自多个来源的当前和历史数据，以便于洞察和报告。数据仓库通常用于商业智能、报告和数据分析。数据仓库可以快速、轻松地分析从销售点系统、库存管理系统或营销或销售数据库等运营系统上传的业务数据。数据可能会通过操作数据存储，在数据仓库用于报告之前，需要进行数据清理以确保数据质量。数据仓库有哪些用途？数据仓库用于商业智能、报告和数据分析，从业务数据库中提取和汇总数据。通过数据仓库可以获得难以直接从事务型数据库中获取的信息。例如，管理层希望了解每个销售人员每月为每个产品类别创造的总收入。事务型数据库可能无法获取这些数据，但数据仓库可以。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。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、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。

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：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，通常用于金融和零售行业。能够处理大量的交易数据，并提供快速的查询响应。分析型数据仓库：专注于支持复杂的分析和报告，通常用于业务智能和数据挖掘。存储汇总数据和历史数据，用于长期趋势分析。维度数据仓库：采用维度建模技术构建的数据仓库，以星型模式或雪花模式组织数据。适合于复杂的分析查询，能够快速响应多维数据分析需求。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

什么是数据仓库和数据湖？数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，数据仓库将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析。数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。数据仓库的主要作用是实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据湖（DataLake）数据湖是一个存储企业的库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。数据仓库和数据湖有什么区别？数据仓库和数据湖是两种不同的数据处理和存储理念，在应用场景、数据处理方式和价值应用等方面存在一些差异。应用场景：数据仓库主要用于根据事先定义好的业务需求，针对业务流程进行的数据建模、数据整合和数据加工，主要用于监控基础数据、企业数据等。而数据湖是面对各类数据的存储、管理、集中到底层基础数据层，不仅处理实时的流数据、结构化数据、非结构化数据，还包括用于分析、调查等各种目的的数据。数据处理方式：数据仓库通常在经过ETL

模型包括星型模型和雪花模型。星型模型是常用的模型之一，它通过一个中心的事实表和多个维度表来表示数据。雪花模型在星型模型基础上进行了扩展，维度表可以进一步分解更小的表。数据抽取与转换：在搭建数据仓库之前数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据的系统。数据仓库是一种面向决策支持的技术，旨在帮助企业从多个角度析数据，并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤：确定需求和目标：在搭建数据仓库之前，必须明确需求和目标。了解业务的需求，确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型：数据模型是数据仓库的基础，确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据数据仓库的格式。建设和维护数据仓库：建设数据仓库包括创建数据库和表结构、加载数据和建立索引等。数据仓库需要具备高性能、高可用性和易扩展性。对于大型数据仓库，可以考虑使用分布式系统和列式存储等技术来提高性能。数据质量管理：数据质量管理是数据仓库建设的一个重要环节。确保数据的准确性、完整性和一致性是数据仓库使用的基本要求。数据质量管理包括数据清洗、数据去重、错误处理等。数据安全：数据安全是数据仓库建设中

分析。面向主题：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，如销售、客户、财务等，这些主题是分析和报告的基础。随时间变化：数据仓库存储历史数据，能够反映业务随时间的变化，支持趋势分析和历史比较。非易失性数据仓库是一个集成的、面向主题的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。以下是数据仓库的几个核心概念：集成性：数据仓库将来自不同源的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，以支持跨部门或跨系统的：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，因此数据一旦写入，通常不会被修改。数据质量：数据仓库强调数据的准确性、一致性和完整性，通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据：元数据是关于数据的数据，它描述了数据仓库中数据的来源、结构、质量和使用方式。多维数据模型：数据仓库通常采用星型模型或雪花模型等多维数据模型，以优化查询性能和支持复杂的分析。数据粒度：数据粒度指的是数据仓库中数据的详细程度，它可以是按天、按月、按季度等不同粒度级别。数据抽取、转换和加载：ETL是数据仓库中用于从源系统抽取数据、进行转换和清洗，然后加载到数据仓库的过程。OLAP：OLAP是一系列使分析人员能够快速、灵活地从

，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

模型来表示数据属性和实体之间的关系。推荐使用星型模型或者雪花模型，这些模型是数据仓库建模中常用的两种模型。雪花模型是在星型模型之上的延伸，用于处理比较复杂的维度层次结构。建立数据仓库：在设计模型完成后数据仓库建模是指将业务中心的数据进行抽象、成和建模的过程，以支持决策支持系统和业务智能应用程序。通过将数据从不同的业务系统集成到一个单独的数据库中，使得企业内部的业务数据更容易被分析。数据仓库建模通常按照以下骤完成：需求收集：需要明确业务需求，并确定数据仓库将支持哪些决策支持系统和业务智能应用程序，以及需要什么样的报告和分析功能。这些需求应该从企业各级管理层和业务用户那里收集。数据源识别：然后，需要设计和建立数据仓库本身，以存储和管理数据。数据仓库应该包含明细数据，以及用于报告和分析的汇总和聚合数据。数据加载：一旦数据仓库被设计和建立，就需要将数据从数据源加载到数据仓库中。在加载数据时，需要进行数据质量控制，以确保数据正确性和一致性。在数据仓库建模过程中，可以将质量标准包含在数据仓库设计中，以确保质量控制在整个数据仓库和分析过程中得以实施。数据仓库建模可以有效的帮助企业将数据集成和管理

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

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

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...