专门做数据仓库

DW数据仓库是一种专门设计用于存储和分析大量历史数据的数据库系统。它主要服务于企业的数据报告和决策支持系统，帮助企业从历史数据中提取有价值的信息和洞察。以下是数据仓库的一些关键特点和组成部分：集成性：数据仓库将来自不同来源的数据集成在一起，形成一个统一的视图。面向主题：数据仓库是围绕特定的业务主题构建的，如销售、客户、财务等。非易失性：数据仓库中的数据主要用于分析，不涉及日常事务处理，因此数据一旦写入，通常不会被修改。时变性：数据仓库能够存储和反映数据随时间的变化，支持时间序列分析。数据模型：数据仓库通常采用多维数据模型，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能。数据粒度：数据仓库中的数据粒度指的是数据的详细程度，可以是按天、按月、按季度等。ETL过程：数据仓库涉及数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的过程，以确保数据的一致性和质量。OLAP支持：数据仓库支持在线分析处理，允许用户进行复杂的分析和数据挖掘。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。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据的内容

数据仓库是一个专门设计用于存储和管理数据的系统，它具有面向主题、集成、稳定、历史数据以及支持决策的特点。数据仓库将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个全面的数据集合，以帮助企业进行决策制定和分析完整性和一致性得到了有力保障。数据整合：数据仓库能将来自不同系统、不同格式的数据集中起来，以统一的格式进行存储和管理，方便用户进行查询和访问。数据存储：数据仓库采用专门的数据存储技术，能够高效地管理。通过数据仓库，企业可以有效地获取和分析数据，从而更好地了解自己的业务情况，并做出更好的决策。数据仓库的主要功能：数据统一：数据仓库能从各种来源的海量数据中提取、转换和加载数据，经过这些处理操作，数据的大量数据，同时支持各种复杂的数据查询和分析操作。历史数据管理：数据仓库可以长期存储历史数据，用户可以方便地对历史数据进行查询和分析，以支持对趋势的准确把握。快速数据访问：数据仓库具备快速的数据访问能力，用户可以在短时间内获取到所需的数据，从而加快决策速度。多维度分析：数据仓库支持多维度的数据分析，用户可以从多个角度对数据进行查询和分析，以更好地理解数据的全貌。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案

的分析需求进行灵活的处理，可以支持批处理、流处理、交互式处理等多种方式。存储架构数据仓库：通常采用关系型数据库或专门的多维数据库管理系统，数据按照表、列等结构化方式存储，具有严格的模式定义和约束，支持工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活SQL查询和聚合操作时具有较高的性能，能够快速返回结果。数据湖：在处理大规模数据和复杂的分析任务时具有优势，但对于一些特定的结构化数据查询，性能可能不如专门的数据仓库，需要根据具体情况进行优化。成本数据仓库数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

数据仓库是一种专门设计用于报告和分析的数据库系统，它将来自一个或多个数据源的数据集中存储在一个单一的位置，以便用户和应用程序可以进行查询、分析和生成报告。以下是数据仓库的几个关键定义特征：集成性：数据仓库通常包含来自企业内部多个异构数据源的数据，这些数据被集成在一起，以提供一致的视图。面向主题：数据仓库是围绕特定的主题或业务领域构建的，如销售、客户、财务等，这使得数据仓库能够支持复杂的分析查询。非易失性：数据仓库中的数据主要用于分析，不涉及日常事务处理，因此它是相对静态的，不频繁更新。时间变化性：数据仓库能够存储不同时间点的数据快照，支持历史数据的分析，反映数据随时间的变化。数据模型：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，以支持高效的数据查询和分析。OLAP支持：数据仓库支持OLAP操作，允许用户进行复杂的数据分析，如数据钻取、切片和切块。数据质量：数据仓库中的数据通常经过清洗和验证，以确保数据的准确性、一致性和完整性。可扩展性：数据仓库设计能够随着数据量的增长而扩展，以存储更多的数据。性能优化：数据仓库通过各种技术手段优化查询性能，如索引、分区和物化视图

数据仓库是一种专门设计用于报告和数据分析的数据库系统。它的核心目的是存储、管理、和分析来自一个或多个数据源的数据，以支持企业决策。以下是数据仓库的几个关键定义特征：集成性：数据仓库通常包含来自企业内部多个不同业务系统的数据，这些数据被集成在一起，以提供全面的业务视图。数据的非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，而不是日常事务处理，因此它是非易失性的，即数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库中的数据通常按时间序列组织，支持时间维度的分析，使得用户能够分析历史趋势和模式。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，如销售、财务或人力资源，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。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。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据仓库中数据的结构、内容和质量。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：数据仓库通常

应清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、数据关系条理化、屏蔽原始数据影响。数据源层（ODS）规范：ODS层最接近数据源，不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据。数据仓库层（DW）规范数据仓库规范是确保数据仓库建设有条不紊、提升开发效率、保证代码可读性和维护性的关键。以下是一些核心的数据仓库规范：数据模型架构原则：数据仓库应遵循分层原则，一般包括数据源层（ODS）、数据仓库层机制等，确保数据的安全性和合规性。数据仓库的维护与优化：明确维护和优化的流程、周期、责任人等，以保证数据仓库的长期稳定运行。统一规范的数据标准：规定数据结构、数据类型、数据精度、数据格式等，以便于数据的共享、集成和决策支持。（DW）、数据应用层（APP）和维表层。主题域划分原则，按照业务或业务过程划分，以及数据域划分。数据类型规范：统一规定不同的数据的数据类型，如金额使用double或decimal(28,6)，字符串使用string，id类使用bigint，时间使用string，状态使用string。数据冗余规范：宽表的冗余字段要确保高频使用，下游3个或以上使用，不造成数据延后，重复率不超过60%。NULL字段处理规范

数据仓库系统是一个用于存储、管理和分析大量历史数据的系统，旨在支持企业决策、报告和数据分析。以下是数据仓库系统的关键组成部分和特性：数据存储：数据仓库系统通常使用关系型数据库管理系统或专门的数据仓库技术来存储数据。数据集成：系统能够集成来自不同源的数据，包括操作型数据库、外部数据源等，以提供统一的数据视图。数据模型：数据仓库系统采用特定的数据模型，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能和支持多维分析。ETL过程：系统包括数据抽取、转换和加载的过程，以确保数据的一致性和质量。数据粒度：数据仓库系统存储的数据粒度可以根据需要进行调整，以满足不同分析需求。查询和报告：系统支持复杂的查询和报告功能，使用户能够快速获取所需信息。OLAP支持：数据仓库系统通常支持在线分析处理，允许进行多维数据分析和数据挖掘。数据质量：系统强调数据的准确性、一致性和完整性，通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据管理：数据仓库系统包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。性能优化：系统经过优化，以提高查询性能和响应速度，包括使用索引、分区和物化视图等技术。数据治理：数据仓库系统实施数据治理策略

搭建数据仓库需要经过以下步骤：确定数据仓库的目标和需求：了解业务需求、整合数据源、需查询和分析的数据内容等，以明确数据仓库所需的功能和特性。设计数据模型：根据业务需求设计数据模型，包括维度模型、星型模型等，以确定数据仓库的结构特点。选择数据仓库平台：选择合适的数据仓库平台，以确保数据仓库的性能和可靠性。数据抽取与加载：通过ETL工具将数据从各种数据源中抽取到数据仓库，并对数据进行清洗和转换，以满足数据仓库的规范和标准。创建数据仓库表：根据业务需求创建物理存储空间、定义表和视图，以及制定数据访问安全策略等，以确保数据仓库的完整性和安全性。数据清理和转换：对于抽取的数据进行数据清理和转换，将数据管理机制，维护数据仓库的元数据信息，并利用元数据建立关联数据模型。查询和分析：利用OLAP和数据挖掘等技术，实现对数据仓库中数据的查询、分析和挖掘，得出有用的信息和结果。数据维护和精度控制：按照数据仓库设计规范和标准，定期进行数据维护和精度控制，保证数据的完整性、正确性和一致性。在搭建数据仓库过程中，需要针对业务需求和技术特点制定出详细的实施计划、操作方案和风险评估，确保数据迁移和操作无风险，并应重视搭建

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

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。