国内数据仓库构建工具

星环知识构建工具TranswarpKnowledgeStudioforLLM是一套全流程、端到端、多模态的知识构建工具集，提供了对图谱知识、文档知识、规则知识等多模态知识的管理、构建、融合、召回的服务能力，涵盖了知识模型定义、多源异构数据接入、概念与物理数据映射、多元化知识的抽取融合、全自动知识构建、知识综合查询等功能，能够帮助政务、工业、能源等多领域客户高效构建领域知识体系，并提供智能应用的场景定制化和一站式解决方案。核心能力一键图谱构建：面向行业知识图谱一键构建，自动化构建的能力，无需人工干预。多源异构：提供结构化、半结构化、非结构化的知识接入方案，支持主流数据源、提供快速适配其它数据源的能力。可视化知识融合：以知识建模为依据，提供精准的知识融合配置，提供基于本体、关系、属性级别的数据融合策略，界面可视化配置。精准知识抽取模式：人工标注、规则抽取、模型抽取、人工审核都是基于知识建模为依据，提高知识抽取的精准性。增量图谱构建能力：提供基于时间维度、业务主键维度、文件更新时间维度的增量抽取能力、增量图谱构建能力。基于组件的能力扩展：面对多样的业务需求提供定制化、半定制化的基础组件扩展

数据仓库是一个集中式的存储库，用于存放大量结构化的数据。它被构建出来是为了支持企业的决策和分析，可以接收来自不同数据源、不同业务系统和各种类型的数据。数据仓库不仅仅是一个简单的数据存储位置，它还。数据仓库的设计通常基于主题建模，以支持特定的业务分析需求。它提供了丰富的查询和分析工具，使用户能够快速、灵活地从中获取所需的信息。数据仓库还具备强大的数据存储和处理能力，能够处理大量的数据，支持复杂的分析操作和多维度的数据挖掘。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。提供了数据整合、转换和清洗的功能，以确保数据的质量和一致性。通过将来自不同来源的数据进行合并、统一和标准化，数据仓库提供了一个一致且易于理解的数据视图，让企业用户能够方便地进行数据分析、报告和决策支持

数据仓库的构建是一个系统性的工程，一般需要按照以下步骤进行：确定数据仓库的范围和目标，包括所要构建的主题域、数据的范围和粒度、数据的质量和数据更新的频率等。设计数据仓库的结构，选择合适的数据模型，设计维度模型和事实表格，以及设计数据仓库的逻辑和物理架构等。选择合适的ETL工具和技术，从不同的数据源中抽取数据并经过清洗、整合和转换等处理，生成数据仓库中的维度和事实数据。实现数据仓库的数据加载和更新，将经过处理后的数据加载到数据仓库中，保证数据的实时性和质量。设计、实现和维护数据仓库的元数据，用于描述数据仓库中所有的数据和元素，以及说明其属性和关系。此外，在构建数据仓库时，还需要注意以下几点数据仓库的质量和性能。构建数据仓库需要考虑到数据仓库的目标、结构、ETL等方面，同时需要重视数据的一致性和安全性，以及考虑到数据仓库的扩展和实现监控和维护。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。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。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。

构建数据仓库是一个涉及多个步骤和最佳实践的复杂过程。以下是构建数据仓库的关键步骤和考虑因素：1.明确业务需求和目标在构建数据仓库之前，首先需要与业务部门和利益相关者沟通，明确他们对数据仓库的期望和查询。4.ETL过程通过ETL工具对数据进行抽取、清洗、转换和加载，确保数据的一致性和准确性。5.数据分层架构设计数据仓库通常采用分层架构，包括操作数据层（ODS）、数据仓库细节层（DWD）等，以优化需求。2.数据源整合整合来自不同业务系统的数据，如电商平台、支付系统、物流系统等，为数据仓库提供全面的数据基础。3.数据模型设计采用星型模型或雪花模型设计数据模型，包括事实表和维度表，以支持复杂的分析优化选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统，并进行性能优化。9.安全与隐私保护确保数据仓库技术提供足够的安全保障，包括数据加密、访问控制和备份恢复策略。10.数据分析与应用利用数据仓库中的数据进行销售趋势分析、库存预测、客户画像等，以支持业务决策。11.技术选型在选择数据仓库技术时，考虑可扩展性、可靠性、性能、安全性、数据集成、成本效益以及支持和社区等因素。12.长期发展选择能够支持未来业务需求和技术发展的数据仓库技术，如人工智能和机器学习。

。通常可以依据业务过程或者部门来进行划分。需要特别注意的是，一个业务过程只能归属于一个数据域，这样可以避免数据的混乱和重复管理。（三）构建业务总线矩阵：设计维度模型蓝图业务总线矩阵是数据仓库构建中的关键数据仓库构建：企业数字化转型的基石数据仓库：企业数据管理的核心枢纽在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业最为宝贵的资产之一。企业在日常运营中，会产生和收集海量的数据，涵盖销售数据、客户信息高质量的数据集合。通过这样的处理，数据仓库为企业提供了一个全面、准确且易于访问的数据平台，让企业能够从整体上把握业务运营状况，深入洞察市场趋势和客户需求。构建流程：步步为营，打造坚实基础数据仓库的构建是一个复杂而系统的工程，如同建造一座高楼大厦，需要精心规划每一个环节，步步为营，才能打造出坚实可靠的数据基础。下面将详细介绍数据仓库构建的关键流程。（一）数据调研：摸清业务与需求数据调研是数据仓库构建、市场动态等各个方面。这些数据犹如一座蕴含巨大价值的宝藏，等待着企业去挖掘和利用。而数据仓库，正是开启这座宝藏的关键钥匙，在企业数字化转型进程中占据着举足轻重的核心地位。数据仓库是一种面向主题的、集成的

构建一个高效的数据仓库需要遵循一系列策略和最佳实践，以下是一些关键步骤和要点：需求分析：在构建数据仓库之前，首先要明确需求，包括需要存储哪些数据、数据的来源和格式、数据的更新频率等。与业务部门沟通和及时性等方面。通过评估数据质量，可以发现并解决潜在的问题，提高数据仓库的可靠性。技术与工具：关键技术包括ETL工具、数据仓库平台、数据建模工具和商业智能工具。最佳实践：持续的数据治理，定期检查数据处理规范，确保处理过程中的数据质量和一致性。对处理过程进行监控和管理，确保数据的及时性和稳定性。数据建模：设计算仓分层架构，提高可维护性和灵活性。设计包括ODS（操作数据层）、DWD（数据仓库明细层）、DWB（数据仓库基础层）和DWS（数据仓库服务层）等层级，每一层都对数据进行不同程度的加工和优化。质量评估：为了确保数据仓库中的数据质量，需要对数据进行评估。数据质量评估包括数据的完整性、准确性、一致性质量和完整性。灵活的架构设计，采用微服务或模块化设计，以适应未来业务变化。用户培训与支持，确保最终用户能够有效利用数据仓库进行数据分析。监控与优化，定期监控系统性能，及时调整以提高效率。可扩展性和面

以下是一些数据仓库方案的关键点和技术架构：数据仓库建设方案总体架构：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存储、数据分析、数据服务等几个方面的内容。数据采集：负责从各业务系统中汇集信息数据，支撑常规机器学习算法。数据仓库技术架构数据仓库的技术架构通常包括以下五个主要部分：数据源层：包含企业内外部的各种数据源。ETL层：负责将数据源层的数据进行抽取、转换和加载，确保数据的准确性和时效性。数据存储层：涉及数据的存储技术。数据分析层：支持OLAP分析和机器学习算法。数据应用层：数据仓库的应用层面，如报表生成和数据展示。数据仓库设计OLTP与OLAP：数据仓库主要服务于OLAP场景，而非事务型应用OLTP。数据仓库功能：满足OLAP场景下的数据管理需求，包括数据的统一化存储和规范化处理。数据仓库应用：满足企业中所有数据的统一化存储，通过规范化的数据处理来实现企业的数据分析应用。数据仓库设计步骤需求分析：明确数据仓库的使用场景、用户需求和数据来源。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。ETL过程：设计并实现ETL过程，将源系统的数据抽取出来，经过清洗

各种不同的数据源，如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中，数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分，并且经过清洗、整合和转化，以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层：数据源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方，也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。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。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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、...

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...

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...