图数据库在银行应用

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D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

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银行数据库
银行应用数据库的主要目的是进行风险管理和合规性监管。由于金融行业的复杂性,数据往往分散不同的系统和应用程序中,增加了数据整合和分析的难度。数据库可以通过构建图形数据模型并利用强大的算法提供更准确的数据分析和综合视图。具体来说,银行行业中,数据库可以用于以下几个领域:客户360视图:通过整合客户的交易、账户、借记卡、贷款等多个数据源,建立客户的360度视图,识别潜在的机会,降低风险法规的状态。资产和负债管理:通过建立银行的资产负债表的图形模型,帮助银行更好地管理其资产和负债,更好地进行务增长而不增加风险。星环分布式数据库”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院数据库计算平台基础能力两项专项测评。同时全球著名咨询机构Gartner近日发布的《数据库管理系统市场指南》中,星环科技也被列为数据库管理系统全球代表-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链
广泛的应用场景,可以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、挖掘和流通银行数据库应用场景:反洗钱: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。数据库可以帮助密切相关的业务领域,数据库还能够支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用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。银行数据库有着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数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型: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
洞察效率。某银行采用星环科技的分布式数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon,替代开源的数据库,构建关联关系图谱和小微事件图谱等,应用于资金断点分析、异常模式探索、异常交易识别、交易轨迹数据库原理虽然高深莫测,但是其应用场景却日渐丰富,应用效果出奇得好,不管是新冠疫情溯源、案件侦破、监管机构风险防范、医疗服务中病情诊断等等。那么谁会先在数据库应用中获益呢?毫无疑问是能创造高价模型等场景,落地业务创新,享受到国产数据库发展第一波红利。数据库和知识图谱平台将成为企业必不可少的新型数据基础设施。借助星环分布式数据库StellarDB+知识图谱平台SophonKG,该值的金融机构。随着金融领域数据挖掘分析的日益深化,银行对于利用海量结构化或非结构化数据,构建全行级的特定场景知识图谱需求日益旺盛,赋能业务,帮助业务人员构建深度关系拓扑,并借助分析和算法,提升业务证券公司打造了全新的一站式国产化企业图谱,满足了企业级的系统建设需要,支撑集团客户画像、风险事件报告、科创板关联发现以及联机分析等创新应用场景,实现了分布式集群管理、统一的资源隔离与权限管理、计算性能的优化提升,以及丰富的可视化效果等。
还支持将数据源直接转化为,以及图中进行数据分析,这种方式能够更好的利用数据源。此外,数据库所具有的分片存储功能,使得数据操作被分散到不同的节点,提高了数据的可扩展性和灵活性。数据库应用是一个节点,这些节点之间的连接关系可以用图形模型表示,并通过数据库进行存储和分析。数据库可以帮助物联网应用中的数据管理和操作,例如,快速检索设备的位置、等信息。金融领域:金融领域中,数据库一种高度复杂的数据类型,包括各种节点、边和属性等信息。传统的关系型数据库中,节点间的关系具有强制性,需要在数据库设计时就明确规定,而这种数据结构往往不能灵活适应各种场景。相比之下,数据库采用图形方式存储数据,能够更好地表达和处理各种数据之间的关系,提供了更加灵活和自由的数据结构。储存在数据库中的数据易于查询和分析:数据库与其他数据库相比,有着更强大的查询和分析功能。数据库中,数据节点和边都可以被视为一个分离的实体,并可以单独的查询中进行搜索和分析。数据库中的查询如遍历、搜索等操作可以轻松完成复杂的数据分析工作。数据库具有极高的扩展性和灵活性:除了兼容传统的数据源之外,数据库
技术反洗钱(AML)方面有广泛的应用,通过天然的的复杂网络分析能力和超强算力能力,能够更准确、更高效地识别洗钱交易。数据库反洗钱领域中的典型应用包括:实体关系分析、风险评估、异常检测、实时分析、可视化分析等。应用案例1:某全国性股份制银行利用星环科技分布式数据库StellarDB+知识图谱平台SophonKG,建立了基于企业关联图谱的小微企业风险事件图谱,开展了企业客户风险传播分析。该银行基于处罚数据、第三方数据、舆情数据、公告数据、历史事件数据等,利用星环科技的数据库和知识图谱平台,结合风险预警体系,通过深度分析等技术,分析风险事件对企业/个人事件主体的影响和事件要素,形成团伙的观测、监控和处置。其次,利用供应链交易数据,识别区域内外企业的上下游关系,构建更加丰富和完善的对公图谱,从而为客户经理的推广和产品策略做支撑。利用星环科技分布式数据库StellarDB+知识流分析,利用结构、嵌入等技术,整合结构化数据,形成知识图谱,开展金融欺诈检测业务应用。该场景的应用效果显著,如对公客户风险召回和准确率速度提升百倍,实现了风险传播和风险社团的可视化发现和展示。
数据库应用在数据技术领域,数据库正逐渐崭露头角,成为处理复杂关系数据的利器。与传统的关系型数据库不同,数据库以节点、边和属性为基础结构,专门为存储和查询关系密集型数据而设计。这种独特的数据模型使其多个领域展现出显著优势。社交网络分析是数据库的典型应用场景之一。社交平台中,用户之间的关注、好友关系天然形成网络结构。数据库能够高效追踪"朋友的朋友"这类多跳查询,轻松发现社交圈中的系统可靠性。尽管数据库优势明显,但并非所有场景都适合采用。对于简单、结构化且关系不复杂的数据,传统数据库可能更为高效。选择数据库技术时,需要综合考虑数据特性、查询模式和系统要求。随着数据互联需求的增长,数据库有望更多领域展现其独特价值,推动数据应用向更深层次发展。关键人物或潜在连接。通过分析用户互动模式,平台可以优化内容推荐,识别虚假账号,甚至预测社交关系的演变趋势。金融风控领域同样受益于数据库的强大能力。银行和金融机构需要实时监测复杂的资金流动网络,识别潜在的欺诈行为或洗钱活动。数据库能够迅速发现异常交易模式,比如循环转账、多层嵌套账户等传统数据库难以捕捉的复杂关系。通过构建客户关联网络,金融机构可以更全完整地评估风险,做出更精准的决策。知识图谱构建
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数据库案例
数据库具有处理大规模复杂关系数据的优势,因此许多领域都有广泛的应用。下面介绍一个数据库金融行业的应用案例。案例背景中信证券股份有限公司于2021年启动国产数据库项目。项目开展之前,中信证券资源管理和权限管理等。随着国产数据库越来越成熟,大型银行已广泛布局国产数据库。中信证券基于星环科技分布式数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon知识图谱重构了企业图谱及相关应用,满足了,计算引擎能根据不同的存储引擎自动匹配高性能算法,无需用户手工干预,从而便捷地实现跨关联,避免数据导入导出。数据库服务的顶层,还提供了丰富的接口,如Java、Python、RESTfulAPI等数据操作、查询语言SQL、统一的数据计算引擎、统一的分布式存储管理系统及统一的资源管理框架,满足利用一个多模异构平台处理多种数据的需求。StellarDB数据库构建在这个数据处理平台之上。其计算服务,以及关联企业数据查询等多种应用服务,并发布了对应的API接口,供应用方进行调用。基于应用安全考虑,采用post方式提供接口,并赋予每个业务部门一个访问ID。上层的应用方包括集团客户画像
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数据库应用
数据库应用在当今数据爆炸的时代,传统的关系型数据库处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。数据库作为一种新兴的数据库类型,因其独特的存储和查询方式,正在社交网络、金融风控、知识图谱等多个领域展现出用户直观地描述他们想要查找的模式,而不是如何执行查询的步骤。这种特性使得复杂关系的查询变得更加简单和高效。主要应用领域社交网络分析是数据库的经典应用场景。这个领域中,用户之间的关系天然形成结构,可以识别异常资金流动模式,发现潜在的欺诈团伙。传统方法难以检测的复杂洗钱行为,数据库中可以表现为特定的路径模式,使得可疑交易更容易被识别。知识图谱构建是数据库的另一重要应用。将分散的知识点通过语义关系连接起来,形成结构化的知识网络,可以支持更智能的搜索和问答系统。这种技术已被广泛应用于企业知识管理、智能客服和教育领域。推荐系统方面,数据库能够综合考虑用户、商品及其多种属性之间的复杂关系强大的应用潜力。数据库的基本原理数据库的核心思想来源于图论,它以"节点"和"边"作为基本存储单元。节点代表实体或对象,边则代表实体之间的关系。这种直观的存储方式使得数据库能够自然地表达现实世界中
关系的技术趋势。当前,对数据库的需求应用场景不断增多。从计算和分析数据的角度来看,数据库的性能比传统数据库提升了百倍以上。金融、电信等多个领域都面临着巨大的需求。基于数据关联特征和问题相似性数据库应用原理是通过查询和分析连接数据,建立关联并对海量数据进行分析和挖掘。与其他类型的数据库相比,数据库具有操作便捷、数据直观、存储模式灵活和应用场景丰富等优势。因此,数据库是未来处理复杂数据,典型的数据库应用场景包括:反欺诈、推荐引擎、知识图谱、主数据管理、地理空间分析和社交网络等。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词,星环科技作为计算平台国内代表厂商入选信通院“计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院数据库计算平台基础能力两项专项测评。
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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。...
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...
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...