比较有名的数据仓库

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

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

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

，而是保留用于长期分析。时间变化性：数据仓库中的数据通常随时间变化，反映了企业数据随时间的演变。这允许分析者观察趋势和模式，并进行历史比较。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型来组织数据，这些模型通常是数据仓库是一种数据库系统，它被设计用来支持企业或组织的数据存储、管理和分析需求。以下是数据仓库的几个核心概念：集成性：数据仓库通常包含来自企业内部多个数据源的数据，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。数据仓库通过ETL过程将这些数据集成在一起，确保数据的一致性和准确性。面向主题：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。例如，一个零售企业的数据仓库可能包含销售、库存、客户和财务等主题。非易失性：数据仓库中存储的数据通常是历史数据，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多维的，支持复杂的查询和分析。OLAP：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，允许用户从多个角度快速、灵活地查看数据。数据质量：数据仓库中的数据需要经过清洗和验证，以确保数据

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

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：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：数据仓库支持数据仓库（DataWarehouse）的特性主要体现在其设计和功能上，以支持企业的数据存储、管理和分析需求。以下是数据仓库的一些核心特性：集成性：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：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：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：数据仓库中的数据随时间变化，反映了企业数据OLAP操作，这是一种针对多维数据集进行分析的技术，允许用户从多个角度快速、灵活地查看数据。数据质量：数据仓库中的数据需要经过清洗和验证，以确保数据质量，处理数据冗余、不一致、不完整或不准确等问题。可扩展性

数据仓库指标体系是衡量和优化数据仓库性能、数据质量和数据价值的关键工具。以下是数据仓库指标体系的一些主要组成部分：数据质量指标：准确性：指数据记录的信息是否存在异常或错误，如缺失值占比、错误值占比在面对故障时的恢复能力和高可用性。可用性指标：用于衡量数据仓库的可靠性和稳定性，包括系统停机时间、故障恢复时间等。成本效益指标：衡量数据仓库建设投入与产出比的关键，包括数据仓库建设成本、运维成本、数据格式一致性。唯一性：确保数据库的数据不存在重复的情形。及时性：指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称为数据的延时时长。性能指标：读写性能：衡量数据仓库在读取和写入数据方面的性能表现，包括吞吐量（每秒处理的请求数量）、延迟（请求的响应时间）和并发性（同时处理的请求数量）。水平扩展性：衡量数据仓库在大规模系统中的水平扩展能力，以及随着客户端并发增长而进行弹性扩展的能力。故障恢复和高可用性：测试数据仓库价值产出等。数据可访问性：指用户能够方便地访问和使用数据仓库中的数据，这对数据分析的普及和应用至关重要。ETL流程指标：包括ETL执行时间、错误率和数据延迟等，反映数据处理的效率和数据从源系统到达数据仓库所需的时间。

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

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

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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。