研发数据仓库厂家

数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、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。

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数据厂家
研发投入。图数据厂家作为新兴数据技术的重要推动者,正在改变我们处理和分析关联数据的方式。随着数字化转型的深入,图数据库有望成为企业数据架构中的关键组成部分,而图数据厂家将在这一进程中发挥不可替代的作用。图数据厂家在当今数据驱动的时代,图数据库作为一种专门用于处理复杂关系数据数据库类型,正在获得越来越多的关注和应用。图数据厂家作为这一技术领域的推动者,扮演着至关重要的角色。这些厂家不仅提供图数据库产品,还在不断推动图计算技术的发展,为各行各业解决传统关系型数据库难以应对的关联数据分析问题。图数据厂家的产品与传统数据库有着本质区别。它们采用图论作为理论基础,使用节点、边和属性来表示和存储领域展现出独特优势。市场上的图数据厂家可以大致分为几个类别。一类是专注于图数据库技术的初创企业,它们通常拥有创新的图计算引擎和查询语言,产品设计上更加轻量化和现代化。另一类则是传统数据库大厂推出的图数据库产品,这些产品往往能与现有的数据库生态系统良好集成,适合企业级应用。还有一类是开源图数据库项目背后的商业公司,它们通过提供企业版和支持服务来盈利。图数据厂家的技术路线也存在差异。有的采用原生图存
数据中台的厂家在数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台厂家作为这一领域的专业服务提供者,正在帮助企业实现数据资产的价值提高。本文将介绍数据中台厂家的类型、服务内容以及选择时的考量因素。数据中台厂家大致可分为三类。一类是传统IT服务商转型而来,这类厂家通常拥有多年企业信息化服务经验,熟悉各类行业场景,能够将传统IT系统与新型数据中台架构进行有效整合。第二类是新兴的云计算和大数据技术公司,这类厂家技术实力雄厚,产品迭代速度快,往往能提供更具创新性的解决方案。第三类则是专注于特定行业的垂直领域厂家,他们对行业know-how理解深刻,能够提供高度定制化的数据中台服务。从服务内容来看,数据中台厂家主要提供以下几类产品和服务。首先是数据中台基础平台,包括数据采集、存储、计算、治理等核心功能模块。这类平台通常采用分布式架构,支持海量数据处理和高并发访问。其次是数据开发工具链,涵盖数据建模、ETL开发、任务调度等全流程工具,帮助数据团队提高工作效率。再者是数据资产管理系统,实现对企业数据资产的目录化、标签化和全生命周期管理。此外,许多厂家还提供数据服务化能力
数据治理厂家有哪些类型在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格,数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。为满足不同行业、不同规模企业的多样化需求,市场上涌现出众多提供数据治理解决方案的厂家。这些厂家根据其产品定位、技术特点和目标客户群体,可以分为几种主要类型。综合性平台提供商这类厂家通常提供覆盖数据治理全生命周期的综合解决方案,其产品往往包含从多个供应商处采购不同组件可能导致的兼容性问题。这类厂家通常服务于中大型企业,尤其是那些数据环境复杂、治理需求全面的组织。专项能力提供商与综合性平台不同,这类厂家专注于数据治理的某一特定领域或功能厂家的产品通常在特定功能上具有深度和专业性,适合那些已经拥有基础数据治理框架但需要强化某些特定能力的企业。开源解决方案提供者开源社区在数据治理领域也发挥着重要作用。一些厂家基于开源技术提供商业化支持和服务,或者围绕开源核心开发增值功能。开源数据治理工具的优势在于灵活性高、社区支持活跃且通常成本较低。这类解决方案适合技术能力较强的组织,特别是那些希望避免厂商锁定、需要高度定制化环境的企业。开源厂家
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数据治理厂家
数据治理厂家:数字化时代的幕后推手在数字经济蓬勃发展的今天,数据已成为企业重要的战略资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格,数据治理厂家作为这一领域的专业服务提供者,正扮演着越来越重要的角色。这些厂家通过提供专业工具、方法论和解决方案,帮助企业实现数据资产的价值提高,同时确保数据安全与合规。数据治理厂家的核心职能数据治理厂家主要为客户提供从战略规划到技术落地的全方位服务。在战略层面,他们帮助企业制定符合业务目标的数据治理框架,明确数据所有权、责任分工和管理流程。方法论上,这些厂家通常拥有成熟的数据治理模型和最佳实践,能够指导企业建立数据标准、分类体系和质量管理机制。技术实现是数据治理厂家的另一大核心能力。他们提供的软件平台通常包含元数据管理、数据血缘追踪、数据质量监控、主数据管理等功能模块。这些工具能够自动化许多数据治理流程,显著提高效率并降低人为错误。值得注意的是,领先的数据治理厂家往往采用AI和机器学习技术,使系统具备智能识别数据问题、自动推荐解决方案的能力。行业解决方案的差异化不同行业对数据治理的需求存在显著差异,优秀的数据治理厂家通常会针对特定行业开发专门的
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数据仓库
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
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数据仓库服务
数据仓库服务是一种基于云端的数据仓库解决方案,它提供了一种灵活、可扩展的数据存储和管理方式。以下是数据仓库服务的一些主要功能和特点:数据集成:数据仓库服务能够从多种数据源中提取数据,包括企业内部的各种业务系统数据、外部的市场数据、客户数据等,通过ETL过程进行数据的清洗、转换和整合,形成一个统一、完整的数据视图。数据清洗和转换:在数据存储之前,数据仓库服务会对原始数据进行清洗和转换,包括去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等,以提高数据质量,确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合:数据仓库服务会对存储的数据进行汇总和聚合,以满足不同层次和角度的数据分析需求,使得数据所需的数据视图。数据挖掘与预测:数据仓库服务支持数据挖掘和预测分析,通过应用各种数据挖掘算法和模型,发现数据中的隐藏模式和关系,并结合时间序列分析、回归分析等预测方法,预测未来趋势和结果。数据服务与共享:通过数据共享和数据服务接口,将分析结果和数据资源提供给企业内部用户和外部客户,包括数据报表、数据可视化、数据API等多种形式。数据存储与组织:数据仓库服务中的数据按照特定的方式进行组织和存储,以便
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数据仓库方案
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
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采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统,旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源:确定需要记录的采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库:适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据的存储和管理。数据仓库可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据的安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据仓库,进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具:使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具:使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成:将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率:通过准确和一致的数据,减少错误和重复工作,提高采购流程的效率。增强透明度:实时共享数据,确保供应链各环节的透明度,提高协同效率。优化决策:基于
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数据仓库搭建
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
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...
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数据中台建设
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...
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、...
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...
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...
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...
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...
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。
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...