银行流水数据中台

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户

，帮助工程师在数小时内定位问题根源，相比以往需要数天调查的情况大幅提高了效率。金融行业同样受益于数据中台的应用。某商业银行将原本分散在核心银行系统、信贷系统、反欺诈系统中的客户数据统一整合，构建了全面数据中台实例在当今数字化浪潮中，企业纷纷寻求更高效的数据管理方式，数据中台作为一种新兴架构理念应运而生。本文将通过几个典型场景，帮助读者理解数据中台的实际应用价值。某大型零售企业面临线上线下数据割裂的困境。顾客在实体店消费、在网店浏览、通过手机APP下单，这些行为产生的数据原本分散在不同系统中。通过构建数据中台，该企业将分散的会员信息、交易记录、浏览行为统一整合，形成了完整的客户画像。当顾客再次光临时，无论是线上还是线下，系统都能识别其身份并提供个性化服务。促销活动的转化率因此提高了近三成，库存周转效率也得到明显改善。在制造业领域，一家汽车零部件生产商通过数据中台实现了生产全流程的数字化监控。原本分布在供应链管理、生产执行、质量检测等环节的数据被集中处理，设备运行参数、产品质量指标、原材料消耗等数据实时汇聚到中台系统。当某批次产品出现质量波动时，系统能够快速追溯到具体生产环节和机器参数

商业银行数据治理：数字时代的金融基石数据：商业银行的新“石油”商业银行在日常运营中，积累了海量的数据，涵盖客户信息、交易记录、信贷数据、市场动态等多个维度。这些数据宛如一座蕴藏丰富的宝藏，等待着被坚实的数据基础。在业务流程优化方面，数据治理同样发挥着重要作用。通过对业务流程中产生的大量数据进行分析，银行可以识别出流程中的瓶颈环节和低效操作，进而进行针对性的优化和改进。此外，数据治理还有风险管理在商业银行的运营过程中，风险管理是至关重要的环节，而数据治理则为风险管理提供了坚实的基础和有力的支持。通过有效的数据治理，商业银行能够更精准地识别、评估和控制各类风险，保障银行的稳健运营。信用风险是商业银行面临的主要风险之一。在传统的信用风险评估中，银行主要依赖客户的财务报表、信用记录等有限的数据进行判断，这种方式存在一定的局限性，容易导致风险评估的不准确。而随着数据治理的推进，商业银行可以整合内外部多源数据，包括客户的交易流水、消费行为、社交媒体数据等，构建更加全面、准确的信用风险评估模型。市场风险也是商业银行需要重点关注的风险。市场环境复杂多变，金融市场的波动会对银行的资产和负债价值

，结合业务特性以及存贷款模型特点，将实时数据处理细分为流水类实时数据、实时模型宽表及实时业务指标等类别，极大地提高了数据的时效性。强化数据服务能力：湖仓一体平台基于数据中台对外提供统一的数据服务，包括批量文件服务、实时接口服务、消息队列服务的方式，同时具备服务管控，实现服务管理与监控。银行采用湖仓一体架构可以带来多方面的优势，以下是一些关键点：数据管理能力提升：湖仓一体架构具备完善的数据管理能力，能够实现数据的统一存储、统一运维、统一计算和统一SQL。这种架构整合了数据湖和数据引擎：湖仓一体架构支持丰富的计算引擎，这些计算引擎能够显著提升数据处理速度，满足银行对实时分析和快速响应的需求。数据实时性提高：湖仓一体架构提高了数据的实时性，使得银行能够更快地响应市场变化和客户需求数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。风险管理和客户洞察：湖仓一体平台通过整合银行内外部各类数据，实现对风险的全面监控和分析，同时深入洞察客户需求、偏好和价值仓库的优势，创建了一体化和开放式的数据处理平台，允许底层统一存储和管理多种类型的数据。数据可追溯性：湖仓一体支持数据的及时追溯，增强了数据的透明度和可追溯性，这对于金融行业来说尤为重要。支持丰富的计算

硬件资源的监控与管理，容器化平台和中间件的维护，确保底层环境稳定可靠。运维人员需要建立完善的监控体系，对CPU、内存、磁盘等指标设置合理阈值，及时发现并处理异常。数据流水线运维负责保障数据从源系统到中台数据中台运维：数字化时代的核心支撑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。作为连接前台业务与后台技术的桥梁，数据中台的稳定运行离不开专业高效的运维工作。本文将介绍数据中台运维的基本概念、核心内容及其在现代企业中的重要性。数据中台运维概述数据中台运维是指对数据中台系统进行规划、部署、监控、优化和保障的一系列活动，确保数据服务持续稳定地支撑业务需求。与传统IT运维不同，数据中台运维不仅要关注硬件和软件的运行状态，更要管理数据的全生命周期，保障数据质量与安全。数据中台运维具有三个显著特点：一是复杂性高，涉及数据采集、存储、计算、服务等多个环节；二是实时性要求强，许多业务场景需要分钟级甚至秒级的数据响应；三是业务耦合度深，运维工作直接影响业务决策质量和客户体验。数据中台运维的核心内容数据中台运维主要包含五个关键方面：基础设施运维是基础工作，包括服务器、网络、存储等

数据服务的形式提供给业务部门，使数据治理的价值得以充分体现。以金融企业为例，数据中台整合了银行各个业务系统的数据，在这个过程中，严格按照数据治理规定的数据标准对客户信息、交易数据等进行清洗和标准化处理。处理。通过对数仓中这些整合后的数据进行分析，超市管理者能清晰地了解不同地区门店的销售高峰时段、哪些商品在哪些季节最受欢迎，从而合理安排库存、优化营销策略。数据的“中央厨房”：数据中台数据中台，是近年来在数字化领域备受瞩目的概念，它就像是企业数据的“中央厨房”，将来自不同源头的数据进行集中加工、处理，为企业提供高效、精准的数据服务。数据中台是一个集成和管理企业内外部数据资源的技术平台，旨在提供统一的，以及售后的评价数据等，这些数据分散在各个业务环节。数据中台的出现，改变了这一局面。它首先对这些多源异构的数据进行整合，将来自不同业务系统的数据汇聚到一起，如同将各种食材集中到中央厨房。接着，通过数据数据中台提供的用户行为数据和精准用户画像，制定个性化的营销方案，向不同偏好的用户推送符合其需求的商品广告；运营部门借助数据中台的销售数据和库存数据，优化商品库存管理，合理安排补货计划，避免库存积压或缺

增长。同时需要建立完善的监控体系，对数据流水线、资源利用率、任务执行等进行全方位监控。基础设施搭建不是一次性工作，而需要根据业务发展持续优化和扩展。第五步：数据治理体系实施数据治理是数据中台长期健康数据中台实施步骤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核心基础设施。数据中台不是简单的技术堆砌，而是一套系统化的方法论和工程实践。本文将详细介绍数据中台实施的六个关键步骤，帮助企业有序推进这一战略工程。开始：战略规划与业务对齐实施数据中台的首要任务是明确战略定位。企业需要回答"为什么要建数据中台"这一根本问题，避免陷入为技术而技术的误区。这一阶段需要高层管理者直接参与，从企业战略高度确定数据中台的定位和价值目标。同时，必须与各业务部门深入沟通，梳理核心业务场景的数据需求，识别关键痛点。常见的价值目标包括提高运营效率、支持精准营销、优化供应链管理等。战略规划阶段还应制定合理的数据团队技能、跨部门协作机制等。通过系统化评估，找出当前状态与目标之间的差距，为后续方案设计提供依据。第三步：架构设计与技术选型基于前两阶段的成果，开始设计数据中台的整体架构。典型的数据中台架构包括数据

、风险数据、运营数据等。这些数据如果分散在各个系统中，不仅难以管理和利用，还可能影响银行的决策效率和风险控制能力。因此，数据归集成为银行数据管理的重要环节。银行数据归集的核心目标是通过统一的数据平台，将不同来源的数据整合在一起，形成完整、准确、一致的数据资源。这一过程通常包括数据抽取、清洗、转换和加载等步骤。首先，银行需要从各个业务系统中抽取数据，这些系统可能包括核心银行系统、信贷系统、支付系统、网上银行等。由于不同系统的数据格式和标准可能不一致，银行在归集过程中需要对数据进行清洗和转换，确保数据的质量和一致性。然后经过处理的数据会被加载到数据仓库或数据湖中，供后续分析和应用使用。数据归集在银行运营中扮演着重要角色。首先，它能够提高银行的决策效率。通过归集后的数据，银行管理层可以更全面地了解业务状况，快速做出战略决策。然而，银行数据归集也面临一些挑战。首先是数据质量问题。由于数据来源多样，可能。此外，数据安全和隐私保护也是重要挑战。银行在归集数据的过程中，必须确保客户信息的安全，防止数据泄露和滥用。为了应对这些挑战，银行可以采取多种措施。一方面，银行可以引入先进的数据管理工具和技术，例如大数据

。金融行业实践一家全国性商业银行为了应对互联网金融竞争，启动了数据中台项目。该行将原本分散在核心银行系统、信贷系统、手机银行APP等处的数据进行标准化处理，构建了包含客户、产品、渠道等主题的数据资产中心。通过数据中台，该银行实现了实时反欺诈监测，风险识别速度从小时级缩短到秒级；同时，基于客户全生命周期数据的分析，使交叉销售成功率提高30%。数据中台还为该行节省了每年数千万元的数据治理成本。制造业应用数据中台建设案例有哪些？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的重要基础设施。数据中台通过整合分散的数据资源，构建统一的数据服务体系，为业务创新提供支撑。本文将介绍几个典型行业的数据中台建设案例，帮助读者了解其应用场景与价值。零售行业案例某大型连锁零售集团面临线上线下数据割裂、会员信息不统一等问题，导致营销活动效果不佳。该企业通过建设数据中台，整合了来自POS系统、电商平台、CRM系统等30多个数据源，建立了统一的客户画像体系。数据中台上线后，实现了跨渠道客户行为分析，使个性化推荐准确率提高40%，促销活动转化率提高25%。同时，库存周转天数减少15%，显著减少了运营成本

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。

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...