国内数据仓库做得比较好的

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。面对高速增长数据规模,传统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需求。

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国内哪家大数据分析服务平台比较好?在数字化转型浪潮中,大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力重要工具。面对市场上琳琅满目的选择,如何评估和挑选适合自身需求数据分析服务平台,成为许多企业和个人用户关注问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度,为您解析国内数据分析服务平台现状与选择标准。平台核心功能比较优秀数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力。在数据采集方面,部分平台支持多源异构数据接入,包括结构化数据库、非结构化文档、实时流数据等。数据处理环节,有效分布式计算框架和智能算法是关键,能够快速完成海量数据清洗、转换和计算。分析能力是平台展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构平台通常具有更好弹性扩展能力,能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理效率,使复杂分析任务能够在更短时间内完成。数据安全机制也不容忽视。优质平台会实施端到端加密、多因素认证和细粒度权限控制,并符合国内数据安全法规要求。在系统稳定性方面,高可用架构和灾备方案能够保障业务
国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做比较好?图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用快速发展,图技术因其强大关联分析能力受到广泛关注。在国内,不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果,推动了图技术落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域,推出了高性能分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表应用图挖掘是指从图数据中提取有价值信息或模式,例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内,图挖掘技术研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动企业。在学术界,许多高校计算机学院或数据。这些应用不仅提高了业务效率,也验证了图挖掘技术商业价值。行业生态与合作国内数据库和图挖掘发展离不开行业生态支持。近年来,一些技术社区和行业协会开始组织相关技术分享和竞赛,促进了行业内交流与合作。此外,部分云计算厂商也推出了图计算服务,降低了企业使用图技术门槛。总来说,国内在图数据库和图挖掘领域已经涌现出一批优秀团队和公司,他们在技术研发和实际应用中取得了显著成果。随着图技术普及,这一领域发展潜力将更加值得期待。
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离线数据仓库
:相比实时数据仓库,离线数据仓库在硬件和软件资源投入上相对较少,因为不需要实时处理高性能计算和存储设备,适合中小企业和对数据实时性要求不高应用场景。稳定性好:离线数仓在稳定性方面表现较好,因为数据离线数据仓库是一种数据仓库架构,主要用于存储和处理历史、静态数据。以下是离线数据仓库一些主要特点和应用场景:特点:处理大规模数据能力强:离线数据仓库能够处理海量历史数据,由于是批量处理,对于生成一份客户流失分析报表,通过分析客户购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失客户名单。商业智能与数据分析:企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统数据,进行综合分析,形成商业智能报告,帮助数据容忍度较高,可以存储和分析企业多年积累数据数据一致性和准确性高:在ETL过程中可以对数据进行仔细清洗和转换,保证数据在加载到数仓后一致性和准确性,有利于进行高质量分析。成本效益较好决策者制定战略规划。销售与市场分析:企业可以定期提取销售数据和市场数据,分析销售趋势、客户行为等,以优化销售策略和市场营销活动。财务分析:财务部门可以将历史财务数据集中存储在离线数据仓库中,以便进行
性(Time-Variant):数据仓库数据随时间变化,反映了企业数据随时间演变,允许分析者观察趋势和模式,并进行历史比较数据模型(DataModeling):数据仓库使用特定数据模型来组织数据,这些模型通常是数据仓库特性主要围绕其设计目的和功能展开,以下是数据仓库一些核心特性:集成性(Integration):数据仓库整合了来自不同数据数据,这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商数据等,确保数据一致性和准确性。面向主题(Subject-Oriented):数据仓库是围绕特定主题领域组织,这些主题领域通常与企业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,支持复杂查询和分析,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技术,允许用户从多个
中国目前做比较好数据公司有哪些在当今数字化时代,大数据已成为推动经济发展和社会进步重要引擎。中国作为全球第二大经济体,在大数据领域发展尤为迅速,涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新方面表现突出企业。这些公司分布在不同细分领域,共同构成了中国大数据产业繁荣图景。互联网巨头数据布局中国几家知名互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大用户基础和丰富应用场景,积累了海量数据资源。它们不仅构建了强大数据处理平台,还开发了多种基于大数据智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面,这些公司已经形成了完整技术体系,能够为各行各业提供成熟数据解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外,中国还成长起一批专注于大数据技术与服务企业。这些公司通常在特定领域深耕细作,如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权数据处理工具和分析算法,能够帮助客户从复杂数据中提取有价值信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场,展现出较强国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业领军企业也通过数字化转型,在大数据应用方面取得了显著成效。这些
,而是保留用于长期分析。时间变化性:数据仓库数据通常随时间变化,反映了企业数据随时间演变。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数据存储、管理和分析需求。以下是数据仓库几个核心概念:集成性:数据仓库通常包含来自企业内部多个数据数据,这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商数据等。数据仓库通过ETL过程将这些数据集成在一起,确保数据一致性和准确性。面向主题:数据仓库是围绕特定主题领域组织,这些主题领域通常与企业业务流程或决策需求相关。例如,一个零售企业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,支持复杂查询和分析。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:数据仓库数据需要经过清洗和验证,以确保数据
什么是数据仓库数据湖?数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化数据集合存储系统,数据仓库将来自不同来源结构化数据聚合起来,用于业务智能领域比较和分析。数据仓库是包含多种数据存储库,并且是高度建模数据仓库主要作用是实现跨业务条线、跨系统数据整合,为管理分析和业务决策提供统一数据支持。数据湖(DataLake)数据湖是一个存储企业库(行和列)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)。数据仓库数据湖有什么区别?数据仓库数据湖是两种不同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业务需求,针对业务流程进行数据建模、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存储、管理、集中到底层基础数据层,不仅处理实时数据、结构化数据、非结构化数据,还包括用于分析、调查等各种目的数据数据处理方式:数据仓库通常在经过ETL
Hadoop商业版本本土公司。星环擅长领域是Hadoop上一个比较完善高效计算引擎,可为用户提供数据库服务,建立一个大数据仓库,实现数据挖掘,也提供实时数据处理相关产品。星环科技创始人兼首席。再往上对数据进行深度探索或预测性分析时候,就发现一些挑战。这些挑战有三块:一是没有比较好工具从大量数据中抽取特征,包括结构化数据和非结构化数据,怎么应用算法?比如从非结构化数据中找出指标来进行有8线程,高性能计算可以帮助我们大数据软件得到更高加速。”数据一致性现在数据仓库主要分成两种,一种是传统数据仓库,一种是实时数据仓库。在第一种场景当中通常是数据批量导到数据仓库当中,初次是批量导入,然后每隔一天或几小时把增量数据导入到传统数据仓库当中,需要对数据仓库进行修改或者插入。同样对于实时数据仓库而言,需要对数据进行实时插入和更新,这两个应用使得对数据平台要求不大一样。从大数据越来越得到大家认识和接受,很多客户和合作伙伴积累了大量数据,如何发挥大数据价值是比较挑战。目前创新应用可能还不是很多,无论国内还是国外,用户都在经历三个阶段。第一个阶段,首先把数据
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数据仓库
分析。面向主题:数据仓库是围绕特定业务主题组织,如销售、客户、财务等,这些主题是分析和报告基础。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、面向主题、随时间变化数据集合,用于支持管理决策。以下是数据仓库几个核心概念:集成性:数据仓库将来自不同源数据集成在一起,形成一个统一数据视图,以支持跨部门或跨系统数据仓库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:元数据是关于数据数据,它描述了数据仓库数据来源、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分析。数据粒度:数据粒度指的是数据仓库数据详细程度,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过程。OLAP:OLAP是一系列使分析人员能够快速、灵活地从
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...