主流数据中台的厂商

医疗数据中台厂商：医疗信息化的新引擎在数字化转型浪潮席卷全球医疗行业的今天，医疗数据中台厂商正逐渐成为推动医疗信息化发展的关键力量。这些专业厂商通过构建数据中台，帮助医疗机构打破信息孤岛，释放数据，为临床决策、科研分析和运营管理提供了全景数据视图。医疗数据中台厂商的技术能力专业的医疗数据中台厂商通常具备几项关键技术能力。在数据集成方面，他们开发了适配各类医疗信息系统的连接器，能够高效采集结构化与非结构化医疗数据，包括文本型的病历记录、数值型的检验结果、图像型的检查报告等。这些数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后进入中台。在数据治理层面，厂商会实施医疗行业特定的数据标准体系，如疾病分类编码、药品编码、医学术语标准化等，确保数据的一致性和可比性。同时建立数据质量监控机制，自动检测并修复数据中的缺失、错误和矛盾问题。在数据安全方面，医疗数据中台厂商会部署严格的访问控制、数据脱敏和审计追踪医疗服务质量。医疗数据中台厂商作为医疗数字化转型的重要推手，正在重塑医疗数据的生产、管理和消费方式。随着技术的持续进步和医疗行业数字化意识的提高，数据中台有望成为医疗信息基础设施的标配，为医疗质量提高

数据中台厂商哪家好？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。面对市场上众多数据中台解决方案提供商，企业该如何选择适合自身需求的厂商？本文将从多个维度分析评估数据中台厂商的关键因素，帮助读者建立科学的选型框架。技术能力评估优秀的数据中台厂商首先应具备坚实的技术基础。在数据处理能力方面，厂商需要支持从数据采集、清洗、存储到分析的全链路技术，能够处理结构化与非结构化数据，应对高并发、大容量的数据场景。实时计算能力已成为现代数据中台的标配，厂商是否支持流批一体处理架构是重要考量点。在技术架构方面，云原生已成为行业共识，评估厂商是否采用微服务架构、容器化部署以及DevOps实践至关重要。同时，数据安全技术也不容忽视，包括数据加密、访问控制、审计追踪等能力都应纳入评估范围。行业经验积累数据中台建设不是单纯的IT项目，而是业务与技术的深度融合。因此，厂商的行业经验尤为重要。评估厂商时，应关注其在目标行业的成功案例数量与质量，了解其是否具备行业专属的数据模型和解决方案。不同行业对数据中台的需求差异显著。例如，零售行业注重用户行为分析和库存优化，金融行业关注风险控制和合规

是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内主流；电信运营商通过实时分析优化网络质量；政府部门借助数据中台提升治理效能。不同厂商根据自身技术特点，形成了差异化的行业解决方案组合。技术特色上，国内厂商在实时计算、多模数据处理、隐私计算等前沿领域取得了国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和显著突破。一些平台实现了毫秒级延迟的流式处理能力，能够满足物联网、金融交易等实时性要求高的场景。另一些则在数据安全与合规方面下功夫，开发了满足等保要求的数据脱敏和审计功能。生态建设方面，主流厂商普遍采取应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要

数据中台厂商有哪些？数据中台作为近年来企业数字化转型的核心基础设施，已经成为众多企业关注的焦点。它通过整合企业内外部数据资源，构建统一的数据资产体系，为企业提供数据服务能力，支撑业务创新和智能决策。随着市场需求不断增长，各类数据中台厂商如雨后春笋般涌现，形成了多元化的市场格局。国际科技巨头在全球范围内，一些老牌科技公司凭借其深厚的技术积累和丰富的云服务经验，率先布局数据中台领域。这些厂商通常拥有构建全球统一的数据管理平台。国内云计算领军企业中国市场上，本土云计算厂商在数据中台建设方面表现尤为活跃。这些厂商更了解国内企业的业务场景和合规要求，产品设计上也更贴合本地化需求。他们通常基于自主可控的云计算基础设施，提供符合国内数据安全法规的数据中台解决方案。这类厂商的服务覆盖了金融、零售、制造、政务等多个行业，并且能够针对不同规模企业提供灵活的产品组合。专业大数据公司市场上还有一批专注于大数据技术，或者需要解决特定数据难题的场景。传统IT服务商转型不少传统IT服务提供商也纷纷向数据中台领域拓展业务。这些厂商凭借多年服务企业信息化的经验，能够将数据中台建设与企业现有IT系统无缝衔接。他们的优势在于对

数据平台与数据中台：现代企业数据管理的双翼在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产。如何有效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据平台和数据中台作为两种主流的数据管理架构，虽然名称相似数据应用的深入，传统数据平台逐渐暴露出数据孤岛、重复建设、响应迟缓等问题。数据中台：数据资产化与服务的进化数据中台是对传统数据平台的升级和扩展，它不仅关注数据的技术处理，更强调数据的业务价值实现。数据中台的核心思想是将数据视为企业资产，通过标准化、服务化的方式，让数据能够快速、灵活地支撑前端业务创新。数据中台通常包含统一的数据资产目录、数据开发工具、数据服务总线等组件。它通过建立统一的数据标准和模型，消除系统间的数据壁垒；通过封装可复用的数据服务，避免重复开发；通过提供自助分析工具，赋能业务人员直接使用数据。与数据平台相比，数据中台更注重数据的业务语义而非技术实现。例如，它会明确定义"客户"、"订单"等业务实体的含义和关系，而非仅仅关注这些数据的存储格式和处理性能。这种业务导向的设计使得数据更易于理解和应用。两者关系与选择建议数据平台和数据中台并非相互替代，而是互补关系。数据平台是数据中台

数据中台是一种数字化综合解决方案。狭义来看，数据中台是一套实现数据资产化和服务复用的工具；广义来看，数据中台是一套运用数据推动企业数字化转型升级的机制和方法论。数据中台始于业务数据的沉淀积累，用于数据的收集、整合、分析及应用，循环往复，形成生态闭环。在大数据、云原生、人工智能等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，数据中台在多场景快速落地。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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据仓库与数据中台哪个好在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着如何有效管理和利用海量数据的挑战。数据仓库和数据中台作为两种主流的数据管理架构，常常被拿来比较。那么，究竟哪一种更好？本文将从概念、特点完善，拥有标准化的建模方法和成熟的工具链。它特别适合处理结构化数据，支持复杂的分析查询，能够为企业提供一致的历史数据视图。此外，数据仓库在数据质量和一致性方面有着严格的控制机制。数据中台：新型的数据服务理念数据中台是近年来兴起的一种数据管理理念，它强调以业务场景为导向，通过统一的数据资产化和服务化，快速响应前端业务需求。数据中台不是一个具体的技术产品，而是一套包含组织架构、流程规范和工具平台的整体解决方案。数据中台的核心价值在于敏捷性和复用性。它将企业数据资产进行标准化、组件化封装，形成可共享的数据服务能力。业务部门可以像搭积木一样快速组合这些数据服务，而不必每次都从底层数据开始构建。这种模式大大缩短了数据价值实现的周期，支持业务的快速创新和试错。数据中台的优势还包括更好的实时处理能力、更强的扩展性以及对多源异构数据的包容性。它不仅关注历史数据分析，更注重将数据能力直接嵌入到业务流程中

，通过API市场等方式将数据能力开放给业务部门使用。在技术架构方面，主流数据中台厂家普遍采用混合云部署模式，既支持公有云的弹性扩展，也能满足企业对核心数据本地化存储的需求。微服务架构被广泛采用，各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。第二类是降低实施风险。此外，厂家的服务能力和生态体系也是关键因素，强大的实施团队和丰富的合作伙伴网络能为项目成功提供保障。数据中台建设不是一蹴而就的过程，优秀的数据中台厂家通常会提供全周期的服务。在规划阶段，帮助客户梳理数据战略和建设路径；在实施阶段，采用敏捷方法快速交付价值；在运营阶段，持续优化数据资产并培养企业自身的数据团队。这种陪伴式的服务模式越来越受到企业青睐。随着人工智能技术的快速发展，数据中台

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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、...

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...