金融图数据库解决方案

。实时风控联合解决方案旨在协助客户识别潜在风险问题，强化系统风险动态监测，提升交易风险预警时效。通过引入星环科技分布式数据库ArgoDB实现高吞吐、低延时的数据集成能力，为客户提供毫秒级的数据同步和秒级的数据查询能力，在客户的实时交易分析、实时数据搜索、实时反欺诈和实时图谱分析的业务场景中，带来更多新增功能。此次推出的金融科技全栈联合解决方案，充分展现了星环科技和信雅达的技术实力和产品优势：极致的星环科技与信雅达合作的金融全栈解决方案，基于星环科技在大数据、人工智能和云计算领域的先进技术，以及信雅达在金融领域的深厚积累，围绕数字化管理、数字化风控、数字化运营、数字化营销、数字化产融联合打造了金融全栈解决方案，旨在为金融机构提供更加智能化、数据驱动的技术服务。信雅达影像内容管理平台采用微服务架构、容器云化部署，依托星环科技大数据相关产品实现影像元数据与影像内容数据的统一管理，降低开发等方面为客户提供优质的服务。资产负债联合解决方案专注于为客户提供流动性风险和利率汇率风险的一体化解决方案。针对客户在业务持续发展和精细化管理过程中对海量数据存储计算提出的苛刻要求，采用星环科技高性能

解决方案。分布式图数据库可以将数据分布在多个节点上，提高存储容量和处理能力，同时保证数据的一致性和可用性。存储架构设计数据分区：根据业务需求和数据特点对图数据进行分区存储。例如，可以按照地域、业务类型反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这建立的关联等。边可以带有权重，如交易金额、交易频率等属性。二、图数据存储存储选型图数据库选择：根据数据规模、性能要求和应用场景选择合适的图数据库。分布式存储考虑：对于海量的图数据，可能需要采用分布式存储、信贷记录等）、行业共享黑名单、社交媒体数据（用于分析客户社交关系和行为模式）等。数据清洗与转换对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和错误数据。图数据构建节点定义：将客户、账户、交易对象、设备或时间范围对节点和边进行分区，以便于快速查询和分析。索引构建：建立适当的索引来提高图数据的查询效率。例如，对经常查询的节点属性（如客户的信用评分、账户的余额范围等）和边的类型（如高风险交易类型）建立

图数据库公司哪家好在当今数据驱动的商业环境中，图数据库技术因其在处理复杂关系数据方面的独特优势而日益受到关注。面对市场上众多的图数据库供应商，企业该如何选择适合自己的解决方案？本文将从技术特性、应用的验证，才能确定哪种解决方案适合特定应用场景。未来，随着图计算技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，图数据库市场可能会进一步分化，出现更多针对垂直领域的专业化解决方案。企业选择时既要满足当前需求，也要为未来发展预留空间，在技术先进性和成熟稳定性之间找到平衡点。互联的数据。社交网络中的好友关系、金融交易中的资金流向、物流系统中的配送路径，这些场景中的数据关系如果用传统表结构表示，往往需要复杂的多表连接查询，而图数据库可以轻松实现高效遍历。性能表现是图数据库的场景和评估标准等多个维度，为您提供客观的参考框架。图数据库的核心价值图数据库与传统关系型数据库的根本区别在于其数据模型。图数据库以节点、边和属性为基础构建数据关系，这种原生图存储方式特别适合处理高度一大亮点。在处理深度链接查询时，图数据库的响应速度通常比关系型数据库快数倍甚至数百倍。这种性能优势随着数据量和关系复杂度的增加而愈加明显。此外，图数据库的灵活模式使其能够轻松适应业务变化，无需频繁修改数据

知识图谱平台，构建知识图谱应用。与此同时，国产的图数据库、知识图谱平台以及知识挖掘应用技术与产品不断涌现，知识图谱全栈整体解决方案逐渐完善。到了2021年，图技术商业化的步伐不断加快，在监管、金融行业的业数字化转型中发挥着愈来愈重要的作用。目前，金融行业知识图谱应用正处于爆发期。在国内，利用企业自研的国产图数据库、知识图谱平台和知识挖掘应用经验，完全可以构建监管和金融行业的知识图谱方案，既能满足用户金融风险监管、精准营销、投资分析交易等核心应用场景的需求，又能满足自主可控与安全的要求。作为国内大数据与人工智能基础软件的领头羊，星环科技利用自研的具有自主知识产权分布式图数据库取得了出色的应用效果。金融行业图应用正从监管、大银行向中小银行渗透从2019年底开始，图数据库等开始在国内的监管机构、各大交易所、大型银行等开始应用。这些机构纷纷选择国产自主研发的企业级分布式图数据库和。金融机构在知识图谱应用中的主要投入除了图数据源以外，主要包括图数据库、知识图谱建模平台选购，以及知识图谱应用构建等。由于图数据库+知识图谱PaaS+图挖掘应用等技术成熟度不高，导致知识图谱商业化落地很难实现

数据量和复杂的数据关系，包括客户关系、交易流程、市场等。传统的关系型数据库在处理此类数据时可能会面临性能和效率上的挑战。而金融图数据库正是为了解决这些问题而设计的。金融图数据库的特点：强大的查询能力金融图数据库是一种专门用于处理金融数据的数据库，使用一种被称为图的数据结构来存储和处理数据。与传统的关系型数据库相比，图数据库的主要优势在于其能够高效地处理复杂的数据关系和查询。金融行业具有庞大的：由于金融数据之间存在复杂的关系，传统的查询方式可能效率低下。而图数据库可以利用图的结构来表示和优化数据之间的关系，使得查询变得更加高效。例如，可以通过遍历图中的节点和边来查找特定关系的数据，而无需进行多重联接和复杂的查询语句。灵活性和可扩展性：金融行业的数据往往存在频繁的变动和更新，传统的关系型数据库可能需要进行大量的表结构修改和数据迁移。而图数据库可以更加灵活地处理数据模式的变动，无需修改表结构，只需要添加或删除节点边即可。这样，金融机构可以更快速地响应市场的需求和变化。强大的数据分析和挖掘能力：金融行业需要进行大量的数据分析和建模工作，以支持风险管理、业务决策等方面。利用金融图数据库可以进行

针对图遍历操作进行了优化，即使面对包含数十亿节点和边的大规模图数据，仍能保持毫秒级响应。在实施图数据库解决方案时，金融机构需要考虑数据治理和隐私保护问题。敏感金融数据的关联可能揭示更多个人信息，需要图数据库金融：连接数据的新范式在金融行业的数字化转型浪潮中，一种名为"图数据库"的技术正悄然改变着传统的数据处理方式。与常见的表格形式不同，图数据库以"点"和"边"的方式存储数据，更贴近现实世界中事物之间复杂关联的本质特征。这种特性使其在金融领域展现出独特优势。图数据库的基本原理图数据库的核心在于其存储和表示数据的方式。它将每个实体（如个人、账户、交易）表示为节点，而实体之间的关系则表示为连接快速遍历，响应时间几乎不受查询复杂度增加的影响。金融领域的典型应用在反洗钱和反欺诈领域，图数据库发挥着关键作用。金融机构可以利用它构建复杂的资金流向网络，实时识别异常交易模式。例如，检测多个账户之间形成于图数据库。金融机构可以整合客户的账户信息、交易记录、社交网络等多维数据，构建360度客户视图。这不仅有助于精准营销，还能识别高净值客户网络中的潜在业务机会。通过分析客户之间的影响力和关联度，银行可以

一站式数智化风控解决方案。特点和优势专注端到端智能金融风控应用解决方案。安全可控的自研大数据存储和计算平台。丰富算法内嵌、支持深层应用的图平台。专业的大数据与人工智能风控咨询团队。星环科技依托大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业1000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例，结合自主研发的多源异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端

解锁金融新视野：亿级图数据库的崛起一、图数据库是什么（一）基本概念图数据库，从本质上来说，是一种以图结构来存储和查询数据的数据库系统。它的数据模型主要由节点（也称为顶点）和边组成。其中，节点代表了交易关系、金融机构之间的合作关系等。每条边同样可以具备属性，用来描述关系的具体细节，比如交易关系的边可能包含交易时间、交易金额、交易渠道等属性。二、亿级金融图数据库的优势（一）高效处理复杂金融关系在金融领域，各种实体之间存在着错综复杂的关系。而亿级金融图数据库通过节点和边的结构，能够清晰地表示这些复杂关系。只需从代表投资者的节点出发，沿着交易关系的边进行遍历，就能快速获取到其所有交易记录，以及与之数据量呈现出爆发式增长。亿级金融图数据库采用分布式架构，具备强大的横向扩展能力。它可以通过添加更多的服务器节点，将数据分布存储在多个节点上，从而实现系统性能和存储容量的线性扩展。当数据量增加时，只需简单地添加新的节点到集群中，图数据库就能自动将数据均衡地分布到新节点上，保证系统的整体性能不受影响。这种扩展性使得金融机构能够轻松应对数据量的快速增长，无论是处理日常的海量交易数据，还是存储历史积累的

星环科技TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案方案旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据，满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求，为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持，为企业业务加速发展提供助力。基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案通过软硬件深度融合，“答非所问”的现象，而专属大模型又存在训练时间较长，算力需求较高等问题。通过引入向量数据库，实现大模型+向量数据库的架构为企业解决上述问题提供了有效的解决方案。星环科技自主研发的企业级云原生分布式向量能够为企业提供大模型应用开发全周期的技术和产品，通过TranswarpHippo向量数据库和大模型统一运营管理平台SophonLLMOps、金融大模型TranswarpInfinity“星环无涯，实现了高性能、高经济性、高扩展性的统一，满足大模型时代海量、高维向量的存储和计算需求，为用户构建高性能向量数据库系统和大语言模型场景提供了重要依据和选型方向。大语言模型正迅速地应用于各行各业，改变

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...