银行的数据湖公司

银行构建数据湖具有重要意义，以下是从不同方面介绍银行数据湖的情况：构建目标数据整合与集中管理：银行各业务系统产生大量数据，如客户信息、交易记录、信贷数据等，数据湖可将这些分散的数据整合到一个集中存储。提升数据治理水平：通过数据湖的建设，银行可以建立统一的数据标准和规范，加强数据质量管理，提升数据的安全性和合规性，更好地满足监管要求。关键技术存储技术：通常采用分布式文件系统，或对象存储，具备高可扩展性数据管理，包括数据的定义、来源、关系等，方便用户理解和使用数据。数据入湖流程数据抽取：从银行的核心业务系统、交易系统、客户关系管理系统等数据源中抽取数据，可采用ETL工具或数据复制技术。数据清洗与转换：对效果。风险评估与管理：利用数据湖中的多源数据，进行全面的风险评估和监控，如信用风险、市场风险、操作风险等，及时发现风险隐患，采取相应的风险控制措施，保障银行的稳健运营。运营优化与决策支持：对银行的库，方便进行统一管理和共享，打破数据孤岛。支持多样化数据分析：满足银行不同业务部门和用户的多样化分析需求，包括但不限于客户画像、风险评估、营销分析、财务分析等，为银行的决策提供全面、准确的数据支持

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。降低企业成本：湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。数据分析整合能力增强：湖仓一体打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将

于大数据平台的升级与迁移，以多模型数据平台技术为依托，实现湖仓技术架构统一，对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力，具有较强的借鉴意义。项目背景江苏紫金农村商业银行股份有限公司（简称、三个优秀案例。其中，紫金农商银行基于星环科技ArgoDB的湖仓集一体大数据平台获评数据库方向优秀案例。随着企业数字化转型持续推进，数据分析需求在不断的拓展和提高，呈现数据类型多元化，分析场景多样化Hadoop+MPP混合部署模式，实现湖仓技术架构统一。未来，湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数据仓库架构。紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践，聚焦，紫金农商银行和星环科技设计了大数据平台升级方案，将原平台中星环关系型分析引擎Inceptor升级为星环分布式数据库ArgoDB，承载原有业务的同时基于ArgoDB构建了湖仓集一体化平台，实现原平台的迁移，避免数据导入导出，降低ETL成本，提高数据分析效率。湖仓集一体架构基于ArgoDB一体化多模数据库架构构建的湖仓集一体架构平台使得紫金农商银行平台综合能力极大提升，一个数据库即可完成多模数据原样

、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。数据归集在银行银行数据归集银行数据归集是指银行将分散在不同业务系统、渠道和部门的数据进行集中采集、整理和存储的过程。随着金融业务的快速发展和数字化转型的推进，银行每天都会产生海量的数据，包括客户信息、交易记录、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

越来越高，期望银行能够提供更加精准、便捷、个性化的金融产品和服务。大数据平台能够通过对客户数据的深度分析，实现精准营销和个性化服务。市场竞争加剧：金融科技公司的崛起加剧了金融市场的竞争。银行需要借助1.银行大数据平台概述1.1发展背景随着金融科技的飞速发展，银行业务的数字化转型成为必然趋势。大数据技术的出现为银行提供了全新的机遇和挑战。银行大数据平台的建设是银行业应对数字化转型的关键举措之一。数据量爆发式增长：银行业务涉及海量的交易数据、客户信息、市场数据等，数据量呈指数级增长。传统的数据处理和分析方式已无法满足银行对数据的高效管理和深度挖掘需求。客户需求多样化：客户对银行服务的个性化需求大数据平台提升自身的竞争力，通过数据驱动的决策优化业务流程、降低运营成本、提高客户满意度。监管要求严格化：金融监管机构对银行的风险管理和合规要求越来越高。大数据平台能够帮助银行更好地满足监管要求，通过实时监控和数据分析及时发现潜在风险，确保业务合规性。1.2重要性银行大数据平台在提升银行的运营效率、风险管理能力、客户服务水平和创新能力等方面具有重要意义。提升客户洞察力：通过对客户交易记录、行为数据

实验室揭牌。星环科技与宁夏银行借助宁夏银行在相关业务上丰厚的专家经验，以及星环科技在大数据、人工智能、知识图谱、大模型等方面的技术优势，成立了西北首家实体化“大数据联合实验室”，围绕云原生、湖仓一体5月30-31日，2024向星力·未来数据技术峰会期间，在峰会现场来宾共同见证下，星环科技与宁夏银行“大数据联合实验室”正式揭牌，宁夏银行股份有限公司首席信息官崔彦刚与星环科技副总裁邱磊共同为联合特色。另外，实验室还将关注大数据、大模型等前沿技术在银行领域的交叉应用，探索大数据智能分析助手、审计合规知识库、营销内容生成、理财产品智能投顾、数字员工等创新应用，推动宁夏银行向智能银行转型升级。此前，宁夏银行大数据平台成功完成星环分布式分析型数据ArgoDB升级，标志着该行在数字化转型的征程上又迈出了雄浑有力的一步。该项目的成功实施，彰显宁夏银行坚持不懈追求卓越服务的品质，以及数字驱动生产方式和的合作，共同推进技术研发、人才培养等。星环科技与宁夏银行实体大数据联合创新实验室的成立，将有力推动金融科技创新在银行业的探索与落地。同时，这一合作也将为双方的发展注入新活力，提升区域金融竞争力。

库和数据集市，以及事业部、子公司等独立租户，同时可为任何组织部门按需提供数据沙箱，基于集团数据湖数据进行二次数据探索和分析。TDC数据湖解决方案在银行的很好实践以银行客户为例，某银行需要部署一个数据湖，并需要将公共的数据放在数据湖租户中，用数据湖来承载集团的全部数据，并由集团IT部统一管理。允许各子公司、事业部、各个部门有条件使用该数据。同时，因为银行数据湖业务负载有潮汐差异性，为了更好的响应业务的基础，是企业数字化战略转型的关键。企业建设数据湖一个重要的目标是，面向企业各个事业部、子公司，建设统一数据湖，用来统一整合企业内、外部各类业务系统数据，保障企业数据全面性和唯一性，以及统一管理内外部数据计算，需要对各个租户使用的资源进行计量和计费。星环科技数据云平台TDC支持不同的操作系统和CPU架构，可以采用图形化的方式部署和配置异构集群。在TDC之上，该银行部署数据湖，我们提供了一套图形化向导方式，一步一步帮助银行完成各项选择和配置。针对该银行的数据湖需求，基于星环数据云平台TDC做了如下工作：为该银行创建两个租户，一个为存放公共数据的数据湖租户datalake，一个为使用数据湖数据的租户

过程。以下是银行业数据治理的几个关键点：数据治理纳入公司治理范畴：银行业金融机构应将数据治理纳入公司治理，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。遵循基本原则：银行业金融机构数据治理应遵循全覆盖原则银行业数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态、匹配性原则、持续性原则和有效性原则。这意味着数据治理需要覆盖数据的全生命周期，适应业务规模和风险状况，并持续有效地推动数据真实准确客观地反映实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行评估机制：建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面，并按年度向银行业监督管理机构报送的数据治理架构，明确各层级的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据采集与管理：加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。数据安全与隐私保护：建立数据安全策略

数据标准和密级，承接数据消费中的数据质量问题，并制定数据管理工作路标，持续提升数据质量。发布数据标准：入湖数据需要有相应的业务数据标准。业务数据标准描述公司层面需共同遵守的“属性层”数据的含义和业务规则，是公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦明确并发布，就需要作为标准在企业内被共同遵守。认证数据源：通过认证数据源，能够确保数据从正确的数据源头入湖。认证数据源应遵循公司数据源管理的要求，一般要定密。数据质量评估：对入湖数据做质量评估，给入湖数据打质量标签。如果不满足上述任意一条入湖标准，就应推动源系统数据代表完成整改，满足要求后方可实施数据入湖。元数据注册：元数据是公司的重要资产，是数据共享和消费的前提，为数据导航和数据地图建设提供关键输入。对元数据进行有效注册是实现上述目的的前提。数据入湖的六个标准是确保数据湖中数据质量和管理的关键因素，具体包括：明确数据Owner（数据所有者）：数据Owner由数据产生的流程Owner担任，是所辖数据端到端管理的责任人，负责对入湖的数据定义数据源是指业务上首次正式发布某项数据的应用系统，并经过数据管理专业组织认证。定义数据密级：定义数据密级是数据入湖的必要条件，为了确保数据湖中的数据能充分地共享，同时又不发生信息安全问题，入湖的数据必须

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...