主流数据治理选择

正在成为企业数据架构的主流选择。数据湖仓的核心创新体现在：统一的数据存储格式避免了ETL过程中的数据损耗；智能元数据管理实现数据的自描述和自发现；多粒度访问控制满足不同场景的安全需求。某电商平台采用数据数据湖仓：企业数据管理的新模式数据湖仓是传统数据湖和数据仓库的演进形态，它通过技术创新实现了两类架构的优势互补。与混合架构不同，数据湖仓不是简单的技术堆砌，而是从底层重构的数据管理新模式。这种模式湖仓后，用户行为分析时效从T+1提升到实时，促销活动调整响应速度提升5倍。随着技术发展，数据湖仓正朝着更智能、更自动化的方向演进。未来，基于机器学习的数据自动分类和智能优化将成为标准功能，进一步降低企业的数据管理门槛。

如何选择数据集成方案在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着来自不同系统、平台和来源的海量数据。如何有效地整合这些分散的数据资源，使其转化为有价值的商业洞察，成为许多组织面临的关键挑战。选择合适的数据集成方案不仅关系到数据管理的效率，更直接影响企业的决策质量和运营效果。理解数据集成的核心需求在选择数据集成方案前，首先需要明确企业的具体需求。不同规模、不同行业的企业对数据集成的需求差异显著。小型企业可能只需要简单的数据同步工具，而大型跨国企业则可能需要复杂的多系统集成平台。评估数据量是关键一步。日均产生的数据量、数据增长速度以及数据类型（结构化、半结构化或非结构化）都会影响方案选择。同时，考虑和结构的数据，并在系统间建立有效的映射关系。这包括字段级别的转换、数据清洗以及复杂业务规则的实现。关注数据治理与安全在数据隐私法规日益严格的今天，数据集成方案必须满足合规要求。评估方案是否提供完善的数据治理功能，包括数据血缘追踪、元数据管理和数据质量监控。这些功能对于维护数据完整性、确保审计合规至关重要。安全特性是另一个关键考量点。检查方案是否支持端到端加密、基于角色的访问控制以及敏感数据掩码

构建私有数据治理平台：数据主权时代的必然选择在数字经济时代，数据已成为核心生产要素。随着数据价值的不断提高，数据主权问题日益凸显。构建私有数据治理平台，正成为企业、机构乃至个人维护数据主权、保障数据安全的必然选择。私有数据治理平台是一种基于私有化部署的数据管理解决方案。与公有云平台不同，私有数据治理平台将数据存储、处理和分析的全过程置于用户完全掌控的环境中。这种模式有效避免了数据泄露、滥用等风险，选择适合的技术方案。然后，分阶段实施平台建设，包括基础设施部署、系统集成、数据迁移等环节。第四步，建立完善的运营管理体系，确保平台的持续稳定运行。私有数据治理平台在多个领域展现出显著优势。在企业层面，为用户提供了更高的数据安全保障。在技术架构上，私有数据治理平台采用分布式存储、加密计算、访问控制等核心技术。分布式存储确保数据的可靠性和可用性，加密计算保障数据处理过程中的安全性，而精细化的访问控制机制则实现了数据使用的可管可控。这些技术共同构建起一个安全可靠的数据治理环境。构建私有数据治理平台需要遵循明确的方法路径。首先，要进行全面的需求分析，明确数据治理的目标和范围。其次，设计合理的系统架构

向量（VectorDatabase）作为一种新型的数据库技术，正逐渐引得到广泛的关注和应用。作为一种特殊的数据库类型，选择合适的向量数据库对于企业来说非常重要。在选择向量数据库时需要考虑以下几个重要因素：性能、成本、功能和易用性。性能：由于向量数据库主要用于存储和查询向量数据，因此其读写性能和查询速度非常重要。在选择向量数据库时，需要考虑数据库的吞吐量、延迟和响应时间等指标。高性能的向量数据库可以更好地支持时和大规模数据，并能够提供快速的查询结果。成本：向量数据库的成本包括硬件成本、软件许可成本和运维成本等。在选择向量数据库时，需要根据企业的实际需求和预算来考虑成本。有些向量数据库提供了免费或开源的版本，适合中小型企业使用；而有些向量数据库则需要付费购买或订阅，适合大型企业使用。功能：不同的向量数据库可能具有不同的功能特点，如支持向量索引、向量相似度计算、向量聚类和向量分类等功能。在选择向量数据库时，需要根据企业的需求来考虑数据库的功能是否能够满足业务需求。易用性：用性主要包括数据库的部署和管理的简易程度，以及数据库的开发和编程接口的友好程度等。选择易用性好的向量数据库可以降低企业的

上各不相同。技术特性比较存储引擎是图数据库的核心组件。原生图存储针对图结构优化，通常性能更佳；而基于其他存储引擎构建的图数据库可能在集成现有基础设施方面更具优势。查询语言的选择影响开发效率。主流的图图数据库用于生产如何选择？在当今数据驱动的时代，图数据库因其处理复杂关系数据的独特能力而日益受到关注。当企业考虑将图数据库投入生产环境时，如何选择合适的解决方案成为关键问题。本文将从多个维度探讨生产环境中图数据库的选择标准。理解图数据库的核心特性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，节点代表实体，边表示实体间关系，属性则描述这些元素的特征需求选择图数据库前，必须明确生产环境的具体需求。数据规模是首要考量因素，包括节点和边的预期数量，以及未来增长趋势。不同图数据库对大规模图数据的处理能力差异显著。查询模式同样重要。需要分析生产环境中常见的预算要求更高。硬件需求也应纳入成本考量。某些图数据库对特定硬件配置有优化，可能影响基础设施投资决策。结语选择生产级图数据库是一项需要综合考量的决策，没有放之四海而皆准的答案。企业应在明确自身需求的基础上

快速满足行业监管要求和业务需求。这类厂家的价值在于其深厚的行业知识积累，能够帮助客户快速实现行业合规并解决特定业务场景下的数据问题。云原生服务提供商随着云计算成为主流，专门提供云原生数据治理服务的厂家治理策略并选择合适的技术方案。这类厂家通常拥有丰富的行业实施经验和实践知识库，能够为客户提供定制化的数据治理路线图。他们特别适合那些需要先建立治理框架和政策，再考虑技术实施的组织。不同类型的数据治理厂家各有侧重和优势，企业在选择合作伙伴时，应综合考虑自身的数据规模、治理成熟度、行业特性、技术能力和预算等因素。一个常见的策略是先从专项能力入手解决痛点问题，再逐步扩展到更完整的治理框架；或者先通过咨询服务明确需求，再选择匹配的技术方案。无论选择哪种类型的厂家，成功的数据治理都需要业务部门与IT部门的紧密协作，以及组织对数据文化建设的长期投入。数据治理厂家有哪些类型在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。为满足不同行业、不同规模企业的多样化需求

等方面，领域能力则是指在某个特定领域内的表现。企业在选择大模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力，以确保大模型能够符合自身的业务需求。提示工程和微调：提示工程是指为大模型提供足够的数据量进行训练，确保其随着人工智能的不断发展，大模型的应用逐渐渗透到各个行业。那么，如何选择适合企业的大模型？考虑大模的类型：目前，大模型主要分为两类：通用型和定制型。通用型大模型适用于各种应用场景，但在性能上可能不如定制型。而定制型大模型可根据具体需求进行优化，但需要大量的时间和资源进行开发。因此，企业在选择时要综合考虑使用场景、资源投入等因素。考虑大模型的基础和领域能力：大模型的基础能力包括语言理解、图像识别准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当的调整，以满足特定应用场景的需求。企业在选择大模型时需要考虑这两个因素，以确保大模型能够在实际应用中表现出佳的效果。大模型生态：大模型生态包括大模型的社区支持、开发者文档、模型更新周期等方面。企业在选择大模型时需要考虑这些因素，以便在使用时能够得到充分的支持和帮助。对于企业来说，选择适合的大模型要综合考虑大模型的类型、基础和领域能力、提示工程、微调以及大

图数据库和关系数据库在当今数据驱动的世界中，数据库技术扮演着至关重要的角色。图数据库和关系数据库作为两种主流的数据管理方式，各自有着独特的设计理念和应用场景。理解它们的区别和优势，对于选择合适的技术结构，图数据库允许渐进式地添加新节点类型和关系类型，适应业务需求的变化。技术选型的考量因素在选择数据库技术时，需要考虑多个关键因素。数据结构的复杂度是首要考量——对于高度结构化、模式稳定的数据，关系数据技术选择。未来，我们可能会看到更多混合型解决方案的出现，以及两类数据库在各自优势领域的持续深化。无论选择哪种技术，关键在于使数据模型与业务需求保持高度一致，从而充分发挥数据的价值。方案具有重要意义。关系数据库：表格化的数据世界关系数据库自20世纪70年代问世以来，长期占据着数据库领域的主导地位。它基于严谨的数学理论，将数据组织成行和列的二维表格形式。每个表代表一种实体类型，如"用户"或"订单"，表中的行代表具体记录，列则代表属性。关系数据库的核心优势在于其结构化特性和强大的事务处理能力。通过结构化查询语言，用户可以执行复杂的连接操作，从多个表中提取和组合数据。这种设计非常

全球知名市场研究机构IDC发布《中国数据空间市场分析，2025》，星环科技凭借在数据智能领域的领先技术实力与标杆级行业实践，成功入选IDC数据空间市场主流供应商及最佳实践案例，成为该领域的技术创新覆盖“数据存储-治理-分析-流通”全链路的可信数据空间解决方案，助力金融、政务、能源等行业客户在保障数据主权与隐私安全的前提下，实现跨组织、跨地域的数据协同与价值挖掘。星环科技的数据空间解决方案可满足标杆企业。IDC报告指出，数据空间技术通过融合隐私计算、区块链、分布式架构等能力，正成为释放数据价值的重要基础设施。星环科技基于自主研发的分布式云原生数据平台、隐私计算技术及知识图谱等核心产品，打造了企业、城市、行业、跨境及个人五大数据空间的需求。其原生产品覆盖大数据平台、数据库、数据中台、数据安全和数据私有云等核心赛道，提供全栈能力支撑。在数据存储层面，推出多模态数据库与密态数据库，保障可信数据空间的高效与安全存储。针对数据产品开发，TDS数据资产运营平台提供完善的开发工具链。数据交付方面，构建了数据沙箱、隐私计算和安全网关的组合方案，确保数据流通的合规性。星环科技的云操作系统则作为统一管理

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...