银行 数据中台 架构

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户

数据中台系统架构是一个复杂且多层次的体系，旨在实现数据的高效整合、共享和赋能，以下是其主要架构层次及组件介绍：数据源层数据来源广泛：涵盖企业内部的各种业务系统，以及办公文档、日志文件等半结构化或非结构化数据；还包括来自外部的市场数据、社交媒体数据、行业报告等。数据接入方式多样：通过数据采集工具如ETL工具、日志采集工具、消息队列等，按照一定的频率和规则将数据抽取或推送到数据中台。数据存储层分布式、权限管理、数据加密等技术手段，确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。应用层业务应用系统：如营销系统、客服系统、供应链系统等，直接使用数据中台提供的数据服务和能力，实现数据驱动的业务决策和运营。数据分析与决策支持系统：为企业的管理人员和数据分析人员提供专门的数据分析工具和平台，如数据洞察平台、决策支持系统等，帮助他们深入分析数据，制定科学的决策。运营与监控层系统监控：通过监控工具对数据中台的行为分析与反馈：通过对用户在数据中台中的使用行为进行分析，收集用户的反馈和需求，不断优化数据中台的功能和服务。

数据中台的技术架构在当今数据驱动的商业环境中，数据中台作为一种新兴的数据管理和服务架构模式，正在被越来越多的企业所关注和采用。数据中台的核心目标是打破数据孤岛，实现数据的统一治理和高效利用，从而赋能业务创新和决策优化。本文将深入解析数据中台的技术架构，帮助读者理解其组成要素和工作原理。数据中台的概念与价值数据中台是指将企业内部分散的数据资源进行整合、治理和标准化，形成可复用数据资产，并通过统一的服务接口为前端业务提供数据支持的平台化架构。与传统的分散式数据管理方式相比，数据中台能够显著提高数据利用效率，降低数据获取和处理的成本，同时确保数据质量和一致性。数据中台的价值主要体现在三个方面：首先的核心技术组件数据中台的技术架构通常包含多个关键组件，这些组件协同工作，共同构成了完整的数据处理和服务体系。数据采集与集成层负责从各种数据源实时或批量获取数据，包括业务数据库、日志文件、物联网设备等数据处理流程编排；数据治理组件则确保数据的准确性、一致性和安全性，包括数据标准、数据质量、数据血缘等方面的管理。数据服务与应用架构数据服务层是数据中台与业务系统之间的桥梁，它将处理好的数据资产以API

数据中台实例在当今数字化浪潮中，企业纷纷寻求更高效的数据管理方式，数据中台作为一种新兴架构理念应运而生。本文将通过几个典型场景，帮助读者理解数据中台的实际应用价值。某大型零售企业面临线上线下数据割裂，帮助工程师在数小时内定位问题根源，相比以往需要数天调查的情况大幅提高了效率。金融行业同样受益于数据中台的应用。某商业银行将原本分散在核心银行系统、信贷系统、反欺诈系统中的客户数据统一整合，构建了全面案例表明，组织架构调整、数据治理体系建立、人才培养等配套措施同样重要。那些仅关注技术实施而忽视管理变革的项目，往往难以达到预期效果。随着数字化转型深入，数据中台正在从互联网行业向传统行业扩展。不同规模的的困境。顾客在实体店消费、在网店浏览、通过手机APP下单，这些行为产生的数据原本分散在不同系统中。通过构建数据中台，该企业将分散的会员信息、交易记录、浏览行为统一整合，形成了完整的客户画像。当顾客再次光临时，无论是线上还是线下，系统都能识别其身份并提供个性化服务。促销活动的转化率因此提高了近三成，库存周转效率也得到明显改善。在制造业领域，一家汽车零部件生产商通过数据中台实现了生产全流程的数字化监控

数据中台架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面和技术组件。以下是数据中台架构设计的关键要素和原则：功能定位：数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。架构分层：数据中台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。主要分为工具平台层、数据资产层、数据应用层。数据存储确保数据质量、合规性和可信度的过程。在数据中台的架构设计中，应考虑数据治理的策略和实施机制。数据安全框架：确保数据中台具备安全和隐私保护措施，包括访问控制、数据加密、身份认证等。数据运营框架：对数据中台发展的趋势。自助式分析和可视化：提供用户界面和工具，使用户能够方便地进行数据分析、报表生成和可视化展示。云原生技术和微服务架构：利用云原生技术和微服务架构来实现数据中台的弹性扩展、高可用性和灵活性。迭代框架：数据存储框架是数据中台的基础，涉及数据湖用于存储多样数据，数据集市提供领域特定视图。数据处理框架：数据处理框架包括数据管道处理ETL流程，元数据管理增强数据理解和信任。数据治理框架：数据治理是

数据中台的功能架构是一个多层次、复杂的系统，它集成了数据采集、处理、存储、分析和应用等多个环节，以支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。以下是数据中台功能架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。服务化与API化：数据中台将数据封装成API接口或数据产品，为业务系统提供灵活、便捷的数据服务，加速业务创新。数据中台架构设计原则、数据标准、数据集成与共享等方面，实现数据模型的全生命周期管理。数据安全框架：确保数据中台具备安全和隐私保护措施，包括访问控制、数据加密、身份认证等。数据运营框架：对数据中台的总体运营情况进行监控：面向未来、需求驱动、面向个体、面向协作、面向变化、容错能力、数据安全、避免重复造轮子。数据中台核心功能：包括数据统一采集接入平台、数据集中处理平台、数据组织管理平台、数据全域治理平台、数据融合共享平台、数据分析挖掘平台、知识图谱平台、统一管理平台、数据可视化平台等多个平台系统。内部和外部数据源中获取数据，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据存储层：负责对采集到的数据进行存储和管理。根据数据的类型和使用需求，可以选择关系型数据库、NoSQL数据

数据中台架构是指通过集成企业内外多个数据源和数据系统，将数据统一、标准化和存储，提供数据服务和数据分析的技术架构。可以帮助企业实现数据的统一管理、共享和应用，提高数据的质量和价值。数据中台架构可以。数据中台架构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帮助企业解决数据孤岛、数据碎片化和数据应用困难等问题，提高数据的价值和运用效率，实现数据驱动的业务新和发展。星环数据中台解决方案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

数据中台的架构是一个多层次、复杂而系统的结构，它集成了数据采集、处理、存储、分析和应用等多个环节，以支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。以下是数据中台架构的主要组成部分及其特点：工具平台层：工具可视化将数据通过图表、仪表盘等形式展示出来，帮助用户直观理解数据。数据中台的技术架构特点：数据中台的技术架构特点包括对全域数据的采集与存储，实现了对企业中各业务类别数据的整合和集中化管理。其次是按照平台层是数据中台的载体，包含了大数据处理的基础能力技术，比如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台。数据资产层：数据资产层是数据中台的核心层，依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。主题域模型是指面向业务分析的业务抽象集合，如订单、合同、营销等。数据应用层：数据应用层是数据中台的最终目标，利用处理好的数据进行分析、可视化、决策支持等应用，提升业务洞察力和运营效率。数据采集层：数据采集层负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据存储层：数据存储层负责存储和管理采集到的数据，支持结构化、半结构化和非

数据中台技术架构是一个多层次、复杂的系统，它集成了数据采集、处理、存储、分析和应用等多个环节，以支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。以下是数据中台技术架构的主要组成部分：数据采集层负责从各种数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的模式和规律。数据应用层：利用处理好的数据进行分析、可视化、决策支持等应用，提升业务洞察力和运营效率。技术体系：包括大数据存储计算技术和数据中台工具技术组件。服务体系：通过中台的服务组件能力，把数据变为一种服务能力，如客户微观画像系统、信用评估服务、风险预警服务等。运营体系：保证整个中台的健康、持续运转，包括平台资源占用监控、数据质量监控、数据价值评估等。源收集数据，这些数据源包括企业内部的业务系统、数据库、日志文件、传感器数据等，还有外部的社交媒体数据、第三方数据供应商的数据等。能够支持多种数据采集方式，如通过数据库连接工具直接抽取数据库中的数据，利用数据质量并将数据转换为适合分析和挖掘的形式。进行数据挖掘、数据分析等复杂任务，通过机器学习、深度学习等算法发现数据中的潜在模式、关系和知识。数据服务层将处理好的数据以服务的形式提供给业务部门或其他应用

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...