零售行业数据中台

零售数据中台是一种将零售企业内部各种业务系统（如销售系统、库存系统、会员系统等）的数据进行整合、处理和存储，并能够快速地为不同业务场景（如营销、供应链管理、客户服务等）提供数据服务和数据分析能力的通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）、仪表盘等形式展示，方便零售企业的各级管理人员和业务人员快速理解数据和发现问题。二、应用场景精准营销数据中台可以为营销部门提供全面的顾客数据，包括顾客基本信息、购买历史商品管理方面，数据中台提供商品销售数据、库存数据和市场反馈数据。零售商可以根据这些数据优化商品品类，淘汰滞销商品，引进热门商品。在供应链优化方面，利用销售预测数据和库存数据，与供应商进行更有效的协同平台。它打破了数据孤岛，使数据能够在企业内部高效流转，为企业的数字化转型和精细化运营提供有力支持。一、主要功能模块数据汇聚与整合从零售企业的多个数据源收集数据，包括线下门店的销售终端系统、线上电商平台、准确性和时效性。如监控销售数据是否及时上传，商品库存数据是否与实际相符等。实现数据安全管理，根据数据的敏感程度进行分级授权访问，采用加密技术保护数据传输和存储安全。数据建模与分析基于零售业务场景构建

数据中台在零售行业的应用非常广泛，可以推动零售业转型升级。通过深度整合数据资源、发掘数据背后的商业智慧，企业将能够更加精准地洞悉市场、优化运营策略并创造商业价值。‌数据整合与打通‌：数据中台能够将线上商城、线下店铺、社交媒体、物流配送等多来源数据融合，打通全渠道数据流，为企业提供一个全景式的数据视角。‌消费者洞察与个性化营销‌：通过对顾客购物行为、偏好、反馈等数据的分析，数据中台可以帮助企业更库存管理和需求预测，数据中台助力企业优化进货、库存和调货策略，降低库存成本，提高资金周转效率。实现供应链的透明化和协同化，优化供应商选择和物流路径，提高供应链的响应速度和资源配置效率。‌协同运营与决策支持‌：数据中台在整合各业务单元数据的同时，也促进部门之间的信息共享与协同工作，简化内部流程，提升工作效率。基于海量数据的深度分析，数据中台为企业提供数据驱动的决策支持，帮助预测市场趋势，抓住商业机会。‌快速响应市场需求与优化产品矩阵‌：数据中台通过即时收集和处理来自市场的反馈，使企业能够快速响应市场动态，调整营销策略。企业可以根据数据中台提供的商品销售分析，调整产品结构，精准投放有市场潜力的商品

数据中台在零售行业中的应用涵盖了消费者行为分析、精准营销、库存管理和供应链优化、个性化推荐系统以及市场趋势预测等多个方面。‌消费者行为分析‌：通过数据中台，零售企业可以整合来自线上和线下的多源数据消费者行为分析的结果，零售企业可以通过数据中台实现精准营销。例如，利用客户的购买历史和偏好，零售商可以推荐个性化的商品，提高客户的购买转化率。此外，数据中台还可以支持多渠道营销活动的策划和执行，确保营销活动的有效性和ROI最大化。‌库存管理和供应链优化‌：数据中台在库存管理和供应链优化方面也发挥着重要作用。零售企业可以利用历史销售数据和市场趋势预测未来的需求，合理安排商品的采购和库存，减少缺货和过剩的情况。同时，数据中台还可以提供实时的物流信息，优化配送路线和时间，提高供应链的整体效率。‌个性化推荐系统‌：通过数据中台的分析能力，零售企业可以构建个性化推荐系统，根据客户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好等信息，为客户提供个性化的商品推荐和服务。这不仅可以提高客户的购物体验，还可以增加客户的忠诚度和复购率。‌市场趋势预测‌：数据中台还可以帮助零售企业分析市场趋势和竞争对手的动态，为企业提供决策支持

融合。新零售行业的数字化转型是通过新技术实现业务流程的全面优化和重构，以数据为驱动，打造线上线下一体化的购物体验。这包括利用物联网实现物体间的互联，借助云计算提升运营效率，以及通过数据中台实现更精准的新零售行业在数字化转型中，正从传统的单点业务信息化转向全面的数字基础设施建设。企业利用智能技术群落，如物联网、云计算、大数据等，来提升效率、控制风险，并增强产品和服务的竞争力。物联化：通过物联网应用的能力，以数据驱动决策和创新。新零售的理论内容：企业构建面向研发、生产、营销的信息管理系统，并升级到大数据时代的数字基础设施。转型趋势：未来5年将是新型数字基础设施快速发展的时期，技术与业务将深度技术，将实体商品数字化，建立数字孪生世界，优化系统运行效率。云化：云计算成为企业转型的关键，提供高效、可用和可靠的基础设施，降低运营成本并提高效率。数据驱动及中台化：数据是核心，需要构建数据收集、分析和“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和

识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构可以整合和分析患者的病历数据、检查数据等，为医生提供更准确的诊断依据，同时优化医疗资源分配，提升医疗服务效率和质量。‌政务行业‌：在政务领域，数据中台可以帮助政府机构实现数据共享、业务协同和决策支持等方面的优化。通过数据中台，政府机构可以整合各部门的数据资源，打破信息孤岛，提高政府服务效率和公众满意度。此外，数据中台还广泛应用于电力、教育、交通等其他行业领域，为企业的数字化转型和智能化升级提供有

工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据+云“ABC”技术融合的一站式综合平台，降低开发、管理难度，更加符合未来趋势，在整个产业链中占据更重要地位。（4）大数据开发利用结合行业零售户订单数据，运用大数据分析模型与方法进行卷烟市场研究，为策略标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据分析模型与方法，进行卷烟市场研究及策略制定支持。实施包括市场销售提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供周全的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售户订单数据下行分析项目遵循广东中烟数据中心整体架构，在统一的的实时数据集成起来，实现信息共享，满足企业协同管控需求。该项目整合了包括消费者行为数据、互联网舆情数据、宏观经济数据等外部数据，零售户订单数据、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据

向量数据库在人工智能、电商零售、金融服务、医疗健康以及物流和供应链等多个行业中都有着广泛的应用。在人工智能领域：图像识别和自然语言处理是人工智能的两大核心应用，它们都需要处理大量的高维向量数据。向量数据库能够高效地存储和检索这些向量数据，支持相似度搜索等复杂操作。这使得向量数据库在图像特征匹配、文本嵌入等任务中表现出色，为推荐系统、搜索引擎等应用提供了强大的支持。电商和零售行业：商品推荐和相似以用于基因数据分析、药物研发等领域，为医疗健康行业的发展提供有力支持。物流和供应链领域：路径规划、配送优化等任务需要处理大量的地理空间数据和物流信息。向量数据库能够高效地存储和检索这些数据，通过相似度分析找到优的配送路径和方案，提高物流效率，降低成本。产品搜索是关键的业务需求。向量数据库能够存储商品的向量表示，通过相似度搜索快速找到与用户兴趣相匹配的商品，从而提高销售转化率。此外，向量数据库还可以用于分析用户的购物行为，构建用户画像，为个性化推荐提供数据支持。金融服务领域：在欺诈检测方面，向量数据库可以存储用户的交易行为、设备信息等数据，通过相似度分析识别异常交易，降低欺诈风险。同时，向量数据库还可以用于用户画像分析，帮助金融机构更好地理解客户

应用案例，探讨其在行业变革中的关键作用。一、零售业在零售业中，数据中台的建设可以实现从采购、仓储到销售的全程数据监控和分析。通过数据中台，零售企业可以实时掌握各个环节的销售数据、库存情况、物流运输等个体化的医疗服务，提高诊疗效果和满意度。同时，数据中台的建设还可以支持医疗研究和临床决策，加快医疗科研和新药研发的进程，促进医疗健康事业的发展。数据中台的建设在零售业、金融业、制造业和医疗健康领域中都具有信息，从而优化供应链管理，减少储存和运输等成本。同时，通过对消费者数据的分析，零售企业可以更好地了解消费者需求和行为，通过个性化推荐和定制化服务提升消费者的购物体验和忠诚度。二、金融业在金融业中，数据中数据中台作为当前企业数字化转型的重要支撑，已经在多个行业中得到广泛应用。它不仅可以提升企业的运营效率，还能为决策者提供准确的数据支持，从而推动行业的协同创新与发展。本文将介绍数据中台在几个典型行业的重要的应用价值。通过数据中台的支持，这些行业可以实现数据的集成、共享和分析，提升运营效率，优化决策支持，推动行业变革和创新。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合

销数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及终端推广支持、卷烟销售监控等。星环科技提供的人工智能+大数据+云“ABC”技术融合的一站式综合平台，降低开发、管理难度，更加符合未来趋势，在整个产业链中占据更重要地位。（4）大数据开发利用结合行业零售数据处理工作，实现各系统之间的数据交互和共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据关键指标的分析，指导销售区域货源投放，为终端促销、市场维护、工商协同提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供周全的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据、手工平台等企业数据，为企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH极速大数据平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...