国内专业的数据仓库

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星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长数据规模,传统数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库需求。

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控制、备份恢复等。这些安全措施是由专业团队维护和更新,企业无需投入大量资源来建立自己安全防护体系。应用场景中小企业数据分析对于中小企业来说,数据仓库云提供了一种低成本、高效数据分析解决方案。它们数据仓库云是将数据仓库功能部署在云计算环境中一种数据存储和分析解决方案。它利用云计算强大计算能力、存储资源和可扩展性,为企业提供高效数据处理和分析服务。架构特点存储层基于云存储技术,数据仓库规模动态分配计算能力。这意味着在数据量较大或者分析任务复杂时,可以快速获取更多计算资源来加速处理过程。管理与监控层提供集中式管理和监控功能。通过云平台管理控制台,用户可以方便地对数据仓库各种参数进行配置,如存储容量、计算资源分配、用户权限等。同时,监控功能可以实时踪数据仓库性能指标,如查询响应时间、存储使用率、数据加载速度等,以便及时发现问题并进行调整。优势成本效益采用按需付费模式,企业只需为实际使用存储和计算资源付费,避免了传统数据仓库建设中高额硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据快速增长和分析需求变化。随着企业业务发展,数据量可能会呈指数级增长,数据仓库
数据仓库特性主要围绕其设计目的、功能和操作方式。以下是数据仓库一些关键特性:集成性:数据仓库整合来自不同源系统数据,提供统一数据视图。主题导向:数据仓库按业务主题组织数据,如销售、客户、财务等,方便用户理解和分析。时间变异性:数据仓库存储历史数据,支持时间序列分析,可以追踪数据随时间变化。非易失性:数据仓库数据不经常变化,主要用于查询和分析,不用于日常事务处理。汇总性:数据仓库数据通常是经过汇总和聚合,以支持快速分析和决策。数据模型:数据仓库使用特定数据模型(如星型模型或雪花模型)来组织数据,以优化查询性能。数据质量:数据仓库数据经过清洗和验证,以确保数据准确性和一致性。元数据管理:数据仓库包含元数据,这些元数据描述了数据内容、来源、结构和使用方式。数据治理:数据仓库实施数据治理,确保数据合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性:数据仓库设计时考虑到未来扩展,可以适应数据量和用户需求增长。性能优化:数据仓库针对复杂分析查询进行优化,包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问:数据仓库提供多种工具和接口,方便用户进行数据查询和分析。数据安全
数据仓库特性主要围绕其设计目的和功能展开,以下是数据仓库一些核心特性:集成性(Integration):数据仓库整合了来自不同数据数据,这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商数据等,确保数据一致性和准确性。面向主题(Subject-Oriented):数据仓库是围绕特定主题领域组织,这些主题领域通常与企业业务流程或决策需求相关,如销售、库存、客户和财务等。非易失性(Non-Volatile):数据仓库中存储数据主要用于分析和报告,而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中,它通常不会被修改或删除,而是保留用于长期分析。时间变化性(Time-Variant):数据仓库数据随时间变化,反映了企业数据随时间演变,允许分析者观察趋势和模式,并进行历史比较。数据模型(DataModeling):数据仓库使用特定数据模型来组织数据,这些模型通常是多维,支持复杂查询和分析,如星型模型和雪花模型。OLAP支持(OnlineAnalyticalProcessing):数据仓库支持OLAP操作,这是一种针对多维数据集进行分析技术,允许用户从多个
数据仓库是一种专为报告和分析而设计数据库系统,它具有以下特点:集成性:数据仓库集成了来自多个数据数据,提供了企业级统一视图。主题导向:数据仓库是围绕特定业务主题组织,而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性:数据仓库数据主要用于查询和分析,不涉及日常事务处理,因此它是非易失性数据一旦写入,通常不会被修改或删除。时间维度:数据仓库支持时间序列分析,能够存储和管理历史数据,帮助分析长期趋势。数据质量:数据仓库数据经过清洗和整合,以确保数据准确性和一致性。多维数据模型:数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型,这些模型支持快速数据访问和分析。数据抽取、转换和加载(ETL):数据仓库需要定期从源系统中抽取数据,进行清洗、转换和整合,然后加载到数据仓库中。性能优化:数据仓库针对复杂查询和分析进行了优化,以提高查询性能。用户和访问模式:数据仓库由分析师、报告编写者和决策者访问,用于生成报告和分析,而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量:数据仓库可能存储大量历史数据数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理:数据仓库包含元数据,这些元数据
数据仓库是企业数据管理重要组成部分,它能够在高效分析大量不同数据、提取数据价值、并保留历史记录面发挥独特作用。相对于其他数据存储方式,数据仓库具有许多优势。面向主题:数据仓库可以高效分析关于特定主题或职能领域数据。与传统数据存储方式相比,数据仓库可以让用户更便捷地访问和处理数据,从而快速解决问题。集成:数据仓库可以将不同来源不同数据类型集成在一起,建立一致性。这种集成多样数据来源,包括不同文件格式、结构化和非结构化数据、以及海量互联网数据等,大大增强了数据仓库功能和价值,简化了企业数据管理与分析。相对稳定:进入数据仓库后,数据将保持稳定,不会发生改变。相反,数据仓库分析着眼于反映历史变化,这意味着企业可以随时查询历史,从汲取经验教训,进行数据趋势分析,或者预测未来趋势。高速查询:数据仓库支持高速查询和高数据吞吐量,能够凭借出色灵活性帮助用户细分数据或降低数据量,以便执行更加细致和复杂分析。这为企业提供了更高效数据管理方案,增加了企业数据质量、准确性、和深度分析可能性。商业智能:数据仓库可以为中间件BI环境提供一个坚实功能性基础,帮助企业数据中发现隐藏
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采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息数据库系统,旨在支持采购流程优化、供应链管理改进以及数据驱动决策制定。以下是采购数据仓库关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源:确定需要记录采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适软件关系型数据库:适用于结构化数据存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据存储和管理。数据仓库可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统数据导入采购数据仓库,进行数据同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具:使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具:使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成:将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库优势提高效率:通过准确和一致数据,减少错误和重复工作,提高采购流程效率。增强透明度:实时共享数据,确保供应链各环节透明度,提高协同效率。优化决策:基于
数据仓库类型可以根据不同维度进行分类,以下是几种常见数据仓库类型:操作型数据仓库:也称为实时数据仓库,用于存储操作型数据,支持日常业务操作查询和报告。通常与交易系统紧密集成,提供快速数据访问和更新能力。企业数据仓库:用于存储来自整个企业数据,支持跨部门决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据,用于长期分析和报告。数据湖:存储原始数据大型存储库,可以是结构化、半结构化或非结构化数据。通常用于大数据处理和分析,支持数据科学和机器学习。数据湖仓:结合了数据湖和数据仓库特点,提供对原始数据和加工数据统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载,包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库:部署在云平台上数据仓库,提供弹性扩展、按需付费和简化维护优势。混合数据仓库:结合了传统数据仓库和大数据技术,支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库:不是物理存储数据,而是通过软件定义方式,将多个数据源虚拟化为一个统一数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散数据源。事务型数据仓库:专注于支持高事务处理数据仓库,通常用于金融
数据仓库分层是一种常见架构设计方法,它将数据仓库数据按照不同处理程度和用途划分为多个层次。这种分层结构有助于组织数据、优化查询性能、简化数据管理,并提高数据可维护性。以下是数据仓库分层常见模型:操作数据存储层:这一层是最接近原始数据,通常包含从业务系统中直接抽取数据。ODS层数据通常保持与源系统相同粒度,用于支持日常操作和短期历史数据查询。数据仓库层:数据仓库层是ODS层数据进一步整合和清洗版本。在这一层,数据被转换成适合分析格式,通常涉及数据聚合和汇总。数据集市层:数据集市是数据仓库一个子集,专注于特定业务领域或主题。它们通常为特定用户群体或部门提供服务原始数据系统,包括结构化、半结构化和非结构化数据数据湖中数据通常在需要时才进行处理,支持更广泛数据分析和探索性分析。在实际数据仓库设计中,分层可能有所不同,但以下是一些常见分层方式:维度数据,优化了查询性能,因为它们只包含相关数据子集。呈现层:这一层包含为最终用户准备数据,如报表、仪表板和数据可视化。数据经过进一步聚合和优化,以支持快速数据访问和展示。数据湖:数据湖是一个存储大量
数据仓库特征主要体现在其设计和用途上,以下是数据仓库一些关键特征:集成性:数据仓库数据来自多个源系统,通过ETL过程被整合在一起,解决了数据孤岛问题。时间维度:数据仓库存储历史数据,支持时间序列分析,可以追踪数据随时间变化。非易失性:数据仓库数据不经常变化,主要用于查询和分析,不用于日常事务处理。汇总性:数据仓库数据通常是经过汇总和聚合,以支持快速分析和决策。主题导向:数据仓库按照主题组织数据,每个主题对应一个特定业务领域。数据模型:数据仓库使用特定数据模型(如星型模型或雪花模型)来组织数据,以优化查询性能。数据质量:数据仓库数据经过清洗和验证,以确保数据准确性和一致性。元数据管理:数据仓库包含元数据,这些元数据描述了数据内容、来源、结构和使用方式。数据治理:数据仓库实施数据治理,确保数据合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性:数据仓库设计时考虑到未来扩展,可以适应数据量和用户需求增长。性能优化:数据仓库针对复杂分析查询进行优化,包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问:数据仓库提供多种工具和接口,方便用户进行数据查询和分析。数据安全
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...