国产数据中台比较

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

，简化算法的开发、设计和部署过程，提高企业的决策能力和运营效率。另外，业务中台和数据中台的时间轴比较前置，数据中台是后置的，而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和

图谱厂商构建知识图谱中台的案例，在与国产服务器、国产操作系统适配等方面取得了较多的实践经验，对券商行业构建具有自主可控能力的图谱中台具有示范效应。案例背景中信证券股份有限公司于2021年启动国产图数据库项目。项目开展之前，中信证券已基于主流的Neo4j开源产品构建了企业图谱及相关应用，但是随着应用的广泛深入，Neo4j开源产品也遇到了不少难题，包括只能部署成单实例，不能做集群；社区开源版本多用到4个内核，计算能力有限；没有统一资源管理和权限管理等。随着国产图数据库越来越成熟，大型银行已广泛布局国产图数据库。中信证券基于星环科技分布式图统一管理，将数据存储到大数据组件hive中，实现了历史数据的数据迁移，也安排了全量和增量的抽取调度任务。首日迁移时使用全量调度任务，平时按照增量调度。依托强大的组件技术，图谱管理系统拥有统一的集群运维管理全新的企业图谱管理系统，实现了一站式的运维管理、调度管理和权限管理等，在部分应用效果中相比neo4j社区版性能有了较大提升，并在业务易用性方面也有了长足进步，具体如下：架构提升方面：实现了软硬件国产

数据仓库与数据中台哪个好在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着如何有效管理和利用海量数据的挑战。数据仓库和数据中台作为两种主流的数据管理架构，常常被拿来比较。那么，究竟哪一种更好？本文将从概念、特点完善，拥有标准化的建模方法和成熟的工具链。它特别适合处理结构化数据，支持复杂的分析查询，能够为企业提供一致的历史数据视图。此外，数据仓库在数据质量和一致性方面有着严格的控制机制。数据中台：新型的数据服务理念数据中台是近年来兴起的一种数据管理理念，它强调以业务场景为导向，通过统一的数据资产化和服务化，快速响应前端业务需求。数据中台不是一个具体的技术产品，而是一套包含组织架构、流程规范和工具平台的整体解决方案。数据中台的核心价值在于敏捷性和复用性。它将企业数据资产进行标准化、组件化封装，形成可共享的数据服务能力。业务部门可以像搭积木一样快速组合这些数据服务，而不必每次都从底层数据开始构建。这种模式大大缩短了数据价值实现的周期，支持业务的快速创新和试错。数据中台的优势还包括更好的实时处理能力、更强的扩展性以及对多源异构数据的包容性。它不仅关注历史数据分析，更注重将数据能力直接嵌入到业务流程中

数据中台和数据库在数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为每个组织面临的挑战。数据中台和数据库作为两种重要的数据管理方式，经常被人们提及和比较。虽然它们都与数据相关，但在概念、功能和应用场景上存在显著差异。本文将为您解析数据中台和数据库的区别与联系。数据库是计算机系统中用于存储、管理和检索数据的软件系统。已经形成了多种类型，包括关系型数据库、非关系型数据安全性。数据中台则是近年来兴起的一种企业级数据架构理念。它不是一个具体的技术产品，而是一套整合了技术、组织和流程的体系。数据中台的核心理念是将企业内部分散在各系统中的数据进行统一整合、治理和标准化，形成可共享的数据资产，为前端业务提供高效的数据服务。数据中台通常包含数据采集、存储、计算、治理、服务和可视化等模块，强调数据的资产化、服务化和价值化。从技术架构来看，数据库是数据中台的组成部分之一。数据中台需要依赖多种数据库技术来构建其数据存储层，但它的范畴远不止于此。数据中台还包括数据集成工具、数据处理引擎、数据质量管理、元数据管理、数据安全管控等一系列组件。可以说，数据库是数据中台的基础设施，而数据

数据中台、业务中台和技术中台是企业数字化转型中重要的架构概念，它们在功能、特点、应用场景等方面存在一定差异，以下是对它们的详细介绍：数据中台定义与功能：数据中台是一个数据汇聚、整合、加工、共享和服务数据服务，支持业务创新。应用场景：适用于需要大量数据支持的业务场景，为企业提供数据驱动的决策支持和业务创新能力。业务中台定义与功能：业务中台是将企业中具有通用性、可复用的业务功能进行沉淀和封装，形成一系列和创新场景，如软件开发、系统集成、技术运维等，为企业提供稳定、高效的技术支持和保障。三者的关系相互协作：数据中台为业务中台和技术中台提供数据支持，业务中台和技术中台为数据中台提供业务需求和技术保障，三者相互协作，共同推动企业的数字化转型。界限模糊：在实际应用中，三者的界限可能会比较模糊，例如业务中台中的某些业务组件可能会涉及到数据处理和技术实现，需要根据企业的实际情况进行灵活划分和调整。。应用场景：广泛应用于企业的各种业务领域，为企业提供快速响应市场变化和客户需求的能力，支持业务的多元化发展。技术中台定义与功能：技术中台是为企业提供统一的技术支撑和服务的平台，包括技术架构、技术组件、技术

数据仓库与数据中台区别在当今数据驱动的商业环境中，数据仓库和数据中台作为两种重要的数据管理架构，经常被企业讨论和比较。虽然两者都致力于解决数据管理和利用的问题，但它们在设计理念、应用场景和技术实现上用于支持企业决策分析。数据仓库遵循"数据集成后使用"的模式，强调数据的规范性、一致性和历史追溯能力。数据中台则是近年来随着数字化转型浪潮兴起的概念，源于互联网行业对数据快速响应业务需求的能力要求。数据中台不仅关注数据的存储和管理，更强调数据的服务化和资产化，通过构建统一的数据能力平台，实现"数据即服务"的理念，支持前端业务的快速创新和迭代。架构设计与技术特点在架构设计上，数据仓库通常采用分层结构，包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。数据流向以批处理为主，数据模型多为星型或雪花模型，强调数据的规范化和一致性。传统数据仓库多采用关系型数据库技术，后来逐渐发展为大规模并行处理架构。数据中台的架构更为灵活，通常包含数据采集、数据处理、数据服务和数据治理等多个模块。它支持批处理和实时处理并重，数据模型既包括结构化数据，也涵盖半结构化和非结构化数据。数据中台技术栈更为多元，可能包含数据湖、流处理

数据管理方式，常常被人们提及和比较。虽然它们都与数据管理相关，但二者在概念、功能和应用场景上存在显著差异。本文将详细解析数据中台和数据库的区别，帮助读者更好地理解它们的特性和适用场景。概念定义数据库是一种数据中台和数据库区别在当今数字化时代，数据已经成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和数据应用的多样化，企业对数据管理工具的需求也日益复杂。在这样的背景下，数据中台和数据库作为两种重要的数据，确保数据的完整性、安全性和一致性。传统的关系型数据库已经发展了数十年，技术相对成熟，是大规模数据存储的基础设施。数据中台则是一个更为宏观的概念，它是一套完整的数据服务体系，不仅包含数据存储，还涵盖了数据采集、加工、治理、服务和应用的整个生命周期。数据中台的核心理念是将企业内部分散的数据资源进行整合和标准化，形成统一的数据资产，然后以服务化的方式提供给各个业务部门使用。数据中台强调的是数据的共享、可靠地存储和访问。数据库的性能优化通常集中在查询效率、存储空间利用等方面。数据中台的功能则更为完整。它不仅包含数据存储层（可能由多个数据库组成），还包括数据集成（ETL）、数据开发、数据质量管理、元

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

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...

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...

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、...

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...

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...

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。

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...

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...

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...