金融数据仓库应用

数据仓库在现代企业中具有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景和行业案例：应用场景商业智能与分析：数据仓库是进行商业智能分析和报告的核心平台，能够汇总不同来源的数据，为企业用户提供全面的信息，支持基于。行业案例电商行业：电商企业利用数据仓库整合用户行为、销售和库存数据，进行个性化推荐和精准营销，从而提升用户体验和销售业绩。金融行业：银行和金融机构通过数据仓库进行客户行为分析、风险管理和合规性监控数据的决策和预测性分析。客户关系管理：通过将客户数据导入数据仓库，企业可以深入了解客户行为，制定相应的营销策略，提高客户满意度。企业资源规划：数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产，支持更有根据的决策，帮助预测市场趋势并优化投资组合。医疗行业：医疗机构使用数据仓库分析患者数据和治疗效果，以提升医疗质量和降低运营成本，同时进行科研数据分析，支持疾病预测与预防研究。制造业：制造企业利用数据仓库监控生产流程、设备故障和供应链效率，实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据仓库迁移到云平台上，以实现更高的灵活性和可扩展性。实时数据仓库：实时数据仓库能够以秒级的延迟

星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。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的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的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的需求。数据仓库的应用非常广泛，以下列举一些典型的应用情况：支持企业决策：数据仓库构建不同的主题域，为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠的数据支持，帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘：数据仓库中的数据是已经被清洗和转换过的数据，因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘，以加强对业务需求的解决。市场营销和客户关系管理：通过数据仓库的数据，企业可以深入了解客户需求、购买习惯等，制定出更加有效的营销策略，以及提供更后的客户关系管理服务。产品和服务定位：通过数据仓库的信息，企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求的位置，以增强产品和服务的竞争力。业务流程管理：通过数据仓库的信息和分析，企业可以更加清楚地了解企业的核心流程，以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理：数据仓库是企业内部资源管理信息的重要来源。通过数据仓库的信息，可以帮助企业更加有效地维护和

：数据仓库开始向智能化方向发展，包括自动化数据建模、智能数据清洗、自动化ETL流程等技术，提升数据仓库的建设效率和数据分析能力。数据仓库应用案例金融业：银行通过构建数据仓库整合交易系统、信贷管理系统、风险数据仓库技术与应用是一个广泛的话题，涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点，结合了最新的搜索结果：数据仓库技术云数据仓库：随着云计算的普及，数据仓库正向云端迁移，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求增加，数据仓库开始向实时化方向发展，支持数据的实时分析和监控。大数据与数据仓库融合：数据仓库与大数据平台的融合，拓展了数据仓库的应用范围，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理和分析。数据湖与数据仓库的结合：数据湖技术与数据仓库相结合，实现数据的全生命周期管理，提供更强大的数据管理能力，这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化管理系统等数据，采用星型模式或雪花模式设计数据模型，部署高级分析工具，利用机器学习算法进行风险评分和欺诈检测，提高风险管理的准确性。医疗保健行业：医院通过构建数据仓库整合电子病历系统、预约系统、药品

数据，企业可以制定更加精准的营销策略和个性化的产品推荐，提高用户满意度，并提升销售和市场份额。金融行业：企业级数据仓库在金融领域的应用非常广泛。它可以收集和分析市场数据、客户数据以及风险数据等，从而帮助性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。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的需求。企业级数据仓库在多个领域都有广泛的应用，其中包括以下几个主要场景：电子商务：企业级数据仓库可以收集和分析大量的用户行为数据，包括购买历史、点击率等，从而帮助企业更好地了解用户的喜好和需求。基于这些金融机构制定更加明智和准确的投资决策。此外，企业级数据仓库还可以提高金融机构的风险管理能力，帮助其更好地应对市场波动和风险挑战。制造业：在制造业中，企业级数据仓库可以收集和分析生产数据，包括设备运行状况、生产效率等，从而帮助企业提高生产计划的准确性和效率。此外，通过分析产品质量数据，企业可以及时发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和可靠性。未来，企业级数据仓库的发展前景仍然十分广阔。随着大数据

性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。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的需求。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方，也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高数据仓库（DataWarehouse）是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理（OLAP）的系统。它是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库中的数据来源于各种不同的数据源，如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中，数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分，并且经过清洗、整合和转化，以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层：数据的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据

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的需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的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，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与服务：提供双机热备。保障数据可靠，服务可用。能够实现即时灾难恢复，通过故障转移保障系统随时稳定可用，维护无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL标准语法，兼容Oracle、IBMDB2、Teradata方言，兼容Oracle和DB2的存储过程

环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。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的需求。什么是数据仓库？数据仓库是一种数据管理系统，它以业务友好的方式存储来自多个来源的当前和历史数据，以便于洞察和报告。数据仓库通常用于商业智能、报告和数据分析。数据仓库可以快速、轻松地分析从销售点系统、库存管理系统或营销或销售数据库等运营系统上传的业务数据。数据可能会通过操作数据存储，在数据仓库用于报告之前，需要进行数据清理以确保数据质量。数据仓库有哪些用途？数据仓库用于商业智能、报告和数据分析，从业务数据库中提取和汇总数据。通过数据仓库可以获得难以直接从事务型数据库中获取的信息。例如，管理层希望了解每个销售人员每月为每个产品类别创造的总收入。事务型数据库可能无法获取这些数据，但数据仓库可以。星

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的需求。搭建数据仓库需要经过以下步骤：确定数据仓库的目标和需求：了解业务需求、整合数据源、需查询和分析的数据内容等，以明确数据仓库所需的功能和特性。设计数据模型：根据业务需求设计数据模型，包括维度模型、星型模型等，以确定数据仓库的结构特点。选择数据仓库平台：选择合适的数据仓库平台，以确保数据仓库的性能和可靠性。数据抽取与加载：通过ETL工具将数据从各种数据源中抽取到数据仓库，并对数据进行清洗和转换，以满足数据仓库的规范和标准。创建数据仓库表：根据业务需求创建物理存储空间、定义表和视图，以及制定数据访问安全策略等，以确保数据仓库的完整性和安全性。数据清理和转换：对于抽取的数据进行数据清理和转换，将数据管理机制，维护数据仓库的元数据信息，并利用元数据建立关联数据模型。查询和分析：利用OLAP和数据挖掘等技术，实现对数据仓库中数据的查询、分析和挖掘，得出有用的信息和结果。数据维护和精度控制：按照数据仓库设计规范

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...