金融行业多模型数据库有哪些

系统中进行改造升级。星环科技深耕金融科技领域多年，有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验，为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、分布式olap数据库、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台数据库作为金融系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业经营战略转型升级提供了有力的技术支撑。在国家和行业政策指导下,金融机构积极探索我国数据库在实际业务中的创新应用并已经开始规模化在核心人工智能基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。经过多年自主研发，已形成大数据与云基础平台（tdh&tdc）、分布式关系型数据库（argodb&kundb）、数据开发与智能分析工具（tds&sophon）、知识平台与领域大模型（tkh&无涯）的软件产品矩阵。、金融大模型等专业产品，助力金融客户实现国产化信创替代、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。目前公司已有累计超300家金融行业客户，覆盖银行、券商、保险等多个细分领域。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技持续为金融行业筑牢数字底座，助力金融科技不断发展。星环科技致力于打造企业级大数据和

生成策略因子集合，构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域，服务大量金融行业客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。其次，星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：第一，针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和

、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多星环无涯金融大模型针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策的复合因子体系满足投资经理的需求。无涯金融大模型强化以下几个能力：针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成能力。实现事件复盘分析与推演，贯通宏观行业和大类资产分析逻辑。能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演。构建六类大模型基础因子集，支撑复合因子策略体系，能够生成策略因子集合，构建立体的归因解释体系。

存储，提供高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等功能，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。扩展性、性能、安全等方面领先国外开源时序数据库原生分布式架构，集群灵活扩展工作，提供了从采集端到分布式时序数据库的一整套数据流转解决方案；在金融量化领域，TimeLyre支持PythonAPI，并提供了对分布式文件系统格式数据的读取与入库支持，极大降低了从数据层到应用层的InfluxDB等国外开源时序数据库无法满足国内海量数据的存储分析和安全需求开源单机架构，存储和计算能力有限：InfluxDB是Influxdata的一款开源时序数据库，其采用单机部署，不支持分布式商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的，轻松实现海量时序数据存储分析相比与开源时序数据库InfluxDB单机模式存储和计算能力受限，星环科技分布式时序数据库采用原生分布式架构，支持集群在线扩缩容，可满足海量时序数据存储和分析需求

、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用的国产化数据库产品。KunDB以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证，为用户提供高并发、高性能、高交易型数据库是专门用于支持大规模事务处理（OLTP）的数据库系统。它主要用于存储和管理各种类型的交易数据，如订单、支付、库存、客户等。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态，助力企业打造自主可控数据平台。在近日的向星力•未来数据技术峰会上，KunDB正式发布3.2版本，高兼容、高可用、一体化等六大关键能力重大升级，为用户提供稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。，KunDB单机TPC-C达到188万tpmC，同时性能扩展比超90%，可实现Oralce和MySQL的国产化替代，满足企业关键业务处理、高并发查询、分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化

数据模型支持：金融交易数据有着多种形式和结构的储存要求，因此金融交易数据库需要做到多样化的数据支持，能够与多种数据库格式的接口进行交互，满足不同业务场景的需求。金融交易数据库广泛应用于证券、期货、外汇基础软件开发商，星环科技自成立以来，一直致力于国产化数据库的自主研发，通过不断打磨产品和技术，KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，并在金融、政务、能源、医疗、交通等多个行业落地应用，帮助客户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。金融交易数据库是一种特殊的交易型数据库，主要用于金融交易领域的数据管理和处理。金融交易数据包括很多信息，如成交价格、成交数量、成交时间、开平仓标志、货币种类等，需要高效、准确地进行存储和处理。金融交易数据库需要具备以下几个特点：高可靠性：金融交易数据涉及大量的资金交易，因此数据的可靠性和安全性是至关重要的。金融交易数据库需要具有高可靠性和高安全性，能够防止数据的丢失和篡改。高效性：金融市场时刻处于变化之中，数据的实时性和效率也是非常重要的。金融交易数据库需要具有高效的数据存储和查询功能，保证数据的及时响应和高速处理。ACID特性：金融交易数据需要满足ACID特性，保证事务的原子性、一致性

图数据库公司有哪些图数据库作为一种专门用于处理复杂关系数据的数据库类型，近年来在社交网络、金融风控、推荐系统等领域获得了广泛应用。随着数据互联需求的增长，越来越多的企业开始关注并投入这一领域，形成；有的则在现有数据库基础上增加图处理层。在查询语言方面，虽然大多数产品支持行业标准的图查询语言，但在扩展功能和性能优化上各有特色。应用场景方面，图数据库公司通常会针对不同行业提供解决方案。在金融领域有的采用传统的软件许可模式，有的采用订阅制，云服务商则多采用按使用量计费的方式。开源策略也是差异点之一，部分公司选择将核心代码开源以扩大影响力，同时提供商业版和企业支持服务。图数据库公司构成了一个多元化了多样化的市场格局。从技术起源来看，图数据库的概念可以追溯到上世纪六七十年代的图论研究，但真正作为商业化产品出现则是二十一世纪初期的事情。早期的图数据库主要应用于学术研究和小众场景，随着互联网社交平台的兴起，图数据库开始进入主流视野。目前市场上的图数据库提供商大致可以分为几类。一类是专注于图数据库技术的初创企业，这些公司通常由技术专家创立，专注于图数据库核心引擎的研发和创新。它们往往在特定领域如实

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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。