集团大数据平台方案

集团大数据平台建设方案一、建设目标整合集团内分散在各子公司、各业务系统的数据，打破数据孤岛，形成统一的数据资源池，实现数据的集中管理与共享。利用大数据分析技术，深度挖掘数据价值，为集团战略决策、业务优化、风险管控等提供数据驱动的支持，提升集团整体竞争力。搭建高效、稳定、可扩展的大数据平台架构，满足集团不断增长的数据处理和业务发展需求，适应未来数字化转型的趋势。二、功能模块数据管理功能：提供数据分析，生成分析报告和可视化图表。数据应用：将数据分析结果应用到集团的业务决策、运营管理和风险控制等方面，实现数据价值的转化。五、安全保障措施物理安全：大数据平台部署在安全可靠的数据中心，具备完善的物理：建立数据共享平台，实现集团内各子公司、各部门之间的数据共享；提供数据开放接口，对外向合作伙伴和客户开放部分脱敏数据，促进产业链协同发展。数据安全功能：采用身份认证、访问控制、数据加密等技术，保障数据的标准管理，统一集团内数据的定义、格式和编码规则；数据质量管理，实时监控数据质量，及时发现并修复数据错误和异常；数据生命周期管理，对数据的创建、存储、使用、归档和销毁进行全流程管理。数据分析功能：支持多维

星环科技以大数据基础平台TDH为数据底座，替代国外传统关系型数据库，利用大数据开发工具TDS进行数据开发和治理，结合智能分析工具Sophon构建基于客流预测算法的大数据分析平台，充分利用清分数据、行车计划以及车站闸机设备等各类数据，实现更加稳健灵活的客流分析与预测功能，提升线路、车站在客流运营方面的管理能力。该方案服务于科学合理化的行车计划安排，对提升线网客流综合服务水平、强化线网整体管控能力起到了积极的推动作用。未来，星环科技将与该城市轨道交通该集团携手，持续深化客流分析与预测应用场景，探索智能设备运维、能耗分析建设、供应链智能协同等创新场景，构建智能化数据分析场景体系，实现“数据变现”模式，让数据产生价值，为“数字地铁”提供数据保障。

随着信息化技术的高速发展，越来越多的企业重视数据的价值，并且将大数据平台视为集团管理的核心。建设一个数字化的大数据平台能够帮助企业更地管理数据，并提高数据的利用率和价值。在建设集团大数据平台，通过数据分析，对采集来的数据进行处理，并产生高质量的报告，提供数据可视化方案等。此外，我们还需要运用数据仓库，大数据分析工具等相关的IT解决方案，确保实现一个高效完成各项业务任务的数字化平台。3.数据业务方案，提高业务效率以及类似的需求需要快速响应，确保数字化平台在常规管理和运维日夜工作的情下，能够快速响应业务需求。4.信息共享与数据安全数据共享是大数据平台建设中非常重要的环节，企业内部不同业务部门之间需要实现信息的共享。但同时也需要考虑如何保护数据的安全，包括数据的加密、权限管理、访问控制等。集团大数据平台的数字化建设需要综合考虑数据采集、整合、处理、分析、挖掘、运营、共享、安全等各个方面，利用现代化的信息技术来实现数据的全面利用和优化。挖掘和运营利用机器学习、人工智能等技术，对大数据进行挖掘分析，给出个性化化的业务方案和数据科学洞见。不同业务部门可以根据自己的需要提出问题，数据分析团队负责解决问题，并将结果反馈给业务部门，不断改进

诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据，实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如，可以基于大数据解决方案开发智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

蓝图浓墨重彩的一笔。一、项目背景为响应国资委在《关于2019年进一步加强中央企业集团管控信息化工作有关事项的通知》中对央企提出的“大系统、大平台、大数据”信息化要求，同时为了推进集团“数字中化”的战略目标，助力集团各业务单位实现数字化转型，业务应用事业部提出由信息公司自主建设集团大数据基础服务平台，作为集团数字基础设施支撑集团各级次的数据应用。二、大数据平台建设需求中化集团目标建立一个以数据驱动为核心，以技术支撑为基础，赋能企业一体化协同、管理创新和业务创新的大数据平台。图大数据平台蓝图技术先进：先进的技术能够保证整个大数据系统的稳定性与兼容性，同时能够合理利用资源，避免有限的资源浪费。集团需要建立一个结合先进技术一体化的大数据和人工智能应用基础软件平台。自主可控：大数据是企业核心资产，应自主建设，遵循先进适用、稳定安全、灵活开放的原则设计。平台借助多租户的模式，可以满足集团及各个板块对数据计算要求，提供行业先进的数据服务。快速落地：通过外部厂商实施，快速建立平台，支持多元化数据应用搭建，使得集团能够及时把握市场机会。星环大数据平台提供强大兼容能力，大大降低平台的使用门槛，用户可以结合

解锁集团型企业增长新密码：构建大数据底座大数据底座，为何成为集团型企业的“香饽饽”？在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已然成为企业最为关键的生产要素之一，如同石油、电力之于传统工业时代。对于集团型企业而言，构建大数据底座不再是锦上添花的选择，而是关乎生死存亡与未来发展的核心战略抉择。从宏观层面来看，大数据底座是集团型企业实现数字化转型的关键基石。如今，数字经济蓬勃发展，市场环境瞬息万变，客户需求日益多样化和个性化。集团型企业若想在激烈的竞争中脱颖而出，就必须具备敏锐的市场洞察力和快速的决策响应能力。大数据底座能够整合集团内外部海量的数据资源，通过先进的数据挖掘、分析和人工智能算法，为企业管理层提供全面、准确、实时的决策依据，助力企业精准把握市场趋势，提前布局战略方向，及时调整业务策略。从微观层面而言，大数据底座对于集团型企业内部的运营管理优化也起着至关重要的作用。以生产制造环节为例，通过大数据市场营销领域，大数据底座能够深入分析客户的行为数据、偏好数据等，实现精准营销，提高客户满意度和忠诚度，增强企业的市场竞争力。集团型企业大数据底座：核心剖析（一）内涵揭秘大数据底座，绝非一个简单的数据

架构图应用成效1、海量业务数据分析与展示基于工业互联网平台的分布式计算能力，实现了沙钢集团财务、生产等主要业务领域的大数据批量分析与展示。2、生产现场实时监控和告警基于边缘计算和实时流引擎，实现了现场、风险投资、大数据等板块在内的跨国企业集团，连续11年跻身世界500强。沙钢集团积极响应国家号召，以节能减排为己任，以科技为引领，通过管理和技术变革实现钢铁工业的节能、减排与降耗，全面推进工业数字化转型终钢水质量参差不齐；且如今工厂年轻力量越来越薄弱，炼钢过程亟需从经验化转换为标准化。需求需要构建沙钢的工业互联网平台，利用大数据平台的分布式计算能力、实时流计算能力、机器学习能力，帮助企业实现如下了各个业务环节的海量数据，通过大数据分析与机器学习工具将沉睡数据唤醒，促进了集团的业务数字化转型；同时工业互联网平台的建设，显著提高了沙钢集团炼钢工艺的质量和效率，大大减少了人力投入与生产过程中的碳排放，实现了由科技驱动的工业数字化、绿色化转型。构建与整合，在满足产量和质量要求的情况下实现较低成本、较低能耗；通过人、机、料、法、环数据的大数分析，实现生产现场完全透明可视化，提高生产效率。（2）通过对生产、质量、采购、销售、财务等业务系统的融合

大数据平台方案：现代数据管理的核心架构在信息爆炸的时代，数据已成为企业的宝贵资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各类组织面临的重要挑战。大数据平台方案应运而生，它是一套综合性的处理敏感数据时，要符合相关法律法规的要求。人才团队建设同样关键。大数据平台的有效运用需要数据工程师、分析师和科学家等多角色的协作，组织应当投资于人才培养和跨部门合作机制。大数据平台方案正在成为企业数字化技术架构，旨在解决从数据采集到价值提取的全流程问题。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常包含多个功能层，每层承担不同的数据处理职责。数据采集层负责从各种源头获取数据，包括结构化数据库、半结构化日志文件和非结构化社交媒体内容等。这一层需要解决多源异构数据的实时或批量收集问题。数据存储层是大数据平台的基础设施，采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够水平扩展以容纳PB级甚至EB级数据。现代存储计算框架实现复杂的数据转换和聚合操作。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的引擎，它使得数据可以并行处理，大幅提高计算效率。这种框架将任务分解为多个子任务，分配到集群中的多个节点同时执行，汇总

集团数据中台建设方案一、建设背景随着集团业务的不断拓展和数字化转型的深入，数据量呈爆发式增长，各业务系统数据分散，形成“数据孤岛”，难以实现数据的高效共享和利用。为了提升集团数据管理水平，挖掘数据存储技术，，存储海量数据。同时，结合关系型数据库，存储核心业务数据。数据处理层：利用大数据处理框架，对采集到的数据进行清洗、转换、集成等处理，提高数据质量。数据服务层：通过RESTfulAPI、数据调研阶段：与集团各业务部门沟通，了解其数据需求和业务痛点，为数据中台建设提供需求依据。方案设计阶段：根据需求调研结果，设计数据中台的技术架构、数据模型、数据流程等方案。开发建设阶段：按照方案设计，进行数据价值，建设数据中台成为必然选择。二、建设目标整合集团内分散的数据，实现数据的集中管理和共享。建立统一的数据标准和规范，提高数据质量。提供高效的数据服务，支撑集团各业务系统的数据分析和决策。为集团的数字化创新提供数据基础，推动业务的智能化发展。三、技术架构数据采集层：通过ETL工具、数据接口等方式，从集团各业务系统、外部数据源采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储层：采用分布式

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。