国内药品大数据平台

国内好用的大数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步和商业发展的重要力量。国内大数据平台经过多年发展，已经形成了较为完善的生态系统，能够满足不同规模企业和机构的数据分析与机器学习组件，为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型的全套工具。技术特点分析国内主流大数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心，如生态系统组件，在此基础上进行了深度优化和本土化处理需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能，为用户提供一站式的大数据解决方案。平台核心功能优秀的大数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统，能够处理海量结构化与非中文文本处理的支持，在自然语言处理方面具有本土优势。应用场景举例大数据平台在各行各业都有广泛应用。在互联网行业，平台被用于用户行为分析、个性化推荐和广告精准投放。金融领域则利用这些平台进行风险控制、反欺诈和信用评分。政府部门使用大数据平台进行城市管理、舆情监测和公共服务优化。制造业企业则应用平台实现供应链优化、设备预测性维护和质量控制。不同行业的应用场景对平台功能提出了差异化需求，促使平台提供商

国内大数据平台产品有哪些？大数据技术已成为当今数字经济的核心驱动力，国内大数据平台产品经过多年发展，已经形成了较为完善的生态体系。这些平台产品在数据采集、存储、处理、分析和应用等环节发挥着重要作用，为政府决策、企业运营和科学研究提供了强有力的支持。大数据平台的基本分类国内大数据平台产品可以按照功能和技术栈分为几大类。首先是基础架构类平台，这类产品主要提供分布式存储和计算能力，能够处理海量结构化与开箱即用的解决方案。主流技术架构特点国内大数据平台产品在技术架构上各有特色。一些平台采用批流一体的架构，能够同时处理实时数据和历史数据，满足不同场景下的时效性要求。这类平台通常具备低延迟、高吞吐的特点处理方面，部分平台引入了内存计算和图计算等先进技术，显著提高了复杂查询和分析的效率。特别是对于关联性强的数据，图计算引擎能够发现传统方法难以察觉的模式和关系。典型应用场景国内大数据平台产品已经在众多领域进一步增加。国内大数据平台产品需要不断创新，提高实时处理能力和边缘计算支持，以满足日益复杂的应用需求。同时，合规使用数据、挖掘数据价值、保障数据安全将成为平台发展的关键方向。

国内较知名的大数据服务平台大数据服务平台的兴起随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在这一背景下，国内涌现出一批专业的大数据服务平台，它们为各行各业提供数据存储、处理、分析和应用的全套解决方案。这些平台不仅减少了企业使用大数据技术的门槛，也为数据价值的挖掘提供了有力工具。平台主要功能与服务国内主流的大数据服务平台通常具备几大核心功能模块。首先是数据存储与管理模块传播趋势，为科学防控提供数据支撑。技术特点国内大数据服务平台在技术上呈现出几个显著特点。一是注重自主创新，许多平台采用了自主研发的核心技术，确保数据安全和系统可控。二是强调易用性，通过简化操作流程和提供他系统集成，实现数据的有效流转和应用。行业应用场景大数据服务平台在各行各业都有广泛应用。在金融领域，它们被用于风险控制、精准营销和反欺诈分析；在零售行业，帮助商家进行消费者行为分析和库存优化；在智慧可视化工具，减少使用门槛。三是追求性能优化，不断提高数据处理速度和系统稳定性。选择与使用建议对于有意采用大数据服务的企业，选择平台时需综合考虑几个因素。首先要评估自身数据规模和处理需求，匹配平台的

国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内，大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现，为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业。在国内，许多企业已经建立了自己的大数据平台，或者依托第三方平台进行数据管理和分析。这些平台不仅支持结构化数据的处理，还能够处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、音频等。在技术架构上，国内的大数据。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享，加强数据安全保障，培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园，吸引相关企业入驻，形成产业集群效应。总的来说，国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践，正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点，能够应对不同类型和规模的数据处理需求，一些平台能够自动识别数据中的异常模式，或者预测未来的趋势变化，为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务，帮助客户实现数据的价值

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内

大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速，大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来，国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展，推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域，采用国内自主研发的软硬件产品和服务，替代国外同类产品，实现数据处理的自主：大数据平台国产化能够带动国内相关产业的发展，促进数字经济的繁荣。三、大数据平台国产化的技术实现近年来，我国在大数据平台国产化方面取得了显著进展，涌现出一批具有自主知识产权的技术和产品。1.国产数据可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新，还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力，源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来，我国在大数据平台建设中依赖国外技术和产品，存在数据泄露、技术“卡脖子”等风险。因此，推动大数据平台国产化，不仅是技术发展的必然选择，更是国家战略安全的重要保障。二、大数据平台国产化的重要性1.信息安全保障：国产化大数据平台能够

和组织面前的关键挑战。在这样的时代背景下，国产开源大数据平台应运而生，迅速崛起并在市场中崭露头角。它们以开放、共享的理念，汇聚了国内众多开发者的智慧与力量，不断迭代优化，为国内乃至全球用户提供了极具竞争力的大数据解决方案。与国外传统大数据平台相比，国产开源大数据平台不仅在技术上实现了突破与创新，还能紧密贴合国内用户的实际需求与应用场景，提供本地化、贴心的服务与支持。优势剖析成本效益显著国产开源大数据平台在成本控制方面具有无可比拟的优势。与动辄需要支付高额授权费用的国外商业大数据平台不同，开源平台遵循开源协议，企业可以免费获取其源代码，极大地降低了软件采购成本。在使用成本上，开源大数据平台的决方案，减少了企业聘请专业技术团队的成本。灵活定制开发开源的特性使得国产大数据平台的代码完全公开透明，企业可以根据自身的业务需求、技术架构和发展战略，对平台进行深度定制开发。这一优势在满足不同行业、不同企业的个性化需求方面表现得淋漓尽致。例如，金融行业的企业对数据安全性和交易实时性要求极高。它们可以基于开源大数据平台，对数据加密算法、数据存储结构以及实时计算引擎进行定制优化。通过自定义加密算法，确保客户

国产大数据基础平台是由国内企业或科研机构自主研发的，用于进行大规模数据存储、计算、管理和分析的基础软件平台，具有以下特点和功能：特点自主可控：核心技术和源代码由国内团队掌握，不受国外技术限制，可根据管理工具，对大数据平台的运行状态、资源使用情况、任务执行情况等进行实时监控和管理。支持集群管理、节点管理、任务调度、资源分配等功能，方便运维人员进行平台的维护和管理。应用场景政府领域：用于智慧城市建设、金融监管等方面发挥重要作用，帮助金融机构提高风险管理能力和业务运营效率。例如，利用大数据分析客户的信用风险、交易行为等，为信贷审批和风险预警提供依据。电信行业：支撑电信运营商的客户关系管理、网络优化国内用户需求和业务场景进行定制化开发和优化，同时能更好地满足国家信息安全和数据隐私保护的要求。适配国产软硬件：与国产的CPU、操作系统、数据库等软硬件产品深度适配和兼容，如华为鲲鹏、麒麟操作系统、人大金仓数据库等，构建完整的国产信息技术生态体系。技术创新与优化：国内研发团队在借鉴国际先进技术的基础上，结合国内市场需求和应用场景进行技术创新和优化，在数据存储、计算引擎、数据治理等方面形成独特的

大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态的降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域大模型，企业的业务人员、数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环

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...

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...

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...