大数据平台 数据标签

构建大数据标签体系是一个复杂而细致的过程，需要从多个方面进行考虑和规划。以下是标签体系构建的主要步骤：1.大数据标签体系的构建流程数据采集：通过多种途径采集客户数据，包括客户基本信息、行为数据、消费：建立一个统一的标签库，对标签进行统一管理、更新和维护。标签库是标签体系的核心部分，需要确保标签的一致性和准确性。2.标签管理系统的功能大数据标签管理系统是一种用于管理和分类数据的工具，其主要功能包括数据、社交数据等。这些数据是构建标签体系的基础。数据清洗：对采集到的数据进行清洗和整合，包括去重、填补缺失值、异常值处理等操作，以提高数据的质量和准确性。数据分类与分层：将采集到的数据按照不同的属性、特征进行分类和分层，建立数据结构体系，方便后续的标签提取和划分。数据标签化：根据数据分类与分层的结果，为每个数据集打上特定的标签。标签可以是文本、数字或代码等形式，用于描述数据的特征和属性。标签库管理：数据分类：用户可以将海量的数据按照一定的规则进行分类，形成清晰的数据结构。数据标签：为不同类型的数据添加标签，便于用户在后续的数据查询和分析中进行快速定位和识别。数据查询和分析：提供强大的数据查询和

维度的信息，为数据分析和处理提供指导，提高数据的可信度和使用效果。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业处理用户标签画像的产品，旨在帮助业务人员所见即所得的构建动态的用户标签体系，提供数字用户深度细分和全面画像洞察的能力。数据标签是用来描述数据特点的一种形式，标签可以为数据添加更多的信息，帮助用户更好地理解和利用数据。数据标签可以包含多种维度的信息，如数据、数据来源、数据格式、数据结构、数据含义等。数据标签可以包含数据的类型信息。数据可以分为不同的类型，如数值型、文本型、日期型等。通过类型标签，用户可以直观地了解数据的性质，有助于对数据进行正确的处理和分析。数据标签可以包含数据的来源信息。数据的来源可以是各种不同的渠道，如传感器、调查问卷、数据库等。通过来源标签，用户可以了解数据的数据采集方式和数据采集环境，从而对数据的可信度进行评估。数据标签可以包含数据的格式信息。数据的格式可以是多种多样的，如CSV、JSON、XML等。通过格式标签，用户可以了解数据的组织方式，从而选择相应的数据操作和分析工具。数据标签还可以包含数据的结构信息。数据的结构可以是平面表格、层次结构、网络结构等。通过结构标签，用户可以了解数据

标签管理平台是一种用于创建、存储、应用和维护标签的软件系统，它在企业的数据管理、营销活动、客户服务等多个领域发挥着关键作用。一、功能特点标签创建与定义提供灵活的标签创建工具，允许用户根据业务需求场景客户画像与精准营销标签管理平台可以整合来自多个渠道的客户数据，构建详细的客户画像。通过对客户的人口统计学信息、购买行为、浏览偏好、社交行为等数据进行分析，为每个客户打上精准的标签。基于这些标签，企业管理平台使得企业能够更加有效地组织和利用数据。通过将复杂的数据转化为易于理解和应用的标签，企业员工（包括非技术人员）可以快速地找到他们需要的数据，并将其应用于实际业务中。例如，市场人员可以快速筛选出符合，从而制定更加精准的战略和策略。例如，通过分析不同地区客户的标签分布，企业可以决定在哪些地区加大市场推广力度，或者调整产品供应策略。促进部门协作与沟通标签管理平台提供了一个统一的数据标签共享环境，使得自定义标签。支持多种数据类型作为标签的定义依据，包括结构化数据（如数据库中的用户信息表）、半结构化数据（如XML或JSON格式的用户行为日志）和非结构化数据（如用户评价的文本内容）。标签存储与组织采用高效

、电子商务推荐系统等。有效的标签数据管理可以提高数据的可用性和可价值化程度，帮助用户更好地利用数据。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业标签数据管理是指对标签数据进行收集、存储、整理、清洗、查询和分析一系列管理操作的过程。标签数据是指用于描述、分类、标识或组织其他数据的关键词或标签。在数据管理中，标签数据的准确性、一致性和完整性对于数据的使用和分析都至关重要。标签数据管理的主要任务包括：收集：从多个来源获取标签数据，可以通过人工输入、自动抽取、数据挖掘等方式进行收集。存储：将收集到的标签数据存储到适当的数据库、文件系统或其他存储介质中，确保数据的安全性和可靠性。整理：对标签进行清洗和整理，包括去除重复和错误标签、统一格式和命名、建立标签间的关联等操作，以提高的质量和一致性。查询：通过建立索引或使用查询语言等方式，对标签数据进行检索和查询，使用户可以快速找到所需数据。分析：对标签数据进行统计分析和挖掘，探索数据的隐藏模式和规律为后续的数据应用和决策提供支持。标签数据管理在许多领域都有广泛应用，例如文档管理、图像和视频分类

大数据开发平台是一种用于处理和管理大数据的软件平台，它提供了一系列的工具和服务，帮助开发人员更高效地进行大数据处理、分析和应用开发。星环大数据开发工具-TranswarpDataStudioTranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力，结合星环科技大数据基础平台。TDS基于分布式架构的设计，能够提供日百万级数据任务的调度和执行，能够快速整合或同步多个数据源的数据到大数据基础平台中，支持数据管理人员高效地设计数据标准和数据质量规则，利用大数据基础平台的计算能力来的敏感数据发现、数据分类分级管理、数据脱敏等能力，保障数据收集、存储和流通环节的安全。TDS不仅能够管理公司自研的大数据基础平台内的数据，也可以管理多个关系数据库和外部大数据平台，帮助用户屏蔽掉底层数据架构的复杂性。TranswarpDataHub（简称TDH）业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化。TDS内置多个数据工具产品，为企业构建数据

星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业处理用户标签画像的产品，旨在帮助业务人员所见即所得的构建动态的用户标签体系，提供数字用户深度细分和全面画像洞察的能力。主要优势多数据源接入：支持接入多种JDBC数据源，将数据库表映射成业务实体，通过拖拉拽或SQL的方式实现数据过滤。完善的标签体系：提供了标签的创建、编辑、发布、上架、删除的全使用标签的门槛，满足用户多样化的标签定义需求。自助式群组筛选分析：支持基于已上线的标签快速灵活的对目标群组进行筛选，实时预览群组筛选数据，分析目标群组共同特征，验证筛选逻辑偏差。全景画像展现：支持按需配置画像的展示内容，精准勾勒用户的特征偏好，充分挖掘目标客户的标签特征。标签分析与应用：对标签明细数据进行自助分析，实现业务洞察；通过下载、推送等方式使用标签明细数据和标签计算规则，实现标签共享。生命周期管理流程，实现标签体系化管理，保证标签的运行状态清晰、有序、可控。多样化标签定义：支持通过传统的SQL语句定义标签的逻辑实现，也支持可视化界面所见即所得的方式实现标签的定义，进一步降低业务人员创建

数据标签系统是一种用于对数据进行分类、标注和管理的工具或平台，在当今数字化时代，对于企业高效处理和利用数据起着至关重要的作用。下面从系统架构、功能特点、关键技术、应用场景等方面进行介绍：系统架构数据接口，方便其他系统调用标注后的数据和标签信息。接口形式包括RESTfulAPI等，支持与数据分析工具、机器学习平台、业务应用系统等集成。功能特点灵活的标签定义：支持用户自定义标签体系，根据业务需求自由开放性，能够与企业现有的数据管理系统、机器学习平台、数据分析工具等进行无缝集成，实现数据的流通和共享。关键技术自然语言处理（NLP）技术：在文本数据标签系统中，用于文本分类、命名实体识别、情感分析等。例如和后续分析的要求。标签管理层：这是核心部分，用于定义、创建、编辑和管理各类数据标签。包括标签的层次结构设置、标签的属性定义（如名称、描述、数据类型等）。支持对标签进行分类管理，方便用户快速定位和使用。标注操作层：为数据标注人员提供直观的操作界面，使其能够依据既定的标签规则对数据进行标注。界面设计应考虑易用性，针对不同类型的数据（如文本、图像）提供相应的标注工具，如文本标注的框选、标注框的绘制等

标签生命周期管理平台：数据治理的智能引擎在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产。标签作为数据价值挖掘的关键载体，其管理效率直接影响着企业的数字化转型进程。标签生命周期管理平台应运而生，成为企业数据标签的存储与计算，确保系统的高可用性和可扩展性。在技术架构上，平台采用微服务架构，将标签管理功能模块化。核心模块包括标签元数据管理、标签质量监控、标签权限控制、标签价值评估等。通过API接口与企业的数据中台、业务系统无缝对接，实现标签数据的实时更新和共享。平台还引入了机器学习算法，能够自动识别低效标签，优化标签体系。标签生命周期管理平台的核心价值体现在三个方面：首先，它建立了统一的标签标准，解决了企业内标签定义混乱的问题；其次，通过自动化工具提升了标签管理效率，降低了人工维护成本；最后，它提供了标签使用效果的量化评估，为标签优化提供数据支撑。随着人工智能技术的发展，标签生命周期管理平台正朝着智能化方向演进。未来的平台将具备更强的自学习能力，能够根据业务需求自动生成标签，实现标签体系的动态优化。同时，平台将加强与隐私计算技术的融合，在确保数据安全的前提下，释放标签价值。标签生命周期管理平台的

标签体系管理平台在信息爆炸的时代，数据已经成为企业宝贵的资产。面对海量数据，如何高效管理和利用这些信息，成为每个组织面临的重大挑战。标签体系管理平台应运而生，它就像一位数据世界的分类大师，为纷繁复杂，优化用户体验，为数据分析提供可靠基础。在数字化转型的今天，标签体系已经成为企业数据治理的核心要素。二、管理平台：标签体系的智能管家标签体系管理平台是专门用于创建、维护和应用标签体系的工具系统。它通常。机器学习算法可以自动识别数据特征，智能生成标签；自然语言处理技术能够理解文本语义，提高标签准确性；知识图谱技术则可以实现标签间的关联分析。智能化管理平台将具备自动学习、智能推荐、动态优化等能力。它能够根据用户行为自动调整标签权重，预测标签趋势，优化标签体系。这种智能化转型将使标签管理更加精准高效。未来，标签体系管理平台将成为企业数据中台的核心组件。它与数据仓库、数据分析平台深度集成，为企业提供全方位的数据服务。在数字化转型的大潮中，标签体系管理平台将发挥越来越重要的作用。标签体系管理平台正在重塑企业的数据管理方式。它不仅是一个技术工具，更是企业数据战略的重要支撑。在数据驱动的时代，建设科学的标签

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...

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...

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、...

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。

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...

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...

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...

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...