大数据平台数据仓库

大数据平台数据服务在当今信息爆炸的时代，数据已经成为驱动社会进步和经济发展的重要资源。大数据平台数据服务作为处理和利用这些数据的关键技术，正逐渐渗透到各行各业，改变着我们的工作和生活方式。本文将介绍大数据平台数据服务的基本概念、核心功能及应用场景。大数据平台数据服务是指通过集成、存储、处理和分析海量数据，为用户提供有价值的信息和决策支持的技术体系。这些平台通常具备高吞吐量、高可扩展性和高容错性，能够处理来自不同来源的结构化和非结构化数据。其核心目标是从庞杂的数据中提取有用信息，转化为知识，服务于业务决策和创新。大数据平台的核心功能主要包括数据采集、存储、处理和分析。数据采集是大数据服务的开始平台数据服务的应用场景极为广泛。在商业领域，企业利用这些平台分析消费者行为，优化营销策略，提高运营效率。零售商可以通过分析购物数据预测趋势，调整库存；金融机构能够识别欺诈交易，控制风险。在公共服务方面平台数据服务正在重塑我们的世界，它不仅是技术革新的产物，更是推动社会进步的重要力量。理解其基本原理和应用价值，有助于我们更好地把握数字时代的机遇。

打破数据孤岛：多业务平台数据集成的奥秘多业务平台数据集成是什么在当今这个数字化程度日益加深的时代，数据已然成为了企业实现成功运营与创新发展的核心资产。随着企业业务的不断拓展以及数字化转型的持续推进“数据孤岛”。多业务平台数据集成，正是打破这些“数据孤岛”的有力武器。它指的是将来自多个不同业务平台的数据，整合到一个统一的数据存储库或环境中的过程。在这个过程中，需要对不同格式、结构和语义的数据进行抽取、清洗、转换和加载，使其能够在一个统一的框架下进行管理和分析，实现数据的共享与业务的协同。多业务平台数据集成的重要性多业务平台数据集成对企业发展至关重要，它能解决数据孤岛问题，整合分散数据，为企业运营屡见不鲜。由于不同系统的数据更新时间和方式存在差异，很可能会出现同一客户在不同系统中的信息不一致的现象。而多业务平台数据集成能够有效地消除这些问题。在集成过程中，通过数据清洗技术，可以识别并删除重复的数据，为企业的决策提供了可靠的数据基础。（二）优化业务流程多业务平台数据集成能为企业提供全面的业务视角，打破部门之间的信息壁垒。以一家制造企业为例，在没有进行数据集成之前，生产部门只了解生产线上的产品数量

数据孤岛问题，为企业报表、商业智能和分析应用提供了可靠的数据基础。然而，随着大数据时代的到来，传统数据仓库在处理海量非结构化数据、实时数据分析等方面逐渐显现出局限性。数据更新周期长、处理速度慢、扩展性数据中台数据仓库：企业数字化转型的核心引擎在数字经济时代，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为每个组织面临的重大挑战。数据中台和数据仓库作为两种重要的不足等问题促使企业寻求更灵活的数据管理方案。数据中台：新一代数据能力平台数据中台是近年来兴起的一种企业级数据管理理念，它强调以业务场景为导向，通过统一的数据资产管理和服务化能力，实现数据的快速复用和数据管理架构，正在帮助企业实现数据价值提高。数据仓库：传统数据分析的基石数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库通过ETL（提取、转换、加载）过程，将来自不同业务系统的数据进行清洗、转换后集中存储，形成统一的数据视图。传统数据仓库采用分层架构，通常包括操作数据存储层、数据仓库层和数据集市层。这种架构实现了数据从生产系统到分析系统的有序流动，解决了

数据孤岛问题，为企业报表、商业智能和分析应用提供了可靠的数据基础。然而，随着大数据时代的到来，传统数据仓库在处理海量非结构化数据、实时数据分析等方面逐渐显现出局限性。数据更新周期长、处理速度慢、扩展性数据中台数据仓库：企业数字化转型的核心引擎在数字经济时代，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为每个组织面临的重大挑战。数据中台和数据仓库作为两种重要的不足等问题促使企业寻求更灵活的数据管理方案。数据中台：新一代数据能力平台数据中台是近年来兴起的一种企业级数据管理理念，它强调以业务场景为导向，通过统一的数据资产管理和服务化能力，实现数据的快速复用和数据管理架构，正在帮助企业实现数据价值提高。数据仓库：传统数据分析的基石数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库通过ETL（提取、转换、加载）过程，将来自不同业务系统的数据进行清洗、转换后集中存储，形成统一的数据视图。传统数据仓库采用分层架构，通常包括操作数据存储层、数据仓库层和数据集市层。这种架构实现了数据从生产系统到分析系统的有序流动，解决了

解锁数据力量：深入数据仓库与数据开发平台在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业的核心资产，驱动着业务决策、创新发展与竞争优势的构建。数据仓库与数据开发平台作为数据管理与价值挖掘的关键工具，正深刻影响、完整性和可用性。数据集市是数据仓库的子集，针对特定部门或业务主题构建，更专注于满足局部业务需求，直接面向应用，提高数据使用效率。解析数据开发平台：数据价值的催化剂功能与能力概述数据开发平台是一站式、低代码的数据开发工具，具备实时数据同步、离线数据抽取、跨平台数据处理、调度监控等强大功能。它就像一位高效的数据工程师，快速汇聚企业数据，解决数据孤岛问题，将原始数据转化为有价值的数据资产，助力企业数智如，利用其强大的分布式计算能力，对大规模数据进行高效的清洗、转换、分析等操作。同时，借助元数据管理技术，对数据的来源、处理过程、存储位置等信息进行管理，确保数据的可追溯性和一致性。数据仓库与数据开发平台的协同共进数据仓库为数据开发平台提供了稳定的数据源和数据存储基础，数据开发平台则为数据仓库的数据更新、处理和价值挖掘提供了高效的工具和手段。两者相互协作，形成一个完整的数据管理与价值创造体系。企业在

数据中台、数据平台与数据仓库：现代企业数据管理的三大支柱在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效管理和利用这些海量数据，成为企业面临的重要课题。数据中台、数据平台和数据仓库、数据加载周期较长、扩展成本高等问题。数据平台：多样化数据的集成与处理中心随着大数据技术的兴起和数据类型的多样化，数据平台应运而生。数据平台是一个更为宽泛的概念，它不只包含数据存储功能，还集成了数据采集、处理、分析和服务的完整能力。与数据仓库相比，数据平台能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，包括日志文件、社交媒体内容、传感器数据等。现代数据平台通常采用分布式架构，具备强大的横向扩展能力，可以限制等。初创企业可能从单一的数据仓库开始；快速发展的数字化企业可能需要构建完整的数据平台；而大型集团企业则可能通过数据中台实现跨部门的数据共享和协同。无论选择哪种架构，清晰的数据战略、合理的技术选型和作为三种主流的数据管理架构，各自扮演着不同角色，共同支撑着企业的数据战略。数据仓库：结构化数据的存储与分析基石数据仓库是早期出现的企业级数据管理解决方案，其概念可以追溯到20世纪80年代。数据仓库

大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准计算和存储。存储可以存储结构化、半结构化、非结构化数据，计算包括实时计算、离线计算、交互式计算、图计算等。数据仓库层：负责存储和管理数据。可以采用分布式存储系统或关系型数据库等存储方式，根据数据的规模集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。

管理和运营的理念。数据中台位于前台业务系统和后台数据系统之间，旨在打破数据孤岛，实现企业数据的统一治理、资产化和服务化。与数据仓库和大数据平台相比，数据中台更强调数据的业务价值实现。它包含数据资产数据中台和数据仓库、大数据平台有什么区别？在数字化转型浪潮中，企业越来越重视数据资产的管理与利用。数据中台、数据仓库和大数据平台作为三种常见的数据管理架构，经常被提及和比较。虽然它们都与数据处理相关，数据更新通常采用批量处理方式。它擅长处理结构化数据，支持复杂的SQL查询和多维分析，但在处理半结构化和非结构化数据方面能力有限。数据仓库的价值在于为企业决策提供经过整合、清洗的高质量历史数据。大数据平台分布式文件系统、分布式计算框架、资源调度系统等组件构成。与数据仓库不同，大数据平台更注重数据的原始存储和基础处理能力，能够处理日志、图片、视频等多样化数据。它强调横向扩展能力，可以通过增加普通服务器来提高整体处理能力。大数据平台为数据仓库提供了底层技术支持，同时也支持实时数据处理、机器学习等更广泛的应用场景。数据中台：企业数据的"服务中枢"数据中台是近年来兴起的概念，它不仅仅是一套技术架构，更是一种数据

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...