优秀大数据平台公司有哪些

星环大数据基础平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub(TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力,TDH帮助企业加速数字化转型,更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据,大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统,是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度,也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限,避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发,保障系统安全可控:TDH经过多年演进,自主研发的核心代码占80%以上,帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平,保障系统的自主可控与安全。架构,轻松胜任高阶数据分析:TDH采用领先的多模型技术架构,用于构建服务于整个企业的统一数据资源库,彻底打破不同部门间的数据隔阂,支持数据跨部门灵活调用,创造更大的数据价值。统一数据管理,保障数据一致,告别数据冗余:使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理,TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS,统一管理多个数据模型,避免数据跨库导入导出,减少数据冗余,保障多个
大数据平台厂商哪些?在当今数据驱动的商业环境中,大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据,从而提取价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的,长期使用云服务的累积成本可能较高,且存在数据主权方面的考虑。开源社区在大数据生态系统中扮演着关键角色。许多流行的大数据技术最初都源自开源项目,后来被商业公司采用和支持。基于开源技术的大数据平台通常具有较高厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如,针对零售业客户行为分析优化的平台,也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法,能够快速满足专业需求。相比通用平台大数据平台提供商,它们各具特色,满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看,大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商,这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈,从底层存储到上层分析现有系统集成,构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术,但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供,用户无需自行
如何打造优秀大数据平台在当今数据驱动的时代,构建一个优秀大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个高效、稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取价值,支持决策制定,优化业务流程,甚至创造新的商业模式。那么,如何打造一个优秀大数据平台呢?本文将从几个关键方面进行探讨。明确业务需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和目标。不同行业、不同规模的企业对大数据平台的需求各不相同。有的企业可能更注重实时数据分析,有的则更关注历史数据的深度挖掘。在平台设计之初,需要与业务部门充分沟通,了解他们的痛点与期望,确保平台能够真正解决业务问题,而不是成为技术堆砌的产物。合理规划技术架构优秀大数据数据的备份与容灾,确保在意外情况下数据不会丢失。实现弹性扩展与高效运维优秀大数据平台应当具备弹性扩展能力,能够随着数据量的增长而平滑扩容。这要求在架构设计时就考虑分布式计算和存储的能力,避免单点故障平台需要建立在合理的技术架构之上。现代大数据架构通常包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。在数据采集层,需要考虑如何高效地从各种数据源获取数据;在存储层,要根据数据类型和访问频率选择合适的存储方案
数据处理任务。上层是数据应用层,涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题,预期的数据规模多大,对实时搭建公司大数据平台在当今数据驱动的商业环境中,企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司大数据平台的搭建不仅是一项技术工程,更是企业数字化转型的核心基础设施。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层,包括计算资源、存储资源和网络资源,可以采用物理服务器或云服务的方式部署流程,设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节,包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程,需要平衡短期需求与长期发展,兼顾技术先进性与稳定性。只有将平台能力与业务目标紧密结合,才能真正释放数据资产的价值,赋能企业决策与创新。
3月7日,星环科技与惠州市智慧大数据有限公司(以下简称:惠州市大数据公司)战略合作签约仪式及座谈会在惠州市大数据公司举行。星环科技副总裁助理黄宁蔚一行、惠州市大数据公司总经理邬旭栋、副总李琛、毛龙。战略合作协议的签订标志着星环科技与惠州市大数据公司正式达成合作伙伴关系。双方将本着优势互补、共同创新、合作共赢的原则,共同推动数据驱动的业务创新,打造优秀的可落地的行业解决方案,携手推动惠州市大数据公司将会与星环科技组建联合团队,共同研发行业领先的技术和产品方案。星环科技将依托在大数据领域的技术优势及丰富的实践经验,协助惠州市大数据公司展开企业级大数据平台的建设,并在此之上展开更全面的数据挖掘和等出席了签约仪式。惠州市大数据公司是惠州市国资委为贯彻落实惠州市“十四五”产业发展规划、推动公共数据资源开放利用和共享,赋能城市、企业和产业数字化转型,由惠州市创新投资有限公司出资设立的国有全资公司产业蓬勃发展。座谈会上,双方就行业发展动态、新技术成果、行业解决方案、大数据创新商业模式等进行深入探讨,星环科技与惠州市大数据公司分享了其在行业IT技术及应用创新积累方面的长期实践。下一步惠州市大数据
大数据平台哪些技术在当今信息爆炸的时代,大数据已成为各行各业不可或缺的资源。大数据平台作为处理和分析海量数据的核心基础设施,集成了多种关键技术,这些技术共同构成了一个完整的数据处理生态系统。本文将介绍大数据平台中常见的技术组成,帮助读者了解这一复杂而强大的技术体系。数据采集与传输技术大数据处理的开始是获取数据数据采集技术负责从各种来源收集数据。网络爬虫技术能够自动从互联网上抓取结构化或非提高了迭代算法的执行效率。机器学习框架集成到大平台中,为数据分析提供了强大的模式识别和预测能力。图计算引擎专门用于处理关系型数据,能够高效执行图遍历和图算法。数据管理与调度技术资源调度器是大数据平台的结构化数据,而日志收集工具则可以实时捕获系统运行产生的日志信息。物联网设备的普及也使得传感器数据采集成为大数据的重要来源之一。数据传输技术确保数据能够高效、可靠地从源头到达处理中心。消息队列技术提供了异步文件系统应运而生。这种系统能够将文件分割成多个块,分散存储在集群的不同节点上,既提高了存储容量,也增强了系统的容错能力。列式存储数据库针对大数据分析场景进行了优化,它不像传统数据库那样按行存储数据,而是按
哪些大数据管理平台?在当今数据驱动的时代,大数据管理平台已成为企业和组织不可或缺的基础设施。这些平台能够帮助用户存储、处理、分析海量数据,并从中提取价值的信息。随着技术的不断发展,大数据管理平台图计算平台专门用于处理图结构数据,在社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用;时序数据平台则针对时间序列数据进行了优化,适用于物联网、金融交易等场景。选择合适的大数据管理平台需要考虑多方面因素。数据也呈现出多样化的形态,满足不同场景下的需求。大数据管理平台可以根据其核心功能和架构特点分为几大类。一类是分布式存储系统,这类平台主要解决海量数据的存储问题。它们通常采用分布式架构,将数据分散存储在多个实时处理连续不断产生的数据流,适用于需要即时响应的场景,如实时监控、在线推荐系统等。这类平台通常具有低延迟、高吞吐的特点,能够保证数据处理的时效性。第四类是综合型大数据平台,这类平台集成了存储、计算、分析等多种功能于一体,提供一站式的大数据解决方案。它们通常具有友好的用户界面和丰富的工具生态,减少了大数据技术的使用门槛,让非技术背景的用户也能进行数据分析。第五类是专门的分析型平台,专注于数据的挖掘和
好用的大数据平台哪些?在当今数据驱动的时代,大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求,各类大数据平台应运而生,为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点,帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先,开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展,源代码公开可自由修改、用于机器学习的库等,共同构成了一个完整的大数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭,但灵活度高,能够满足各种定制化需求。其次,云端大数据服务平台近年来发展迅速,成为许多企业的首选。这类平台由各大云服务商提供,将复杂的大数据技术封装成简单易用的服务,用户无需关心底层基础设施的维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析的全套工具链,并且能够根据工作负载自动扩展资源,按实际使用量计费,大大减少专用大数据平台。例如,实时流数据处理平台专门处理连续不断产生的数据流,适用于物联网、金融交易等对延迟敏感的场景;图计算平台则针对社交网络、推荐系统等图数据结构优化的应用;时序数据平台为监控系统、工业
大数据技术平台哪些大数据技术平台是当今信息技术领域的重要组成部分,它为企业、科研机构和政府部门提供了处理海量数据的能力。随着数据量的爆炸式增长,各类大数据平台应运而生,满足不同场景下的数据处理需求。本文将介绍几类主流的大数据技术平台及其特点。分布式存储与计算平台分布式架构是大数据处理的基础,这类平台通过将数据和计算任务分散到多台服务器上,实现了横向扩展能力。最典型的代表是开源分布式文件系统元数据管理、数据质量监控、数据血缘追踪等功能,帮助组织建立完善的数据治理体系。一些平台还内置了数据目录和搜索功能,方便用户发现和理解企业内的数据资产。云原生大数据平台云计算的发展催生了新一代云原生大数据平台。这类平台充分利用了云计算的弹性、可扩展性和按需付费特性,减少了企业使用大数据技术的门槛。它们通常以服务形式提供,用户无需关心底层基础设施的维护。云原生平台往往采用容器化和微服务架构,支持快速部署和灵活扩展。它们与云存储、身份认证、监控告警等云服务深度集成,提供了开箱即用的体验。同时,这些平台也开始支持混合云和多云部署模式,满足不同企业的IT策略需求。大数据技术平台种类繁多,各有侧重。企业在
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。
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...
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...
行业资讯
数据中台建设
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...
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...
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、...
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...
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...