金融数仓

离线数仓定义与架构离线数据仓库是一种传统的数据仓库架构，主要用于处理批量数据。它将数据从各个业务系统中定期抽取（例如每天、每周或每月），经过一系列的数据清洗、转换和加载（ETL）过程后，存储到处理：离线数仓的数据处理是基于固定周期的批量操作数据准确性和完整性优先：由于有足够的时间进行数据处理，离线数仓更注重数据的准确性和完整性。在ETL过程中，可以进行复杂的数据清洗和转换操作，如处理数据中的缺失值、异常值，统一数据格式等。应用场景报表制作和数据分析：离线数仓是企业制作各种报表的重要基础，如财务报表、销售报表、库存报表等。通过对历史数据的分析，可以发现业务的长期趋势、季节性变化等规律。数据挖掘和机器学习的训练数据准备：在数据挖掘和机器学习项目中，离线数仓可以提供大规模的、经过整理的训练数据。实时数仓定义与架构实时数据仓库是为了满足对数据时效性要求极高的场景而设计的。它能够实时或近实时地分区。数据处理特点低延迟处理：实时数仓的核心特点是能够快速处理数据，将数据从产生到可以被分析的延迟控制在秒级甚至毫秒级。数据持续流动和更新：与离线数仓的批量处理不同，实时数仓中的数据是持续流动的，并且存储

数仓建模是指采用一定的规范和方法，企业的数据进行分析和整合，在数仓中建立不同层级的数据模型来支持企业决策。数仓建模的目的是将不同来源的数据整合在一起，使其可以被方便、快速地访问和分析，并支持各种在线分析应用。在仓建模中，需要对数据进行清洗、抽取、转换和加载步骤，然后根据需要进行数据集成和建立各种数据模型。数仓建模的主要内容包括维度建模、事实建模、过程建模等。维度建模：主要关注数据之间的关系，将支持业务分析和决策的数据模型。在过程建模中需要考虑数据处理的效率和度，以满足企业业务分析的需求。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

离线数仓和实时数仓各有其独特的优势和适用场景，选择哪种数仓架构取决于企业的具体需求。以下是对离线数仓和实时数仓的详细对比：离线数仓数据处理模式：批处理、定时更新。延迟要求：数分钟到数小时。资源消耗：计算资源更集中，资源可预测。运维难度：较低，周期性任务，运维相对简单。使用场景：历史数据分析、业务报表、数据挖掘。成本：低（资源消耗可控，成本可优化）。实时数仓数据处理模式：流式处理、增量更新。延迟非常大且增长迅速，离线数仓可能更合适，因为其资源消耗可控，成本可优化。实时处理需求：如果业务需要实时或近实时的数据处理，实时数仓是更好的选择。系统可维护性和扩展性：离线数仓的运维相对简单，适合资源有限的企业；实时数仓需要更高的运维能力和资源。技术团队的专业能力和资源：实时数仓需要更专业的技术团队来维护和优化。成本效益分析：离线数仓的成本较低，适合预算有限的企业；实时数仓的成本较高，但能提供更高的实时性和性能。

计算引擎，数据可以在产生的同时被处理和分析，使企业能够及时捕捉市场变化，做出快速响应。这种能力在金融风控、智能推荐等场景中发挥着关键作用。三、迁移策略与实施路径数仓迁移是一项复杂的系统工程，需要周密的传统数仓架构迁移：数据洪流中的华丽转身在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，传统数据仓库架构面临着前所未有的挑战。传统数仓架构就像一条狭窄的河道，面对汹涌的数据洪流，已经显得力不从心。迁移到新型数仓架构，成为企业数字化转型的必经之路。一、传统数仓的困境传统数仓采用集中式架构，数据存储和处理都依赖于单一系统。这种架构在数据量较小、业务场景简单的时代表现出色，但随着数据规模的增长，其局限性日益凸显市场环境中，决策的时效性至关重要。传统数仓往往需要数小时甚至数天才能完成数据处理，严重影响了企业的市场响应能力。二、新型数仓架构的优势云原生架构和分布式计算技术的突破，为数据仓库带来了革命性的变化。新型数仓采用分布式架构，将数据存储和处理分散到多个节点，实现了近乎无限的扩展能力。通过弹性计算资源，企业可以根据需求灵活调整系统规模，大幅降低运营成本。实时数据处理能力的提升是新型数仓的另一大优势。通过流式

离线数仓和实时数仓是两种不同的数据管理和分析架构，它们在多个方面存在显著的区别。以下是对这两种数仓的详细比较：1.数据处理模式离线数仓：通常采用批处理方式，数据更新周期较长，一般为每日或每周更新。实时数仓：支持实时数据流处理，数据更新周期较短，一般为每小时或每分钟更新。2.数据处理方式离线数仓：主要采用在线分析处理（OLAP）方式，支持复杂的数据查询和分析。实时数仓：更多地采用在线事务处理（OLTP）方式，用于支持实时的数据查询和分析。3.数据结构离线数仓：通常采用多维数据结构（如星型模型、雪花模型等）。实时数仓：更多地采用关系型数据结构。4.数据存储方式离线数仓：通常采用离线存储方式，数据存储在大型的数据仓库中。实时数仓：更多地采用内存存储方式，数据存储在内存中，以提高数据查询和分析的速度。5.数据查询方式离线数仓：通常采用多维查询语言（MDX）进行数据访问。实时数仓：更多地采用结构化查询语言（SQL）进行数据访问。6.数据时效性离线数仓：处理的数据结果一般是T+1，即延迟一天。实时数仓：强调数据的实时性，统计结果通常是分钟级别、秒级别，甚至毫秒级别。7.数据质量离线数仓：通常具有

离线数仓是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。它通过对企业内外部各种数据源的数据进行抽取、清洗、转换、加工等多种处理后，存储在数仓中，供后续的数据分析或挖掘使用。离线数仓的数据处理和分析是基于批处理作业进行的，通常以较长的时间周期为单位，如天、周或月。核心功能数据存储与集成集中存储：离线数仓作为数据存储的中心，集中存储来自企业内部多个异构数据源的数据。这些数据可能来自关系数据库、非关系数据库、文件系统、Web数据等。通过ETL过程，离线数仓能够抽取、转换和加载这些数据，实现数据的集成和统一存储。数据清洗与转换：在数据存储之前，离线数仓会对原始数据进行清洗和转换，包括去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等。通过数据清洗和转换，离线数仓能够显著提高数据质量，确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合多维度分析：为了满足不同层次和角度的数据分析需求，离线数仓会对存储的数据进行汇总和聚合。例如，根据时间维度（如年、月、日）对数据进行汇总，或根据业务维度（如地区、产品线、客户群）对数据进行分类。这一功能使得数据分析更加高效和便捷，有助于企业快速发现业务

，并支持不同部门之间的良好合作。数据分析：实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时分析数据，包括预测市场趋势和行业变化等。数据分析可以帮助金融公司更好地发现商业机会、优化运营流程和提高客户关系。风险控制随着金融行业的发展，数据量不断增加，金融公司面临着更多的数据处理和管理挑战。而实时数仓解决方案可以帮助金融机构更好地处理和分析大量的数据，提高数据的价值。实时数仓是一种保留实时更新数据的数据仓库，通过不间断实时数据流的采集和集成，将企业内外所有数据聚合到一个单一的数据存储库中，为企业提供数据采集、数据处理、数据存储和数据分析等一系列功能。金融领域的实时数仓解决方案对于金融机构的经营管理和风险控制具有重要意义。实时数据采集和处理：实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时获取并处理市场数据、客户行为数据、运营数据和风险数据等多种数据。实时数据采集和处理可以帮助金融机构及时响应市场变化，并快速做出决策，从而提高公司的竞争力。数据集成：实时数仓解决方案可以将所有数据集成到一个单一的数据存储库中，包括内部数据和外部数据，比如公开市场数据和人工智能数据等。数据集成可以帮助金融公司更好地发现关键业务信息

建设数据仓库（数仓）是一个复杂而系统的过程，涉及到需求分析、技术选型、数据建模、ETL设计、分层架构等多个方面。以下是一个详细的数仓建设指南：1.需求分析确立主题：确定数仓建设的目标和需求，明确业务问题和需要分析的数据。通过与业务方沟通，梳理业务流程，理解业务的核心环节和关键动作。2.技术选型与架构规划选择技术栈：根据需求选择合适的技术栈，如数据库系统、数据处理工具等。规划架构：规划数仓的整体原始数据源中提取所需数据。数据清洗与转换（T）：对数据进行清洗、去重、错误值处理、缺失值填充等转换操作，以确保数据质量和一致性。数据加载（L）：将清洗转换后的数据加载到目标数据仓库中。5.数仓分层设计：提供统一化的管理，打破数据孤岛，追溯数据血缘，实现自助化及高复用度。数据中台可以简化数仓建设流程，提高开发效率。7.实时数仓建设实时数仓：随着业务对数据实时性要求的提高，实时数仓成为业务标配。实时数仓通过实时写入明细数据和灵活交互式查询，解决了传统离线数仓数据时效性低的问题。8.数据质量与运维数据质量：确保数据的准确性和一致性，通过ETL过程中的数据清洗和转换操作来保证数据质量。运维监控：建立

以支持多种数据分析场景和工具，如联机分析处理、商业智能（BI）、人工智能（AI）、数据抽取转换加载（ETL）等，满足不同用户的多样化需求。一家金融企业可以利用国产数仓，同时接入银行交易系统的结构化数据国产数仓，崭露头角在当今数字化浪潮中，数据已成为企业乃至国家的核心资产。数据仓库作为存储、管理和分析海量数据的关键工具，其重要性不言而喻。而国产化数仓，正逐渐在这片数据的海洋中崭露头角，成为推动做出科学决策。国产化数仓的崛起，不仅是技术发展的必然趋势，更是国家战略的重要需求。在全球数字化竞争日益激烈的背景下，数据安全已成为国家安全的重要组成部分。使用国产数仓，能够有效降低对国外技术的依赖，保障国家数据安全和信息安全。同时，国产化数仓的发展，也有助于推动国内信息技术产业的自主创新，促进产业升级和经济发展。一、数仓基础，清晰解读（一）数仓概念，深度剖析数据仓库，是一个面向主题的、集成的、稳定据仓库中，为企业的销售分析、用户行为分析、供应链优化等提供数据支持。（二）传统数仓，困境呈现传统数仓在过去几十年中，为企业的数据分析和决策支持发挥了重要作用。然而，随着大数据时代的到来，数据量的爆发

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。

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...