数据仓库与数据治理

评估、问题分析和持续改进。数据安全与隐私：数据仓库的安全与隐私保护是关键问题，涉及到数据的收集、存储、处理和传输等环节。保护措施包括技术手段和管理措施。数据治理框架：数据治理是组织中涉及数据使用的一整套。数据治理与数据仓库的关系：数据治理是一个广泛的概念，而数据仓库治理是数据治理的一个特定领域，专注于治理数据仓库，确保数据仓库的数据是准确、一致、可靠的，同时也满足合规性要求和安全标准。数据仓库数据治理是一个涉及多个方面的复杂过程，其核心目标是确保数据的质量和安全，以支持有效的数据分析和业务决策。以下是数据仓库数据治理的一些关键组成部分：数据质量管理：数据质量管理是数据仓库建设中和影响的宝贵工具。数据一致性检查：数据一致性检查是数据仓库数据质量管理中不可或缺的一环，直接影响数据仓库中数据的可靠性和分析结果的准确性。通过定义数据规则、使用自动化工具、持续监控数据质量，可以有效地保证数据一致性。数据仓库的安全性：数据仓库的安全性可以通过访问控制、数据加密、审计和监控、备份和恢复、策略和培训等措施来保证。访问控制确保只有授权用户才能访问敏感数据，而数据加密保护数据隐私和完整性

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据的分析需求进行灵活的处理，可以支持批处理、流处理、交互式处理等多种方式。存储架构数据仓库：通常采用关系型数据库或专门的多维数据库管理系统，数据按照表、列等结构化方式存储，具有严格的模式定义和约束，支持事务处理和高效的SQL查询。数据湖：一般基于分布式文件系统或对象存储系统构建，具有高可扩展性和容错性，能够存储海量的不同类型数据。应用场景数据仓库：主要用于支持企业的决策分析，如生成报表、进行数据挖掘

数据仓库技术与应用是一个广泛的话题，涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点，结合了最新的搜索结果：数据仓库技术云数据仓库：随着云计算的普及，数据仓库正向云端迁移，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求增加，数据仓库开始向实时化方向发展，支持数据的实时分析和监控。大数据与数据仓库融合：数据仓库与大数据平台的融合，拓展了数据仓库的应用范围，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理和分析。数据湖与数据仓库的结合：数据湖技术与数据仓库相结合，实现数据的全生命周期管理，提供更强大的数据管理能力，这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化供电可靠性和客户满意度。数据仓库实践性能优化：包括索引、分区、缓存、压缩和并行处理等技术，以提高数据仓库的查询性能和效率。数据治理：定期检查数据质量和完整性，确保数据仓库的健康运行。灵活的架构设计：采用微服务或模块化设计，以适应未来业务变化。用户培训与支持：确保最终用户能够有效利用数据仓库进行数据分析。监控与优化：定期监控系统性能，及时调整以提高效率。

数据仓库的数据治理是一个涉及数据使用的全面管理行为，它包括制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的核心目的是提高数据的质量，发挥数据资产的价值，它直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。以下是数据仓库数据治理的几个关键方面：降低风险：通过数据治理，企业可以减少因数据问题导致的业务风险。建立数据使用内部规则：确保数据的规范使用，避免数据滥用。实施合规要求：遵守法律法规，确保数据处理活动符合行业标准和法律要求。改善内部和外部沟通：通过清晰的数据治理政策，改善组织内部及与外部合作伙伴的沟通。增加数据价值：通过数据治理，提高数据的质量和可信度准确性、完整性、一致性和可靠性。数据安全与隐私保护：数据治理还涉及到数据的安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用。元数据管理：元数据管理是数据治理的一个重要组成部分，它有助于确保数据的准确性、一致性和，从而增加数据的价值。方便数据管理：数据治理提供了一套框架和工具，使得数据管理更加高效和有序。降低成本：通过优化数据管理和降低数据问题导致的成本。数据质量管理：数据治理包括数据质量的管理和提升，确保数据的

数据仓库是数据挖掘的数据基础和平台，而数据挖掘则是对数据仓库中的数据进行深入分析和挖掘的过程，两者相互依存、相互促进，共同推动企业数字化转型和决策优化。数据挖掘与数据仓库之间存在密切的关系，主要挖掘能够进行时间序列分析和趋势预测，提高分析的准确性和深度。协同作用：数据仓库与数据挖掘技术的结合应用，能够充分发挥两者的优势，实现更高效、更精准的数据分析。数据仓库为数据挖掘提供高质量的数据数据视图；而通过数据挖掘，企业可以发现数据的内在规律和模式，为决策提供有力的支持。技术手段和工具：在数据仓库与数据挖掘技术的结合应用中，可以使用多种工具和资源来提高效率和质量。体现在以下几个方面：数据仓库为数据挖掘提供基础：数据仓库是一个集成的、面向主题的数据集合，它通过整合来自不同数据源的数据，提供全面、一致、高质量的数据，支持高效的查询和分析。数据挖掘则是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程，它依赖于数据仓库提供的数据源进行深入分析。数据挖掘提升决策支持：数据仓库中的数据按主题组织，结构清晰，大大缩短了数据挖掘时数据定位和分析的时间。同时，数据仓库提供的历史数据，使得数据

和一致性。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。数据治理：数据仓库实施数据治理，确保数据的合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性：数据仓库设计时考虑到数据仓库的特性主要围绕其设计目的、功能和操作方式。以下是数据仓库的一些关键特性：集成性：数据仓库整合来自不同源系统的数据，提供统一的数据视图。主题导向：数据仓库按业务主题组织数据，如销售、客户、财务等，方便用户理解和分析。时间变异性：数据仓库存储历史数据，支持时间序列分析，可以追踪数据随时间的变化。非易失性：数据仓库中的数据不经常变化，主要用于查询和分析，不用于日常事务处理。汇总性：数据仓库中的数据通常是经过汇总和聚合的，以支持快速的分析和决策。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型（如星型模型或雪花模型）来组织数据，以优化查询性能。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和验证，以确保数据的准确性未来的扩展，可以适应数据量和用户需求的增长。性能优化：数据仓库针对复杂的分析查询进行优化，包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问：数据仓库提供多种工具和接口，方便用户进行数据查询和分析。数据安全

多个角度查询数据的技术，支持复杂的分析和报告。数据治理：数据治理是确保数据仓库中数据的合规性、安全性和质量的管理框架。可扩展性和灵活性：数据仓库需要能够随着数据量的增长和业务需求的变化进行扩展和调整。数据仓库是一个集成的、面向主题的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。以下是数据仓库的几个核心概念：集成性：数据仓库将来自不同源的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，以支持跨部门或跨系统的分析。面向主题：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，如销售、客户、财务等，这些主题是分析和报告的基础。随时间变化：数据仓库存储历史数据，能够反映业务随时间的变化，支持趋势分析和历史比较。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此数据一旦写入，通常不会被修改。数据质量：数据仓库强调数据的准确性、一致性和完整性，通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据：元数据是关于数据的数据，它描述了数据仓库中数据的来源、结构、质量和使用方式。多维数据模型：数据仓库通常采用星型模型或雪花模型等多维数据模型，以优化查询性能和支持复杂的分析。数据粒度：数据粒度指的是数据仓库中数据的详细程度

创建与源数据结构相似的表，用于存储操作数据。数据抽取：定期从源系统抽取数据，可以使用全量抽取或增量抽取的方式。DW层搭建数仓模型设计：设计数据仓库的模型，通常采用星型模式、雪花模式或混合模式。创建目标表搭建数据仓库（数仓）通常涉及多个步骤和层次，以下是一个基于传统架构的数仓搭建指南，结合了常见的技术和工具：1.数仓架构设计数据仓库的架构通常分为多个层次，每个层次负责不同的数据处理和存储任务：数据（操作数据存储）：存储最近一段时间内的详细业务数据，数据实时或近实时更新，支持日常业务操作和报表生成。DW层（数据仓库）：存储历史数据，数据经过清洗、转换和聚合，支持复杂的分析和报表生成。DM层（数据集市：提供统一查询和指标管理服务，支持实时报表和分析。5.数据治理数据质量控制：定期检查数据的准确性和完整性，及时发现和纠正数据问题。数据标准管理：制定和管理数据标准，确保数据的一致性和可理解性。数据安全管理：实施严格的数据访问控制和加密措施，确保数据的安全性和隐私性。源层：包含企业内部各种异构的数据源，如关系数据库、非关系数据库、文件系统、Web数据等。ETL层：负责从数据源层抽取数据，进行必要的清洗、转换和加载操作，以确保数据的一致性、准确性和完整性。ODS层

数据仓库设计是一个系统化的过程，旨在创建一个结构化的环境，用于存储、管理和分析来自不同源的大量数据。以下是数据仓库设计的关键步骤和考虑因素：需求分析：与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。安全性和访问控制：确保数据仓库的安全性，包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证：对数据仓库。概念性设计：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据粒度确定：确定数据仓库中数据的粒度级别，如按天、按月、按季度等。维度和事实表设计：在星型模型中，设计维度表和事实表，以及它们之间的关系。数据抽取、转换和加载（ETL）设计：设计ETL流程，用于从

、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等，以提高数据质量，确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合：数据仓库服务会对存储的数据进行汇总和聚合，以满足不同层次和角度的数据分析需求，使得数据所需的数据视图。数据挖掘与预测：数据仓库服务支持数据挖掘和预测分析，通过应用各种数据挖掘算法和模型，发现数据中的隐藏模式和关系，并结合时间序列分析、回归分析等预测方法，预测未来趋势和结果。数据服务与共享：通过数据共享和数据服务接口，将分析结果和数据资源提供给企业内部用户和外部客户，包括数据报表、数据可视化、数据API等多种形式。数据存储与组织：数据仓库服务中的数据按照特定的方式进行组织和存储，以便。支持数据驱动的创新：数据仓库服务为企业提供了丰富的数据资源和强大的分析工具，支持企业进行数据驱动的创新，推动业务增长和转型升级。灵活的扩展性与适应性：现代数据仓库服务通常采用分布式架构和云原生技术，能够轻松应对海量数据的处理需求，同时支持多种数据格式和接口类型，方便企业与其他系统进行集成和共享数据。数据仓库服务是一种基于云端的数据仓库解决方案，它提供了一种灵活、可扩展的数据存储和管理方式。以下是数据仓库服务的一些主要功能和特点：数据集成：数据仓库服务能够从多种数据源中提取数据，包括企业内部的

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。