国内大数据分析平台有哪些

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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国内大数据平台产品哪些大数据技术已成为当今数字经济的核心驱动力,国内大数据平台产品经过多年发展,已经形成了较为完善的生态体系。这些平台产品在数据采集、存储、处理、分析和应用等环节发挥处理方面,部分平台引入了内存计算和图计算等先进技术,显著提高了复杂查询和分析的效率。特别是对于关联性强的数据,图计算引擎能够发现传统方法难以察觉的模式和关系。典型应用场景国内大数据平台产品已经在众多领域着重要作用,为政府决策、企业运营和科学研究提供了强有力的支持。大数据平台的基本分类国内大数据平台产品可以按照功能和技术栈分为几大类。首先是基础架构类平台,这类产品主要提供分布式存储和计算能力,能够处理海量结构化与非结构化数据。它们通常基于开源框架进行二次开发,增强了稳定性、安全性和易用性。其次是数据分析平台,这类产品专注于数据的清洗、转换、建模和分析,提供可视化工具和算法库,帮助用户从数据中提取价值的信息。这类平台往往集成了机器学习能力,支持预测性分析和智能化决策。第三类是行业解决方案类平台,这类产品针对特定行业需求开发,如金融风控、零售营销、工业物联网等。它们将通用的大数据技术与行业知识相结合,提供
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,保障数据一致不同数据库中的数据,帮助企业构建强大的数据底座。用户只需简单改变SQL语句,即实现各类复杂跨模型查询,不仅大幅提升效率,更能轻松完成高阶数据分析需求。保障高性能的同时降低系统总拥有成本:TDH简洁高效的人员的操作难度,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。
国内哪家大数据分析服务平台比较好?在数字化转型浪潮中,大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择,如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台,成为许多企业和个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度,为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力连续性,减少意外中断风险。行业解决方案适配性不同行业对大数据分析的需求各有侧重。金融行业注重实时风控和精准营销,制造业关注设备物联网数据和生产优化,零售电商则重视用户行为分析和库存预测。因此,评估平台时展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力,能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的效率,使复杂分析任务能够在更短时间内完成。数据安全机制也不容忽视。优质平台会实施端到端加密、多因素认证和细粒度权限控制,并符合国内数据安全法规要求。在系统稳定性方面,高可用架构和灾备方案能够保障业务
提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求,促进整体行业的降本增效与科技创新。星环求索大数据分析模型-SoLar大数据分析模型SoLar“求索”是一款针对大数据行业全生命周期各种场景自然语言,就能利用“求索”模型获取所需的数据分析、展示和报告。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据大数据领域模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调模型。“求索”模型具备大数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力;用户只需使用提升、评估和对齐等方面的需求。在模型和其他任务的编排和调度上线阶段,SophonLLMOps工具链还需提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能,结合大数据、向量数据库或图数据库产品,将不同语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。
能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术,对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点:1.数据来源与采集能源大数据平台数据来源,提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测:利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析,为能源市场和价格预测提供价值的信息和决策支持。能源消费和节能:利用大数据分析对能源消费深度分析,挖掘数据中蕴含的价值信息,如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层:面向不同用户群体,提供多样化的应用服务,涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能,为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术场景能源资源的探索与开发:利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析,提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输:利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率、能源运输路线等进行分析的模式、节能措施的效果等进行分析,帮助企业和家庭实现能源节约和环保。能源安全和可靠性:利用大数据分析对能源设施的安全性、可靠性进行监测和评估,确保能源供应的稳定。
能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术,对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点:1.数据来源与采集能源大数据平台数据来源、能源运输路线等进行分析,提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测:利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析,为能源市场和价格预测提供价值的信息和决策支持。能源消费和节能:利用深度分析,挖掘数据中蕴含的价值信息,如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层:面向不同用户群体,提供多样化的应用服务,涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能,为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术运行效率等。4.应用场景能源资源的探索与开发:利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析,提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输:利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率大数据分析对能源消费的模式、节能措施的效果等进行分析,帮助企业和家庭实现能源节约和环保。能源安全和可靠性:利用大数据分析对能源设施的安全性、可靠性进行监测和评估,确保能源供应的稳定。
大数据分析系统是一种集成的软件平台,旨在帮助用户从海量数据中提取价值的信息和洞察。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化的功能模块,以支持各种大数据分析任务。以下是大数据分析系统的一些关键数据的存储和管理。数据处理模块:批处理:使用大数据处理框架进行大规模数据的批处理,执行数据聚合、排序、过滤等操作。实时处理:支持实时数据流处理,使用流处理框架对实时数据进行快速分析和响应。数据分析模块:统计分析:提供统计分析功能,如描述性统计、假设检验、相关性分析等,帮助用户了解数据的基本特征和关系。机器学习和数据挖掘:集成机器学习算法和数据挖掘技术,如分类、聚类、回归分析、关联规则挖掘等,以发现数据中的模式和趋势。预测分析:基于历史数据构建预测模型,预测未来的趋势和结果。数据可视化模块:可视化工具:提供丰富的可视化工具和图表类型,如柱状图、折线图、散点图、热力图、地图等,将分析结果以直观的方式展示出来。交互式可视化:支持交互式的可视化操作,用户可以通过点击、拖动、筛选等操作,动态地查看和分析数据。特点可扩展性:能够随着数据量的增长和分析需求的变化进行灵活扩展,支持水平扩展和垂直扩展
大数据分析平台是一种基于大数据技术和云计算技术的数据处理和分析系统,可以对海量、多维度、复杂的数据进行处理和分析,从而为企业和组织提供更高效、更准确、更有深度的数据分析服务。大数据分析平台通常包括)。通过大数据分析平台,企业和组织可以快速找到数据中的关键信息和趋势,帮助做出更好的决策,提高务效率和创新能力。大数据分析平台可以应用于许多领域,如金融、市场营销、医疗、物流、智能制造等。在金融领域,大数据分析平台可以通过对大量金融数据进行分析,预测风险、发现机会、提高效率;在市场营销领域,大数据分析平台可以精准定位目标客户、设计个性化营销策略提高市场销售效果;在医疗领域,大数据分析台可以搜集医疗数据并利用数据分析技术提供更准确的医疗预测和诊断;在物流领域,大数据分析平台可以优化物流路线、提高配送效率,节省物流成本;在智能制造领域,大数据分析平台可以优化生产流程、提高产品质量、提高生产效率。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub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
值得推荐的大数据分析平台在当今数据驱动的商业环境中,大数据分析平台已成为企业决策和战略制定的重要工具。这些平台能够处理海量数据,提取价值的信息,帮助组织发现趋势、预测未来并优化运营。本文将探讨优秀大数据分析平台应具备的关键特性,为读者提供选择参考。一个优秀的大数据分析平台首先需要具备强大的数据处理能力。这意味着平台能够有效地收集、存储和管理来自各种来源的结构化和非结构化数据。随着物联网设备的能需要更多的内部专业技术支持。在选择大数据分析平台时,组织应首先明确自身需求和目标。评估现有技术栈、数据成熟度和员工技能水平同样重要。概念验证项目可以帮助评估平台在实际环境中的表现。没有放之四海而皆准的解决方案,适合的平台是能够较好地支持组织特定数据分析需求的系统。随着人工智能和边缘计算等技术的发展,大数据分析平台的功能边界正在不断扩展。未来,我们可能会看到更多自动化、智能化和实时的分析能力融入这些平台,进一步改变企业利用数据创造价值的方式。交互式报告呈现给非技术用户。优秀的可视化工具能够将抽象的数字转化为易于理解的图形,帮助决策者快速把握业务状况。热力图、桑基图和地理空间映射等可视化选项可以揭示数据中隐藏的模式和关联。机器学习集成是现代大数据分析
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势: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...
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...
行业资讯
数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...
企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...
行业资讯
边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...