供水数据中台

管网系统，数据中台在底层默默支撑着前端业务的用水用电需求，却不需要每个业务部门自建供水供电设施。搭建数据中台的开始是打好数据地基。这需要建立统一的数据标准体系，包括数据命名规范、指标口径、编码规则等数据中台的搭建在数字化转型的浪潮中，数据中台逐渐成为企业实现数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是传统数据仓库的升级版，而是一种以业务场景为导向、以数据服务为核心的新型架构体系。本文将解析数据中台搭建的核心逻辑和实施路径。数据中台的本质是企业的"数据中枢神经系统"。它通过统一的数据标准、集中的数据处理能力和灵活的服务接口，将分散在各业务系统的数据整合成可复用的资产。就像城市的地下。比如"用户活跃数"这个指标，不同部门可能有不同定义，必须在中台层面达成共识。同时要构建数据资产目录，就像图书馆的图书索引系统，让业务人员能快速找到需要的数据资源。数据治理是容易被忽视的关键环节。常见的质量评分机制，形成持续优化的闭环。技术架构的选择需要量体裁衣。典型的数据中台包含数据采集层、存储计算层、数据开发层和服务层。对于中小企业，可以采用轻量级的开源技术栈；大型企业则可能需要分布式架构来支撑

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

业务中台、数据中台和技术中台是企业数字化转型中的关键概念，它们各自承担着不同的职责和功能。以下是业务中台、数据中台和技术中台的定义和区别：定义与功能差异数据中台：定义：数据中台主要聚焦于数据的整合资产。功能：数据整合与资产化：整合分散的数据，进行清洗、转换等处理，将数据转化为资产。数据服务提供：以服务的形式向业务中台、前台应用等提供数据。比如，提供用户画像数据查询服务，方便业务系统获取用户的偏好、消费习惯等信息用于精准营销。数据洞察与挖掘：利用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中发现潜在价值。业务中台：定义：业务中台是企业业务能力的共享平台，是对企业核心业务流程中通用的业务能力进行抽象、整合。技术标准化与治理：推动企业内技术标准化，规定技术组件的使用规范、接口标准等。相互关系与协作方式数据中台与业务中台：数据供给关系：数据中台为业务中台提供数据支持。业务中台的业务组件在运行过程中需要数据来驱动，如订单管理组件需要用户数据、商品数据等，这些数据由数据中台提供。业务反馈优化：业务中台的业务运行数据反馈给数据中台，用于数据的优化和更新。协同创新：两者协同助力业务创新。例如，在开发新的营销业务

智慧水务大数据平台是利用物联网、大数据、云计算等先进技术，对水务系统中的水源、供水、用水、排水等环节产生的海量数据进行采集、整合、分析和挖掘，从而实现水务管理智能化、精细化、高效化的综合性平台。数据采集与传输广泛的数据来源：通过在水务设施上安装各类传感器，如水位传感器、水质监测仪、流量传感器、压力传感器等，实时采集水务系统各个环节的数据，包括水源地的水位、水质情况，供水管网的压力、流量，用水户的：通过对水务数据的实时分析，实现对水务系统的实时监控，如监测供水管网的压力异常、水质超标等情况，并及时发出预警信息，以便工作人员快速响应和处理。用水规律分析：利用数据分析技术，挖掘用水户的用水规律，如不同时间段的用水量变化、不同区域的用水需求差异等，为供水调度和水资源分配提供依据。水质预测与评估：基于历史水质数据和实时监测数据，建立水质预测模型，对水质变化趋势进行预测，提前采取措施保障供水安全。同时，对水质进行综合评估，为水质管理提供决策支持。平台功能与应用智慧调度：根据实时数据和用水需求预测，实现对供水系统的智能调度，优化水泵的运行状态，合理调配水资源，降低能耗，提高供水效率。漏损控制：通过

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用

数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作，共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台：企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛的问题，将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心转变为价值中心。通过数据中台，企业可以挖掘数据潜力，实现精准营销、智能风控、供应链优化等场景，真正让数据成为生产力。技术中台：数字化转型的基石技术中台是企业技术能力的沉淀和共享平台，它封装了各类通用技术

数据中台与业务中台的区别在数字化转型的浪潮中，数据中台和业务中台作为两大核心架构概念，常常被企业同时提及，却又容易混淆。这两者虽然都带有"中台"二字，但它们的定位、功能和应用场景有着本质区别。本文将系统性地解析数据中台与业务中台的不同之处，帮助读者更好地理解这两种架构模式。概念定位差异数据中台的核心定位是数据的汇聚、治理和价值挖掘。它像企业的"数据大脑"，负责将分散在各个业务系统中的数据进行统一采集、清洗、存储和分析，形成可供各业务部门使用的数据资产和服务。数据中台关注的是如何让数据流动起来，打破数据孤岛，实现数据的标准化和资产化。业务中台的定位则更侧重于业务流程和功能的复用。它是企业的"业务骨架"，通过将各业务线共用的核心能力（如用户管理、订单处理、支付结算等）抽象出来，形成可共享的业务组件。业务中台的目标是避免重复建设，提高业务敏捷性，支持前台业务的快速创新和迭代。功能组成对比数据中模型；数据服务将数据能力API化；数据治理确保数据质量和安全。业务中台的功能组成则围绕业务能力展开，常见模块包括用户中心、商品中心、订单中心、营销中心、结算中心等。每个中心都封装了该业务领域的完整能力

数据中台是数据治理和数据资产管理的核心平台，数据中台主要任务是收集、存储、整理、清洗、计算、分析和共享数据，为企业各个部门和业务应用提供可靠、高效、安全的数据支持。数据中台目标是建立一个统一的数据架构和数据模型，提供集成、数据加工、数据存储、数据治理和数据服务等功能帮助企业更好地理解和利用数据，支持企业决策和创新。业务中台以业务为中心，将企业内部各个业务环节进行解构和模块化，形成独立的业务模块，并通过统一的技术平台和数据中台等基础设施进行协同和集成，提供给企业内部和外部的各种需求方使用。业务中台的目标是提供标准化、范化和可复用的业务功能和服务，实现业务的快速迭代和效率提升。数据中台和业务中台的区别主要体现在以下几个方面：定位不同：数据中台主要关注数据的收集、处理和管理，提供数据支持和数据服务；业务中台主要关注业务功能和业务流程的模块化和标准化，提供务支持和业务服务。功能不同：数据中台提供数据集成、数据加工、数据存储、数据治理等数据管理功能；业务中台提供业务模块化、业务流程设计、业务协同等业务管理功能。目标不同：数据中台的目标是建立统一的数据架构和数据模型，提供可靠、高效、安全的数据

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正逐渐成为企业构建数字化能力的基石。这两类中台虽然各有侧重，但共同构成了企业应对快速变化市场环境的技术支撑体系。数据中台：企业的数据价值枢纽数据中台本质上是一个集中化的数据共享服务平台，其核心目标在于打破企业内部数据孤岛，实现数据的统一治理和价值挖掘。传统企业往往面临数据分散在不同系统中、标准不统一、难以综合利用的问题，而数据中台通过建立统一的数据标准和接入规范，将分散的数据资源整合为可供全企业使用的数据资产。典型的数据中台包含数据采集、存储、计算、治理和服务五大核心模块。数据采集模块负责从各业务系统实时或批量获取数据；存储模块采用分布式架构处理海量数据；计算模块提供批处理和实时处理能力；治理模块确保数据质量和安全；服务模块则通过API方式向各业务方提供数据服务。数据中台的价值不仅。技术中台：企业创新的加速器与技术中台侧重于数据不同，技术中台关注的是企业共性技术能力的沉淀和复用。在传统IT架构下，每个业务系统往往独立开发相似的技术组件，造成资源浪费和维护困难。技术中台通过将通用

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...