边缘数据分析

随着信息时代的发展，数据已经成为企业和组织决策的核心。无论是商业公司、政府机构还是其他组织，都需要利用大量的数据作为基础进行分和决策，数据分析工具变的越来越重要了。数据分析工具可以收集和分析大量的数据。数据分析工具有非常广泛的应用范围，包括商业、金融、医疗、政府机构和科学研究等领域。数据分析工具-SophonSophon是一款一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，涉及数据分析中的计算智能（读取、计算）、感知智能（看、读、认）、认知智能（理解、认知、思考、推理）以及行为智能（决策）四个主要方向。Sophon能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程，支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法，用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析，从而辅助业务决策，ᨀ高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。Sophon产品主要特点包括：a）覆盖数据分析建模全流程：支持从数据接入、数据标注、数据预处理、特征工程，到模型训练、服务部署、线上监控和模型

随着大数据时代的来临，数据分析成为了企业发展中不可或缺的一环。而数据分析平台是企业进行数据分析的重要工具之一，它能够帮助企业进行数据的收集、整合、分析和可视化展示，为企业提供参考依据以及决策支持。数据分析平台数据分析平台是指能够支持企业进行大规模数据收集、处理和分析的软件系统。数据分析平台具有可扩展性和灵活性，能够集成多种数据来源和分析工具，并提供统一的数据管理和可视化展示方式。数据分析平台的作用提供数据收集和整合的能力。数据分析平台能够从多个数据源中收集数据，并将这些数据整合并储存起来，提供一张完整的数据图像。提供强大的分析和处理功能。数据分析平台能够对储存在其中的海量数据进行深度挖掘效率和精度。数据分析平台能够快速获取大量有关产品、市场和用户等方面的数据，建立更加准确和全面的分析模型，支持企业的战略规划和决策。数据分析平台的应用场景金融行业：数据分析平台能够帮助金融行业企业进行风险管理、客户分析和市场营销等方面的工作。银行可以利用数据分析平台来分析客户消费习惯和交易行为，从而制定更加精准的营销策略；保险公司可以利用数据分析平台来分析客户风险和理赔情况，从而提升企业的控制风险的

数据分析建模是一种通过数据分析和数学建模方法对数据进行分析和预测的过程。该过程常包括以下步骤：数据准备和清洗：对获取到的数据进行清洗、预处理，以便后续的数据分析建模可以正常进行。基础分析：对数据进行测试和评估：使用已经训练好的模型进行预测，并评估模型的准确率，以便在需要时进行修正和优化。模型应用：将预测结果应到实际生活和工作中，以便为决策提供参考。数据分析建模可以应用在各个行业和领域，在金融、医疗、商业、航空、交通等领域都有广泛的应用。同时，数据分析建模也是人工智能和大数据领域的重要组成部分。一站式机器学习建模平台-SophonMLDevSophonMLDev作为SophonBase的进阶版本描述性统计，以便掌握数据的基本情况。特征选择和提取：选择对模型有用的特征，并进行特征工程，以便提高模的预测精度。模型选择和训练：根据数据的特点选择合适的模型，进行训练和调参，以便预测需要的结果。模型，一方面，完全承接了SophonBase的数据管理与机器学习建模能力；另一方面，SophonMLDev还对系统底层框架进行了深度改造，以实现轻量化应用部署。SophonMLDev作为企业级一站式机器

金融数据分析：数字背后的金融智慧在当今数字化时代，数据已成为金融领域的核心资产。金融数据分析，作为解锁这些数据价值的关键钥匙，正日益彰显其重要性。简单来说，金融数据分析是指运用统计、数学、计算机科学等多学科方法，对金融市场中产生的各类数据，如股票价格、债券收益、汇率、财务报表数据等进行收集、整理、分析和预测的过程。金融数据分析就像是金融领域的“智慧大脑”，它能从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息，为金融决策提供有力支持。通过对历史数据的深入分析，它可以帮助投资者识别市场趋势，预测股票价格走势，从而制定更合理的投资策略；对于金融机构而言，金融数据分析能够助力其进行精准的风险评估，提前发现潜在的风险点，有效降低风险损失。重要性：金融决策的指南针金融数据分析在金融领域中具有举足轻重的地位，它是金融机构和投资者在复杂多变的金融市场中做出明智决策的关键依据，发挥着提高经营效率、降低风险以及优化金融产品和服务，实现精准营销。在市场动态分析方面，金融数据分析能够帮助金融机构实时跟踪市场趋势的变化，及时调整经营策略。通过对市场数据的持续监测和深入分析，金融机构可以敏锐捕捉到市场的热点和潜在需求

数据分析平台是一种集成的软件工具或服务，旨在帮助用户收集、处理、分析和可视化数据，从而提取有价值的洞察和信息。以下是数据分析平台的一些关键特点和功能：核心功能数据集成：能够连接和整合来自不同来源的数据，包括数据库、文件、API等，为分析提供统一的数据基础。数据处理：提供数据清洗、转换、合并等处理功能，帮助用户准备高质量的数据集，解决数据中的缺失值、异常值、重复数据等问题。数据分析：支持各种数据分析、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解数据。报告生成：能够生成交互式或静态的数据报告和仪表盘，用户可以自定义报告的内容和格式，将分析结果分享给团队成员或利益相关者。应用场景商业智能：企业利用数据分析平台进行销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等，以优化业务决策、提高运营效率和增强竞争力。金融分析：金融机构使用数据分析平台进行风险评估、信贷分析、投资组合管理等，以降低风险、提高投资回报率。医疗健康：医疗机构和研究人员利用数据分析平台分析患者数据、医疗记录、基因数据等，以提高疾病诊断的准确性、制定个性化治疗方案。科学研究：科学家使用数据分析平台处理和分析实验数据、观测数据等，以验证科学假设、发现新

数据分析与处理是数据治理中的重要环节，涉及到数据的收集、清洗、存储、分析和应用等多个方面。以下是一些关键的标准和流程：数据治理标准：数据治理标准包括数据业务规划、数据质量管理、数据调查盘点、数据资源、使用、归档和销毁的策略和过程。这涉及到利用数据模型保证数据完整、执行数据标准保证数据准确、加入数据质量检查等。数据服务和数据洞察：数据服务包括数据收集和整理、数据分析和洞察、数据可视化、数据安全和隐私、数据应用和功能等方面。这些服务为用户提供数据相关的各种支持，帮助实现智慧决策。全生命周期质量的管理、管控与评价，包括数据质量评价指标、评价方法、管理要求、处理要求等。数据标准化处理：在数据分析中，数据标准化处理是消除量纲影响、特征尺度差异大时的必要步骤。数据治理流程：数据治理流程包括现状分析与评估、体系规划、主数据实施、平台落地等步骤。这些流程涉及从业务视角厘清数据资源环境、数据采集清洗、数据库设计存储到数据管理的各个方面。数据生命周期管理：数据生命周期管理包括数据的创建登记等。这些标准涉及数据全生命周期的管理，确保数据的质量、一致性和可用性。数据处理安全：数据处理安全标准规范了数据使用、共享、出境处理活动的安全要求，包括数据收集、传输、存储、使用加工方面的安全

数据分析平台是一种集成了数据集成、处理、分析和可视化的系统，旨在帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察，支持决策制定和业务优化。以下是数据分析平台的一些关键功能和特点：核心功能数据集成：能够从多种数据源（如数据库、文件、API等）自动采集和整合数据，确保数据的全面性和一致性。数据处理与转换：提供数据清洗、转换和聚合等处理功能，帮助用户准备高质量的数据集。数据分析：支持多种数据分析方法，包括统计分析、预测建模、聚类分析等，帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将复杂的数据以直观的图表和仪表盘形式展示，支持交互式可视化，帮助用户更好地理解和分析数据。数据治理：包括数据质量控制、数据标准和治理能力。优势提高决策效率：通过提供实时数据和深入分析，帮助企业迅速做出决策，应对市场变化。优化业务流程：通过数据分析和可视化，企业可以更好地理解业务流程，发现瓶颈和改进点。支持协作与共享：促进不同部门和团队之间的数据共享与协作，提高数据的利用价值。管理、数据安全和合规管理等，确保数据的准确性和安全性。应用场景商业智能：用于企业内部的销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等，以优化业务决策和提高运营效率。金融分析：在金融领域，用于风险评估、信贷分析

大模型在数据分析中的优势强大的数据理解与处理能力：大模型能够处理海量的数据，并从中找出复杂的模式和关联。自然语言交互：用户可以通过自然语言与大模型进行交互，更直观地提出数据分析问题，无需编写复杂的代码或查询语句。提升分析效率：传统的数据分析流程可能需要经过数据收集、清洗、建模、查询等多个步骤，耗时较长。而大模型可以在一定程度上简化这些流程，快速生成数据洞察和报告，提高决策的及时性。深度挖掘与预测：协助数据团队进行数据清洗、数据标准化和数据质量评估等工作。通过对数据的理解和分析，发现数据中的异常值、缺失值等问题，并提供相应的处理建议，提高数据的质量和可用性。大模型数据分析的挑战数据隐私与安全：在能力：基于其强大的学习能力和对大规模数据的分析，大模型能够进行更准确的预测和趋势分析。大模型在数据分析中的应用场景商业智能与决策支持：企业可以将大模型与商业智能（BI）工具结合，为管理层提供更智能的拟合现象。因此，需要对数据进行精心的预处理和筛选，确保数据的质量和代表性，同时采用合适的正则化技术等方法来防止过拟合。成本与效益平衡：引入大模型进行数据分析需要投入一定的成本，包括硬件、软件、人力

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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。