云数仓建设

建设指南一、建设目标与需求分析(一)明确业务目标企业在建设前,需清晰界定业务目标。比如,是为了支持企业战略决策,实现对各业务线的全面数据洞察;还是聚焦于特定业务场景,如精准营销、供应链数据量,且网络带宽需保障数据传输的稳定性和速度。例如,对于数据量庞大且分析任务复杂的企业,需选择具备强大计算集群和高带宽网络的服务提供商。(二)考量安全性与合规性安全性是建设的关键。需评估服务无效数据,统一数据格式和编码标准。例如,将不同业务系统中客户性别字段的不同表示方式统一为标准格式,提高数据质量和可用性。五、建设与实施(一)环境搭建与配置在选定的平台上搭建环境,进行服务器配置优化等。以精准营销为例,业务目标可能是通过对客户数据的深度分析,实现精准客户定位和个性化营销方案制定,提高营销转化率。(二)梳理数据需求全面梳理企业内部的数据来源和数据需求。一方面,要确定需纳入的。(三)分析成本效益综合考虑服务的费用结构,包括存储费用、计算资源使用费用等。同时,要评估其成本效益,即比较使用带来的业务价值提升与投入成本。三、技术架构设计(一)选择合适的数据存储方案根据企业

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建设
建设数据仓库()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。以下是一个详细的建设指南:1.需求分析确立主题:确定数建设的目标和需求,明确业务: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。数据中台可以简化建设流程,提高开发效率。7.实时数建设实时数:随着业务对数据实时性要求的提高,实时数成为业务标配。实时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.分层设计数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
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企业建设
企业建设是一个复杂而系统的过程,需要综合考虑多个方面,以下是一些关键要点和建议:1.明确建设目标与需求业务需求分析:深入了解企业的业务流程和数据需求,明确数据仓库需要支持的业务场景和分析需求,如销售据分析、客户行为分析等。目标设定:根据业务需求设定数据仓库的建设目标,包括数据的准确性、及时性、可用性等方面的要求。2.确定数据架构数据模型设计:设计合适的数据模型,常见的有星型模型和雪花型模型,它们能够有效地组织数据并支持复杂的据分析需求。数据存储选择:根据数据量、查询频率和数据保留政策等因素,选择合适的存储介质和存储方式,如关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。数据映射与整合:将不同数据源的数据映射到数据仓库中,实现数据的整合,确保数据的一致性和完整性。3.技术选型数据仓库平台:选择适合企业规模和业务需求的数据仓库平台,如传统的OLAP系统、现代的数据仓库以及混合型数据仓库。ETL工具:选择高效的ETL工具,用于数据的抽取、转换和加载。据分析工具:选择适合的BI工具,用于数据可视化和报告生成。4.数据处理流程数据抽取:从不同的数据源中抽取数据,并将其整合到数据仓库中
随着互联网和信息技术的不断发展,产生了海量数据,这些数据的信息量越来越大,就需要建设大数据来存储和管理这些数据。大数据是一个数据存储和管理系统,包括数据抽取、转换、加载、存储和查询等功能。建设大数据仓库是一个复杂的过程。明确需求:在建设大数据之前,我们需要明确业务需求。在不同的行业、企业和领域中,需要的数据仓库也有所不同。我们需要根据具体的业务需求明确数据仓库的类型、结构和管理方式。运营维护:大数据仓库是一个长期的系统,需要持续的运营和维护。在这一步骤中,我们需要对数据仓库进行定期的检查和维护,包括数据质量和性能方面的优化。建设大数据是一个复杂的过程,并需要按照步骤进行。在建设大数据的过程中,需要严格按照需求和架构进行设计,在选择技术方案的时候需要充分考虑实际应用需求。而在建设之后,我们需要持续进行运营和维护。通过这些步骤的完成和不断的优化提升,可以建立一个高效、稳定、安全的大数据。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。
建设方法论是一套系统的方法和原则,用于指导数据仓库的规划、设计、开发和管理。以下是建设方法论的主要内容:1.数据模型架构原则分层原则:数据源层(ODS):将原始数据几乎无处理地存放在模型要分离。公共处理逻辑下沉及单一。成本与性能平衡。数据可回滚。2.公共开发规范层次调用规范:确保数据处理的层次清晰,避免数据引用不规范而造成数据链路混乱及SLA时效难保障等问题。数据类型规范不同业务主题领域中的数据集市,从而形成设计良好的业务数据仓库。8.数据建模方法ER模型:常用于OLTP数据库建模,应用到构建时更偏重数据整合,站在企业整体考虑,将各个系统的数据按相似性一致性、合并处理,为据分析、决策服务,但并不便于直接用来支持分析。维度模型:面向分析场景而生,针对分析场景构建模型;重点关注快速、灵活的解决分析需求,同时能够提供大规模数据的快速响应性能。针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。业务含义,通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑,完成属性定义的过程并建立一致的据分析维表。主题域划分原则:按照业务或业务过程划分。按照数据域划分。数据模型设计原则:高内聚、低耦合。核心模型和扩展
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建设公司
建设公司:数据时代的幕后英雄在数字经济时代,数据已经成为企业最宝贵的资产。建设公司作为专业的数据管理服务商,正在帮助企业将海量数据转化为商业价值。这些公司通过专业的技术团队和成熟的解决方案,为企业构建高效、安全、智能的数据仓库系统,成为推动企业数字化转型的重要力量。一、建设公司的核心价值建设公司拥有专业的技术团队,这些团队由数据架构师、ETL工程师、据分析师等专业人员组成,他们精通Hadoop、Spark等大数据技术,能够根据企业需求设计最优的数据架构方案。这些专业团队不仅掌握最新的数据技术,更具备丰富的行业经验,能够准确理解企业的业务需求。成熟的解决方案是建设公司的另一大优势。从数据采集、清洗、存储到分析应用,建设公司提供完整的解决方案。这些方案经过多个项目的实践检验,能够有效解决企业在数据管理过程中遇到的各种问题。在项目实施方面,建设公司采用标准化的项目管理流程,确保项目按时保质完成。从需求分析、方案设计到系统部署、测试验收,每个环节都有严格的质量控制标准。二、建设的关键技术数据采集与清洗是建设的关键。建设公司使用专业的ETL工具,将分散
原生湖一体是将原生理念与数据湖、数据仓库融为一体的系统。原生湖一体运用原生技术,如容器化、微服务架构和弹性伸缩等,将数据湖和数据仓库的功能整合到一个统一的平台上,以更好地满足企业对数据处理和存储的需求。原生湖一体系统主要由以下组件和特点构成:数据湖:作为集中存储和处理的中心,数据湖可以容纳各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。它具备高扩展性和强大的数据处理能力,能够取、转换和加载数据,并根据业务需求进行数据模型设计和优化。原生架构:原生湖一体系统采用原生的架构设计和技术,如容器化、微服务架构和声明式配置等。它以容器的形式部署数据湖和数据仓库在环境中,利用计算资源进行弹性伸缩和高可用性的管理。弹性伸缩:原生湖一体系统具备弹性伸缩的特性,能够根据实际需求自动调整系统的资源规模,以适应数据处理的量变。它可以依据负载的变化自动增加或减少容器的数量,以提供高效的数据处理和存储服务。数据整合与一站式服务:原生湖一体系统可以集成和整合各类数据源,包括结构化、半结构化和非结构化数据。它提供统一的数据管理和查询接口,为企业提供一站式的数据服务,方便企业对数
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建模
建模是数据仓库建设中的关键步骤,涉及设计和定义数据仓库的结构,以确保数据的有效存储、管理和查询。建模的目标是创建一个能够支持复杂查询和分析的高效数据结构,同时保持数据的一致性和完整性。以下是建模的主要内容和步骤:1.理解业务需求业务分析:与业务部门合作,了解业务流程、数据需求和分析目标。需求文档:记录业务需求,明确数据仓库需要支持的报告和分析功能。2.选择建模方法维度建模:星型模,时间维度表中的年-月-日层次结构。4.数据映射和转换数据源分析:分析数据源的结构和内容,确定需要抽取的数据。数据映射:将数据源中的数据映射到模型中的事实表和维度表。数据转换:定义数据转换规则,进行数据的规范化和完整性。在数建模中,ER模型可以用于数据整合和数据清洗,但不太适合直接支持分析查询。3.定义数据模型事实表:定义:包含度量值和外键,用于存储业务事件的数据。例如,销售记录、订单记录等
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实施
实施是一个复杂的过程,需要遵循一系列的步骤来确保项目的成功。以下是实施的主要步骤和策略:1.需求分析业务流程理解:详细了解企业的业务流程和数据需求,明确数据仓库的目标和用途。用户需求确定数据的维度和度量,以支持用户的据分析和报表需求。4.数据加载ETL流程:确定数据的处理流程,包括数据的抽取、转换、加载等。高效的数据处理能够提升的响应速度,满足实时数据分析的需求。5.数据检验数据的来源、目的地和使用方式,提高数据的透明度和可控性。7.技术选型存储架构选择:选择合适的存储介质和存储方式,如关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。查询和分析工具:提供高效的据查询接口和强大的分析功能,设计和实现友好的用户界面和查询语言。8.团队建设专业团队支持:实施BI和数据仓库需要专业的团队来支持。企业应该加强对数据分析师和数据科学家的培训和招聘工作,构建一个具有高度专业素养的数据团队
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建设
深度剖析建设:构建企业数据基石在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最宝贵的资产之一。为了充分挖掘数据价值,实现数据驱动的决策和业务增长,越来越多的企业开始重视建设。数据仓库就像企业的数据大脑,并非为日常事务处理设计,而是专注于据分析和决策支持。数据仓库通过整合企业内各个业务系统的数据,消除数据不一致性,提供统一、准确的数据视图,帮助企业管理层更好地理解业务现状,预测未来趋势。二、建设的重要性统一数据口径:企业各业务系统的数据标准和定义往往存在差异,建设能够统一数据格式和语义,让不同部门基于相同的据理解进行沟通和协作,避免因数据不一致导致的决策失误。支持深度数据分析:数据仓库全面、准确的数据报表和分析结果,减少决策所需的时间,使企业能够更及时地应对市场变化。三、建设步骤需求分析:与各业务部门沟通,了解他们的数据需求和业务目标,明确数据仓库需要支持的分析主题和指标,为后续的设计和建设提供方向。架构设计:根据需求确定数的架构,包括数据存储架构(如采用关系型数据库、分布式文件系统等)、数据处理架构(ETL工具选择、数据加载方式等)以及数据访问架构(报表工具、
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。...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。