云数仓建设

云数仓建设指南一、建设目标与需求分析（一）明确业务目标企业在建设云数仓前，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云服务提供商。（二）考量安全性与合规性安全性是云数仓建设的关键。需评估云服务无效数据，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云平台上搭建云数仓环境，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，要确定需纳入云数仓的。（三）分析成本效益综合考虑云服务的费用结构，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，即比较使用云数仓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

建设数据仓库（数仓）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。以下是一个详细的数仓建设指南：1.需求分析确立主题：确定数仓建设的目标和需求，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。数据中台可以简化数仓建设流程，提高开发效率。7.实时数仓建设实时数仓：随着业务对数据实时性要求的提高，实时数仓成为业务标配。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：规划数仓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.数仓分层设计数仓通过实时写入明细数据和灵活交互式查询，解决了传统离线数仓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

企业数仓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，如销售数据分析、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数据分析需求。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、现代的云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。数据分析工具：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，就需要建设大数据数仓来存储和管理这些数据。大数据数仓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：在建设大数据数仓之前，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。建设大数据数仓是一个复杂的过程，并需要按照步骤进行。在建设大数据数仓的过程中，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、安全的大数据数仓。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。

数仓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。以下是数仓建设方法论的主要内容：1.数据模型架构原则数仓分层原则：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.数仓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，应用到构建数仓时更偏重数据整合，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，为数据分析、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，针对分析场景构建数仓模型；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数据分析维表。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

数仓建设公司：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。数仓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、数仓建设公司的核心价值数仓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、数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。成熟的解决方案是数仓建设公司的另一大优势。从数据采集、清洗、存储到分析应用，数仓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，数仓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、数仓建设的关键技术数据采集与清洗是数仓建设的关键。数仓建设公司使用专业的ETL工具，将分散

云原生湖仓一体是将云原生理念与数据湖、数据仓库融为一体的系统。云原生湖仓一体运用云原生技术，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。云原生湖仓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。云原生架构：云原生湖仓一体系统采用云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云环境中，利用云计算资源进行弹性伸缩和高可用性的管理。弹性伸缩：云原生湖仓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：云原生湖仓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

数仓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。以下是数仓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，以支持用户的数据分析和报表需求。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数仓的响应速度，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：提供高效的数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

数仓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。数仓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。以下是数仓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数仓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。在数仓建模中，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

深度剖析数仓建设：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数仓建设。数据仓库就像企业的数据大脑，并非为日常事务处理设计，而是专注于数据分析和决策支持。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、数仓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，数仓建设能够统一数据格式和语义，让不同部门基于相同的数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、数仓建设步骤需求分析：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：根据需求确定数仓的架构，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、数

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。