结构化和非结构化数据管理

非结构化数据是指没有固定结构或格式的数据，通常是以不同的形式存在。与传统的结构化数据不同，非结构化没有预定义的模型或架构，不方便使用二维表格或关系数据库来进行描述和存储。非结构化数据具有多种形式，包括文本、图像、音频、视频等。这些数据通常并不像结构化数据那样容易进行处理和分析。在实际应用中，非结构化数据的来源非常广泛。举例来说，社交媒体网站上的用户评论、推文和帖子，新闻文章、博客和在线论坛中的文本内容，照片、音频和视频文件等都属于非结构化数据的范畴。此外，企业中的电子邮件、合同和报告，科学研究中的实验数据和研究论文，医记录和病人诊断信息等也是非结构化数据的典型例。非结构化数据的特点是多样性和。对于图像和音频数据，其特征和内容则更加复杂，需要专门的技术和算法来进行分析和提取信息。尽管非结构化数据存在一些挑战，但其也具有许多优点和价值。首先，非结构化数据能够提供更全面和详细的信息，反映了更真实的世界。例如，在社交媒体平台上的用户评论可以反映用户真实的观点和情感。其次，非结构化数据的数量庞大，能够提供大量的信息和洞察力。特别是随着互联网和移动设备的普及，非结构化数据的增长速度非常快。后，非

半结构化数据是介于结构化和非结构化之间的数据，具有一定的结构性，常指网页、邮件、报表数据。半结构化数据是具有一定结构性但不符合传统关系型数据库中所定义的结构和约束的数据。这些数据有可分辨、可解析和可查询的属性，但其结构并不是完全固定的，也不是事先定义好的。因此，半结构化数据通常需要进行一定的预处理才能被有效地管理和利用。半结构化数据包括但不限于以下几种类型：XML数据：XML是一种基于标签的语言有用的结果。报表数据：报表数据通常以表格或图形的形式呈现，具有一定的格式和结构。半结构化数据通常需要通过一些工具和技术才能被高效地管理和应用。例如，数据抓取工具可以帮助抓取和解析网页上的半结构化数据；XML和JSON解析器可以将半结构化数据转换为可用的数据格式；查询和分析工具可以帮助查询和理解半结构化数据的内容和属性。，用于描述和交换数据。XML数据通常具有一定层次结构，在解析时需要恰当地处理其元素和属性。JSON数据：JSON是一种轻量级的数据交换格式，它以键值对的方式存储数据，通常具有一定结构性，但不需要严格

。此外，需要建立准确的数据采集和处理流程，以确保数据的准确性和完整性。二、完整性：完整性是非结构化数据质量管理的重要方面之一。需要建立非结构化数据的文档和元数据管理机制，记录数据的来源、内容、结构和非结构化数据的质量管理涵盖了多个方面，这些方面对于确保数据的准确性和完整性至关重要。一、准确性：为了确保非结构化数据的准确性，需要从可信和可靠的数据源选择数据，避免使用来自不可靠或不确定来源的数据在业务使用有效期内。在采集和管理非结构化数据时，需要确保数据能够及时更新并可供业务使用。六、规范性：对非结构化数据进行标准化和归纳是确保数据质量的重要步骤之一。这可以确保数据符合一致的数据模式和结构使用情况，以便于数据的跟踪和溯源。此外，还需要通过文档模板检测内容的完整性，以确保文档内容的完整性。三、唯一性：在非结构化数据中，确保数据的唯一性是一个重要的挑战。可以通过使用唯一标识符来识别每个文档和视频、图片，并在存储空间中建立唯一索引，以确保数据的唯一性。四、有效性：非结构化数据的有效性是指数据文档和视频、图片内容的可用性以及元数据的可用性。在采集非结构化数据时，需要进行数据清洗和预处理，以排除

非结构化数据脱敏是指对没有明确结构限制的数据，如图像、视频、文本等进行处理，以保护其中的敏感信息。以下是几种常见的非结构化数据脱敏技术和应用案例：技术图像数据脱敏：技术手段：利用AI技术（如深度学习脱敏：技术手段：与图像数据脱敏类似，视频数据脱敏也利用AI技术和差分隐私技术，对视频中的每一帧图像进行处理，去除或模糊敏感信息。文本数据脱敏：技术手段：使用正则表达式匹配敏感信息，然后进行替换或掩码进行业务培训或系统操作培训时，需要使用真实业务数据进行演示和练习，但要防止敏感信息泄露。处理方法：使用脱敏后的数据进行培训，如对客户的身份证号码、银行卡号等信息进行加密，只有在特定培训环境下才能解密查看。）、差分隐私技术等，对图像里的文字、图形进行处理，如去掉标识、遮罩或添加噪声。具体方法：去掉标识是删除图像中的敏感文字信息；遮罩是给图像“打马赛克”；添加噪声是让图像变得不同，从而达到脱敏目的。视频数据处理。应用案例医疗影像领域：场景：医院的医疗影像设备产生的图像数据中可能包含患者的名字等个人敏感信息。处理方法：对图像中的患者信息进行脱敏处理，如去掉标识，保护用户隐私。电商数据分析：场景：电商企业在

。结构化数据可以用于各种领域和应用，比如数据库管理系统、数据分析、人工智能、器学习等。在数据库管理系统中，结构化数据被存储在关系型数据库中，通过SQL语言进行增删改查等操作。在数据分析中，结构化数据可以被存储和管理方便：结构化数据可以通过关系型数据库进行存储和管理。关系型数据库提供了各种功能和工具，用于管理数据的安全性、完整性和一致性。用户可以使用数据库管理系统对数据进行备份和恢复，实现数据的长期存储和病人信息、诊断信息、医疗记录等。在科学研究中，结构化数据被用于管理实验数据、观测数据、统计数据等。结构化数据还被用于各种机器学习和人工智能算法中，用于训练模型和进行预测。结构化数据以二维表结构来逻辑表达和实现的数据。它的特点包括数据组织清晰、数据一致性、数据拓展性、数据查询和分析简便、数据存储和管理方便等。结构化数据的应用广泛，涵盖了各个领域和行业。通过对结构化数据的存储、查询和分析，可以帮助人们更好地理解和利用数据，做出更明智的决策。结构化数据是以二维表结构来逻辑表达和实现的数据。二维表结构由行和列组成，每行表一个实体或对象，每列代表实体或对象的属性或特征。结构化数据能够通过直观的方式呈现，并且可以方便地进行存储、查询和分析

数据管理系统是一种用于收集、存储、组织、检索和维护数据的软件系统。它提供了一种有效的方式来管理各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML或JSON格式的数据）和非数据管理系统（NoSQL）用于处理非结构化或半结构化数据，不依赖于传统的关系模型。NoSQL数据库包括键-值存储、文档存储、列族存储和图形数据库等。层次型数据管理系统数据以层次结构组织，类似于树状结构。每个结构化数据（如文档、图像、音频等）。其目的是确保数据的准确性、一致性、完整性和安全性，同时方便用户和应用程序对数据进行访问和操作。主要功能数据存储管理负责将数据以合适的方式存储在物理存储介质（如硬盘、磁带等）或云存储环境中。它能够根据数据的特点和应用需求选择合适的存储结构，例如关系型数据库中的表结构存储结构化数据，或者采用文件系统存储非结构化数据。数据定义用于定义数据的格式、类型和结构。在关系型节点可以有子节点，并且节点之间有父子关系。这种类型的数据管理系统在处理具有明确层次关系的数据（如文件系统、组织结构图）时比较有用。应用场景企业资源规划（ERP）系统用于整合企业内部的各种资源和业务流程

转化为向量形式，使得计算机能够理解和使用这些数据。向量数据是AI模型训练的基石，它能够从文本、图片、视频等多种非结构化数据中提取深层语义信息，且在转化过程中不丢失信息。这种转化方式使得非结构化数据能够被检索和匹配，为AI应用提供了强大的数据支持。向量数据库通过其独特的数据处理方式和强大的功能，成功地连接了非结构化数据与AI应用，为数据驱动的人工智能时代提供了有力的支持。向量数据库之所以被称为连接非结构化数据与AI应用的桥梁，主要基于以下几个方面的原因：非结构化数据的特性使其处理变得复杂。非结构化数据包括图片、视频、音频以及文本等多种类型，其种类繁多，且难以通过简单的规则或结构进行统一处理。传统的数据库主要面向结构化数据，对非结构化数据的处理能力有限。因此，需要一种新型的数据处理方式，以便更有效地挖掘非结构化数据的价值。向量数据库通过深度学习模型将非结构化数据，进一步推动AI应用的发展。向量数据库具备对非结构化数据进行快速精准检索的功能。传统的搜索引擎主要面向文本数据，对非结构化数据的检索能力有限。而向量数据库则能够利用向量数据的特点，实现对非结构化数据的快速

大数据管理系统是一套面向大容量、多类型、快速变化、低质量数据管理的系统软件。它以量质融合的知识管理为中心，支持结构化、半结构化、非结构化等多类型数据的组织、存储和管理，并具备高可用和分布式可扩展的元数据管理、数据标准化和访问控制。平台管理层：负责平台的资源调度、系统监控和日志管理，支持弹性扩展与自动化运维。特点数据规模庞大：处理PB级别的海量数据。多样化数据类型：支持结构化、半结构化和非结构化、数据模型和存储策略，支持多种存储形态，如关系型数据库、数据仓库、列式存储、文件系统、NoSQL存储等。数据加工管理：包括数据清洗、数据稽核、数据转换等功能，实现数据的标准化和规范化处理。数据共享管理：提供统一的数据接口，支持数据在不同系统或部门之间的共享和交换，并进行数据共享服务的监测。运维管理与服务监测：负责对大数据平台的运行状态进行监控，包括数据接入、存储、加工和共享等服务的监测，实现数据质量和服务质量的管理。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和软件资源，进行系统参数的配置和管理，以满足不同的应用需求。技术架构设计大数据平台的技术架构设计通常包括以下几个层次：数据

基础设施需求，并为需要多样化应用程序开发敏捷性的企业提供服务。数据湖仓一体的缺点如数据湖仓一体专为数据科学家而非普通业务专业人员设计;数据湖仓一体存储转换后的结构化数据，这使得数据管理需要更多的精力和资源来一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。数据仓库和数据湖仓一体已成为数据存储和分析市场中的两个突出对手，各有优缺点。这两个数据存储平台之间的主要区别在于，虽然数据仓库只能处理结构化和半结构化数据，但数据湖仓一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。与传统的SQL数据库或数据湖不同，数据湖仓一体允许用户存储来自不同数据源的所有形式的原始和结构化数据。这使企业更容易连接各种类型的信息并使用不同的方法来处理数据。数据湖仓一体试图解决数据仓库和数据湖的局限性。湖仓一体为一个位置的结构化和非结构化数据提供了一个存储平台，同时还支持BI、AI和ML驱动的分析。此外(非结构化)，数据湖仓一体允许在一个位置存储所有类型的原始或各种数据;各种元数据存储选项为客户端应用程序提供了轻松的访问;数据湖可以在一个位置实时存储来自各种ML和IoT设备的大量原始数据;在湖仓一体

）定义与概念数据湖基础管理平台是一种新兴的数据管理架构，它以原始格式存储来自各种数据源的结构化、半结构化和非结构化数据，就像一个大型的“数据水库”，容纳着企业内外部的海量数据。数据湖基础管理平台则允许平台，正是应运而生的解决方案，它为数据管理开启了全新的篇章，在数据的存储、处理、分析和应用等环节发挥着不可或缺的关键作用，成为了推动各行业数字化转型和创新发展的强大引擎。全面认识数据湖基础管理平台（一多种数据格式，包括结构化的关系型数据、半结构化的JSON、XML数据，以及非结构化的文本、图像、音频、视频等数据，为企业提供了一个统一的数据存储中心，打破了数据孤岛。数据集成：具备强大的数据集成能力深度挖掘，以实现精准营销和个性化服务，到金融机构依靠海量的交易数据进行风险评估与投资决策，再到医疗机构借助患者的医疗数据开展疾病研究与精准治疗，数据的价值在各个领域都展现得淋漓尽致。而数据湖基础管理分析工具紧密集成，如商业智能（BI）工具、机器学习框架，为企业提供了全面的数据分析能力。数据分析师可以使用BI工具对数据湖中的数据进行可视化分析，快速生成各种报表和仪表盘，帮助企业管理层直观地了解

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。

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...