证券业数据仓库系统
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。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。
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日前,中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题报告评选结果公示,星环科技联合银河证券申报的课题”知识图谱在证券行业合规风控方向的应用研究“荣获“2021年重点课题研究优秀课题报告”。中国证券业协会2021年重点课题研究以“新发展格局下中国资本市场与证券业高质量发展”为主题。星环科技联合银河证券此次申报的课题,切实阐述了知识图谱区别于传统合规风控信息技术应用方法,同时用实证案例验证了通过知识图谱构建未来新一代合规风控统一平台技术的可行性,为证券行业在科技监管、合规风控建设提供了新的路径。随着金融领域数据挖掘分析的日益深化,如何有效发挥海量数据蕴藏的巨大价值赋能业务是其亟待解决的问题。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB与知识图谱平台Sophon,为企业用户构建图谱应用平台,可快速挖掘非结构化数据和半结构化数据价值,找出其存在的关联关系,提炼有价值信息,稳定可靠地解决

近日,中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题报告评选结果公示,星环科技联合银河证券申报的课题”知识图谱在证券行业合规风控方向的应用研究“荣获“2021年重点课题研究优秀课题报告”。中国证券业协会2021年重点课题研究以“新发展格局下中国资本市场与证券业高质量发展”为主题。星环科技联合银河证券此次申报的课题,切实阐述了知识图谱区别于传统合规风控信息技术应用方法,同时用实证案例验证了通过知识图谱构建未来新一代合规风控统一平台技术的可行性,为证券行业在科技监管、合规风控建设提供了新的路径。Sophon产品架构图随着金融领域数据挖掘分析的日益深化,如何有效发挥海量数据蕴藏的巨大价值赋能业务是其亟待解决的问题。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB与知识图谱平台Sophon,为企业用户构建图谱应用平台,可快速挖掘非结构化数据和半结构化数据价值,找出其存在的关联关系,提炼有价值信息,稳定可靠地解决金融行业所面临的不同问题。
随着金融与科技融合进程的推进,大数据价值日益凸显。证券业同样面临大数据技术与数据应用带来的冲击。“券商无论从外部监管还是内部系统兼容或数据处理能力方面都面临着挑战。”第一创业证券数据管理部负责人瞿任IT系统架构,希望借此解决数据爆发式增长带来的存储和计算瓶颈问题。探索智能证券业务“铸就下一代券商的竞争力主要依赖于科技金融,其中的大数据与人工智能技术位于核心地位。”广发证券大数据平台技术负责人刘幸整体规划、分布实施的策略,改造和提升现有数据仓库系统以及历史数据查询系统的性能及稳定性,同时建设新闻搜索,新闻股票聚类,智能投顾,精准营销,投资者画像等基于大数据的分析、挖掘应用,让数据真正发挥价值。表示。据刘幸介绍,广发证券的智能证券业务有几大方向:一是智能运营,在数据化的基础上利用人工智能提升业务运营管理效率和效果,如智能运维、智能推荐和智能客服;二是智能投顾,广发在去年就推出名为“贝塔牛”的、数据抓取能力,以及数据存储和内存化的流数据计算能力。大数据应用创新中泰证券同样在大数据创新应用方面有所成效。随着业务的发展与规模扩张,中泰证券各类IT系统数据量已达30TB左右的规模,每日还有大量新增

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数据仓库系统
数据仓库系统是一个用于存储、管理和分析大量历史数据的系统,旨在支持企业决策、报告和数据分析。以下是数据仓库系统的关键组成部分和特性:数据存储:数据仓库系统通常使用关系型数据库管理系统或专门的数据仓库技术来存储数据。数据集成:系统能够集成来自不同源的数据,包括操作型数据库、外部数据源等,以提供统一的数据视图。数据模型:数据仓库系统采用特定的数据模型,如星型模型或雪花模型,以优化查询性能和支持多维分析。ETL过程:系统包括数据抽取、转换和加载的过程,以确保数据的一致性和质量。数据粒度:数据仓库系统存储的数据粒度可以根据需要进行调整,以满足不同分析需求。查询和报告:系统支持复杂的查询和报告功能,使用户能够快速获取所需信息。OLAP支持:数据仓库系统通常支持在线分析处理,允许进行多维数据分析和数据挖掘。数据质量:系统强调数据的准确性、一致性和完整性,通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据管理:数据仓库系统包含元数据,这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。性能优化:系统经过优化,以提高查询性能和响应速度,包括使用索引、分区和物化视图等技术。数据治理:数据仓库系统实施数据治理策略

2018年7月,星环科技与国泰君安证券建立了战略合作关系,星环的人工智能系统将成为国泰君安智能化共享平台,助力数字化国泰君安建设。国泰君安证券作为中国证券业全面领先的综合金融服务商,多年来始终以客户客户体验、运营流程、业务模式的全面数字化转型,实现数据资产的价值变现,提升公司整体的数字化水平。双方的这次合作,星环科技的机器学习及人工智能技术,能够协助国泰君安证券提高数据洞察和价值发现的能力,为企业数字化提供智能化的支持,以进一步提升国泰君安的数字化、智能化水平。国泰君安证券的信息化建设一直走在行业前列,星环科技作为世界顶尖级别的大数据平台团队,二者的强强合作将为大数据、人工智能在证券行业的落地起到示范、引领作用。星环科技是全球领先的大数据和人工智能基础软件平台供应商,专注于企业级大数据核心平台数据库与人工智能平台的研发和服务,打造大数据与人工智能生态的“中国心”。未来,星环科技还将通过与国泰君安证券的联合研发,进一步拓展行业智能化应用的深度和广度,为企业数字化提供新的发展引擎。文章转载自凤凰网财经

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制造业数据中台
制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库,能够将整个企业范围内的数据连接到一起,为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统,旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互,实现通畅的大数据应用服务,以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面:提升数据效率和准确率:制造业数据中:制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源,为企业管理层提供全面的数据分析支持,从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力:制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理,为企业建立数据驱动决策的新型管理模式,从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面:为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节,为生产过程提供优化和改进方案,让生产流程更加高效,准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持,从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

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数据仓库的分层
常见模型:操作数据存储层:这一层是最接近原始数据的,通常包含从业务系统中直接抽取的数据。ODS层的数据通常保持与源系统相同的粒度,用于支持日常操作和短期历史数据的查询。数据仓库层:数据仓库层是ODS原始数据的系统,包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中的数据通常在需要时才进行处理,支持更广泛的数据分析和探索性分析。在实际的数据仓库设计中,分层可能有所不同,但以下是一些常见的分层方式:维度数据数据仓库的分层是一种常见的架构设计方法,它将数据仓库中的数据按照不同的处理程度和用途划分为多个层次。这种分层结构有助于组织数据、优化查询性能、简化数据管理,并提高数据的可维护性。以下是数据仓库分层的层数据的进一步整合和清洗版本。在这一层,数据被转换成适合分析的格式,通常涉及数据的聚合和汇总。数据集市层:数据集市是数据仓库的一个子集,专注于特定的业务领域或主题。它们通常为特定的用户群体或部门提供服务层:包含维度表,这些表描述了业务实体的属性,如时间、地点、产品等。事实数据层:包含事实表,这些表记录了业务事件和度量,如销售额、客户数量等。汇总层:包含预先计算的汇总数据,用于加速常见查询的响应

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企业数据仓库
各类数据源,如业务系统数据库、文件、外部数据供应商等。数据采集与ETL:从数据源层抽取数据,经过清洗、转换和加载等步骤,将数据整合成适合分析的形式,并存储到数据仓库中。数据存储层:负责长期保存历史数据查询和分析过程,提高查询性能。高性能存储:采用大容量、高性能的存储系统,满足大量数据的存储和查询需求,优化查询性能。企业数据仓库应用案例以下是一些企业数据仓库的应用案例:销售分析:跨国零售企业利用数据仓库整合多个销售渠道的数据,进行销售分析。供应链优化:制造业企业通过数据仓库整合供应链各环节数据,运用数据分析识别瓶颈和问题,优化供应链效率。市场营销:互联网公司整合用户行为数据、偏好和社交媒体互动数据,分析营销活动效果,制定个性化营销策略。企业数据仓库是企业提升数据管理能力、优化决策流程的关键基础设施。以下是企业数据仓库的架构、功能以及应用案例的概述:企业数据仓库架构企业数据仓库架构通常包括以下几个关键组件:数据源层:涵盖企业内外部的,通常以星型模式、雪花型模式或事实-维度模型进行存储。数据访问层:将存储在数据仓库中的数据以可视化、报表或查询的形式提供给业务用户。企业数据仓库功能企业数据仓库的主要功能包括:数据集成:将来自不同
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数据安全管理平台
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,...

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发电行业数据底座整体解决方案
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...

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图数据库的优势有哪些?
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...

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图数据库公司哪家好?
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...

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国产分布式图数据库
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...

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图数据库是什么?
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...

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国产边缘计算平台
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...

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图数据库技术
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...

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一站式大数据开发工具
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,...

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多模数据平台监控软件
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...