工业企业数据仓库

工业企业数据治理是对工业企业生产、运营、管理等各个环节所产生的数据进行全面管理和优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而为企业的决策制定、生产优化、成本控制以及创新发展提供有力支持。工业企业数据治理的重要性优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和治理，如设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，企业能够及时发现生产线上的瓶颈和潜在问题，实现生产流程的、完整的数据进行分析和挖掘，为企业管理层提供决策所需的关键信息，如市场趋势分析、成本效益评估、风险预警等，帮助管理层做出更加科学、明智的决策，增强企业的市场竞争力。工业企业数据治理的关键领域数据标准管理管理：对数据的定义、来源、结构、关系等元数据进行收集、整理和管理，建立元数据仓库，为数据的理解、使用和管理提供支持。主数据管理：识别和管理企业的关键主数据，如客户、供应商、产品、设备等，确保主数据的唯一性、准确性和完整性，并在企业内部各个系统之间实现主数据的共享和同步。工业企业数据治理的实施步骤规划与准备阶段：明确数据治理的目标和范围，制定详细的数据治理战略和实施计划，组建数据治理团队，包括数据

工业数据中台是工业企业数字化转型的核心，它涉及到数据的集成、治理、分析与共享等多个方面。以下是工业数据中台的几个关键组成部分和特点：数据治理平台：工业数据中台提供全面的主数据整合方案，包括数据集成统一的数据资产目录和数据仓库，为数据挖掘和业务创新奠定基础。它支持多种数据类型的存储，包括结构化、时序、图片等，并内置机器学习算法库，支持工业大数据挖掘与预测分析。元数据中心：元数据中心是数据中台的等。数据安全管理：工业数据中台的安全解决方案提供了一套通用的数据中台安全架构，从业务逻辑数据流到基础架构承载，端到端加固数据安全。这包括数据权限、数据地图、数据脱敏和数据审计等方面。工业企业数据资产中心与数据能力中心：数据中台是面向工业企业的数据资产中心与数据能力中心，包含数据集成、数据开发、数据服务、数据治理等相关功能，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。数据中台与元数据规范、元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据治理和数据清洗。这些功能帮助企业建立起私有化大数据中心，从而实现数据的有效管理和利用。数据集成与大数据集成平台：工业数据中台通过打通各类数据孤岛，构建

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个使用过程中的安全性，防止数据泄露和被恶意篡改。元数据与主数据管理：元数据是描述数据的数据，主数据是企业核心业务实体的数据。数据治理对元数据和主数据进行管理，建立元数据仓库和主数据管理系统，实现对元数据和主等高级应用的实现。二、工业数据标准建设实施步骤现状调研与需求分析：全面梳理企业内部的数据资产，包括生产数据、设备数据、管理数据等，了解现有数据的格式、结构、存储方式以及数据的产生和使用流程。同时，与各业务部门和生产环节的人员沟通，明确他们对数据的需求和期望，确定数据标准建设的重点和方向。标准制定与规范编写：依据调研结果，参考国内外相关的工业数据标准，结合企业自身的业务特点和需求，制定适合本企业的工业

工业互联网数据中台是面向工业领域，通过对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、整合、存储、治理和分析，为工业企业提供数据服务和决策支持，驱动工业业务创新和智能化发展的综合性数据平台。数据采集与汇聚广泛工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，方便工业企业的管理人员和技术人员快速理解数据和洞察业务趋势，为决策提供有力依据。数据服务与应用开发数据接口与API：提供丰富的数据接口和API，方便工业企业内部的各种应用系统和外部合作伙伴调用数据，实现数据的共享和流通，促进工业生态系统的协同发展。工业应用开发支持：为工业应用开发提供开发环境和工具，支持企业基于数据中台开发各种工业互联网应用，如智能生产管理系统、设备远程监控系统、供应链优化系统等，推动工业企业的数字化转型和智能化升级。平台架构与技术选型微服务架构：采用微服务架构设计，将数据中台的各个功能模块解耦成独立的微服务，提高系统的可的设备连接：能够与各种工业设备、系统和传感器进行连接，采集包括生产设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物流信息等在内的海量工业数据，实现数据的全面汇聚。多源异构数据整合：对来自不同设备、系统和数据

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。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

企业数据仓库是一个整合、管理和存储企业各个部门和业务领域数据的集中性存储系统。它是一个用于支持企业决策制定和业务分析的核心组件。企业数据仓库的主要目标是将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以便提供高质量、一致性和准确性的数据供决策使用。它通常包含大量的历史数据，可以支持分析师和管理人员对过去业务表现的深入了解。企业数据仓库通常采用ETL（抽取、转换和加载）过程，将数据从各个源系统中抽取、报表和数据可视化等。通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，企业可以发现关键业务趋势、分析绩效指标、进行预测和制定战略。企业数据仓库在企业管理和决策制定中起到了重要的作用，它提供了一个一站式的数据资源库，帮助企业更好理解和利用自身的数据资产，从而提高业务的效率和竞争力。随着大数据技术的发展和应用，企业数据仓库也在不断演进和创新。例如，引入了云计算和分布式计算技术，以提高数据仓库的灵活性和可伸缩性；引入了机器学习和人工智能技术，以提高数据分析和决策制定的能力。这些创新使企业数据仓库更加适应了快速变化商业环境和需求。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

互联网技术为数据采集和传输提供了高效的网络平台。数据存储与管理：面对海量的工业大数据，需要使用分布式存储技术，对数据进行高效存储和管理。同时，还需要建立数据仓库和数据湖等存储架构，实现数据的集中管理和共享、图形等形式展示出来，便于工业企业的管理人员和操作人员理解和使用。数据可视化技术可以帮助用户快速发现数据中的规律和问题，提高决策效率。应用场景设备故障预测与维护：通过对设备运行数据的分析，建立设备故障生产成本，提升产品质量。供应链优化：整合企业内部和外部的供应链数据，实现对供应链的实时监控和优化。通过对市场需求预测、库存水平控制、物流配送优化等，提高供应链的响应速度和灵活性。能源管理：对工业企业的工业大数据是指在工业领域中，从工业设备、生产系统、业务流程等各个环节产生的海量数据，以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的相关技术和系统。数据来源生产设备数据：包括各类工业设备在运行过程中加工参数、原材料消耗数据、生产批次数据等。企业管理数据：来自企业的资源计划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）、供应链管理系统（SCM）等的业务数据，如订单信息、库存数据、销售数据、采购数据等

要搭建企业级数据仓库，需要考虑以下几个方面：数据源的整合：企业数据往往来自多个不的系统和数据库，需要将这些数据整合存储到一个中央数据仓库中。数据质量管理：为了确保数据的准确性和一致性，需要建立数据质量管理系统，包括数据清洗、数据标准化和数据验证等工作。数据模型设计：数据仓库的设计需要根据企业的业务需求，建立适合的多维数据模型，使得查询和分析更加高效和准确。ETL工具的选择和开发：ETL加密，数据权限管理，以及身认证和访问控制等措施。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。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。（Extract-Transform-Load）工具可以辅助将数据从源系统抽取并转换为适合数据仓库存储的格式。数据仓库架构设计：要设计一个稳定，高可用和高性能的数据仓库，需要考虑主从架构，集群部署和数据备份等问题。数据可视化和分析：构建一个交互式数据可视化平台，可以使得业务人员和分析师更加直观地分析数据和发现商业价值。数据安全和合规：数据仓库中存储大量敏感的商业数据，安全和合规的保护是必须的，需要实现数据

数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据的系统。数据仓库是一种面向决策支持的技术，旨在帮助企业从多个角度析数据，并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤：确定需求和目标和数据质量管理等。通过合理的规划和管理，数据仓库可以帮助企业更好地分析数据、支持决策制定，并提供准确的数据驱动的信息。：在搭建数据仓库之前，必须明确需求和目标。了解业务的需求，确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型：数据模型是数据仓库的基础，确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据模型包括星型模型和雪花模型。星型模型是常用的模型之一，它通过一个中心的事实表和多个维度表来表示数据。雪花模型在星型模型基础上进行了扩展，维度表可以进一步分解更小的表。数据抽取与转换：在搭建数据仓库之前数据仓库的格式。建设和维护数据仓库：建设数据仓库包括创建数据库和表结构、加载数据和建立索引等。数据仓库需要具备高性能、高可用性和易扩展性。对于大型数据仓库，可以考虑使用分布式系统和列式存储等技术来提高

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...