资管数据仓库

数据仓库和数据库是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在多个方面有着明显的区别。以下是它们之间的主要区别：目的和用途：数据库：主要用于日常的事务处理，支持数据的增删改查操作，以确保数据的一致性和完整性。数据仓库：主要用于分析和报告，支持复杂的查询和数据挖掘，以帮助决策者分析历史数据和趋势。数据结构：数据库：通常采用规范化（范式化）设计，以减少数据冗余，提高数据一致性。数据仓库：通常采用非规范化设计，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能。数据内容：数据库：存储当前状态的数据，反映实时的业务操作。数据仓库：存储历史数据，用于分析和报告，不涉及日常事务处理。数据更新频率：数据库：数据频繁更新，包括插入、删除和修改操作。数据仓库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低，主要用于查询。数据一致性：数据库：必须保证事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保数据的准确性和一致性。数据仓库：数据一致性要求相对较低，因为它们主要关注数据的汇总和分析。查询复杂性：数据库：查询通常较为简单，用于日常业务操作。数据仓库：查询通常较为复杂，涉及多表连接、聚合和多维分析。性能优化：数据库：优化以

数据湖和数据仓库是两种不同的数据管理解决方案，它们在数据存储、处理和分析方面有着根本的区别。以下是它们的一些关键对比点：数据湖数据存储：数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。通常存储原始数据治理可能更加复杂，因为数据湖中的数据量巨大且多样。扩展性：数据湖天然具有很好的扩展性，可以轻松处理PB级别的数据。使用场景：适合大数据分析、数据科学、机器学习等场景。数据仓库数据存储：数据仓库通常存储结构化数据，数据在写入之前需要定义好模式。数据处理：数据仓库涉及复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，数据在进入仓库前需要被清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。架构：数据仓库通常采用关系型数据库管理系统或专门的数据仓库系统。优化了查询性能，支持快速的数据检索。查询和分析：数据仓库优化了查询性能，支持快速的数据检索和复杂的SQL查询。适合执行业务报告、常规数据分析及战略决策。数据治理：通常有严格的数据治理和质量管理流程，以确保数据的准确性和一致性。扩展性：数据仓库的扩展性通常不如数据湖，但可以通过增加硬件资源来实现。使用场景：适合业务报告、常规数据分析及战略决策。

数据仓库和数据湖是两种不同的数据管理解决方案，它们在数据存储、处理和分析方面有着本质的区别。以下是数据仓库和数据湖之间的主要区别：数据结构：数据仓库：通常存储结构化数据，数据在进入数据仓库之前需要经过ETL（提取、转换、加载）过程，以确保数据的一致性和准确性。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，不需要事先进行数据清洗和转换，支持多种数据格式。数据规模：数据仓库：通常用于存储和管理相对较小的数据集，这些数据集经过精心策划和优化，以支持特定的业务需求。数据湖：设计用于处理大规模数据，包括传统数据仓库无法处理的大量非结构化数据。查询性能：数据仓库：由于数据经过优化和索引，查询性能通常较高，适合执行复杂查询和生成报告。数据湖：查询性能可能不如数据仓库，因为数据未经优化，但随着技术的发展，数据湖的查询性能也在不断提升。成本：数据仓库：由于需要对数据进行预处理和优化，可能会涉及更高的存储和处理成本。数据湖：初期成本较低，因为不需要对数据进行预处理，但随着数据量的增长，存储成本可能会增加。灵活性和敏捷性：数据仓库：相对固定，一旦建立，更改结构和模式可能比较困难。数据湖：更加灵活，可以

数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在多个方面存在显著的区别，同时也有一定的联系。以下是它们的主要区别和联系：区别：数据结构和存储：数据仓库：通常存储结构化数据，数据在写入前已经定义好模式，更改模式成本较高。数据湖：存储原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，数据在利用时再定义模式，灵活方便。数据处理：数据仓库：涉及复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，旨在整合来自不同源头的数据，确保数据的一致性和准确性，但耗时且成本较高。数据湖：采取“先存储后处理”的策略，允许数据未经严格预处理即可入库，仅在分析需求明确时执行必要的格式转换与处理。应用场景：数据仓库：主要服务于与成本：数据仓库：通过优化存储和查询机制，提供高效的数据访问和查询性能，但建设和维护成本较高。数据湖：依赖高性能的分布式存储和计算框架，支持多种计算模型，如批处理、流处理、交互查询等，灵活性和扩展性高，但数据处理技能要求也较高。数据访问与分析：数据仓库：用户通常需要使用SQL等查询语言来访问和分析数据。数据湖：可以使用多种工具和技术来访问和分析原始数据，展现出卓越的自由度与扩展潜力。联系：数据集成

数据仓库（DataWarehouse）是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理（OLAP）的系统。它是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库中的数据来源于各种不同的数据源，如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中，数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分，并且经过清洗、整合和转化，以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层：数据源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方，也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。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。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据

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度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与服务：提供双机热备。保障数据可靠，服务可用。能够实现即时灾难恢复，通过故障转移保障系统随时稳定可用，维护业务的连续性稳健的安全保护：提供集中的安全和资源管理服务,保证集群免受恶意攻击和安全威胁，并且支持细粒度资源管控和用户权限配置

数据湖和数据仓库是两种不同的数据管理解决方案，它们在设计理念、用途、结构和操作方式上有着显著的区别。以下是它们之间的主要区别：数据结构：数据仓库：通常存储结构化数据，数据在写入之前需要定义好模式。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，数据在利用时再定义模式。数据处理：数据仓库：涉及复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，数据在进入仓库前需要被清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。数据湖：采取“先存储后处理”的策略，允许数据未经严格预处理即可入湖，仅在分析需求明确时执行必要的格式转换与处理。查询和分析：数据仓库：优化了查询性能，支持快速的数据检索和复杂的SQL查询。数据湖：由于存储了大量原始数据，查询和分析可能需要更多的处理步骤，但提供了更灵活的数据处理能力。应用场景：数据仓库：主要服务于企业级的业务报告、常规数据分析及战略决策。数据湖：适用于更广泛的应用场景，包括大数据处理、实时分析、机器学习、数据科学探索等。性能与成本：数据仓库：通过优化存储和查询机制，提供高效的数据访问和查询性能，但建设和维护成本较高。数据湖：依赖高性能的分布式存储和计算框架，支持多种计算模型，如批处理

数据库和数据仓库是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在目的、结构、内容和使用方式上有着明显的区别：目的和用途：数据库：主要用于日常的事务处理，支持增删改查等操作，是操作型处理的核心。数据仓库：主要用于分析和报告，支持决策制定，是分析型处理的基础。数据结构：数据库：通常采用规范化设计，以减少数据冗余，确保数据一致性。数据仓库：通常采用非规范化设计，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能。数据内容：数据库：存储当前状态的数据，反映最新的业务操作。数据仓库：存储历史数据，包括从数据库中抽取的数据，用于长期分析。数据更新：数据库：频繁更新，以反映最新的业务变化。数据仓库：更新频率较低，通常按天或按周进行数据刷新。查询类型：数据库：查询通常是为了日常操作，如查找特定客户信息或更新库存。数据仓库：查询通常是为了分析，如趋势分析、预测和市场细分。性能优化：数据库：优化是为了提高事务处理的速度和效率。数据仓库：优化是为了提高数据检索的速度和效率，尤其是在处理大量数据时。数据一致性：数据库：需要保持数据的实时一致性。数据仓库：数据一致性可以是延迟的，因为它们通常在非高峰时间更新。用户和访问模式

数据仓库云是将数据仓库的功能部署在云计算环境中的一种数据存储和分析解决方案。它利用云计算的强大计算能力、存储资源和可扩展性，为企业提供高效的数据处理和分析服务。架构特点存储层基于云存储技术，数据仓库规模动态分配计算能力。这意味着在数据量较大或者分析任务复杂时，可以快速获取更多的计算资源来加速处理过程。管理与监控层提供集中式的管理和监控功能。通过云平台的管理控制台，用户可以方便地对数据仓库的各种参数进行配置，如存储容量、计算资源分配、用户权限等。同时，监控功能可以实时踪数据仓库的性能指标，如查询响应时间、存储使用率、数据加载速度等，以便及时发现问题并进行调整。优势成本效益采用按需付费模式，企业只需为实际使用的存储和计算资源付费，避免了传统数据仓库建设中高额的硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据量的快速增长和分析需求的变化。随着企业业务的发展，数据量可能会呈指数级增长，数据仓库云可以方便地扩展存储容量和计算能力。快速部署相比传统数据仓库的建设，数据仓库云的部署速度更快。企业可以在短时间内开通数据仓库云服务，开始数据的加载和分析工作。例如，新成立的创业公司如果需要快速搭建

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...