大数据中台企业有哪些

国内数据中台企业有哪些在数字化转型浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的重视。数据中台能够整合企业内外部数据资源，打破数据孤岛，提供统一的数据服务能力，为业务、数据处理、数据治理、数据服务和数据应用等多个层次。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台更强调数据的资产化、服务化和智能化，能够为企业各业务线提供敏捷的数据支持。星环科技作为国内较早布局大数据基础创新和智能决策提供支撑。国内已涌现出一批专注于数据中台建设的企业，星环科技便是其中具有代表性的企业之一。数据中台的概念经过多年发展已形成相对成熟的体系架构。一个完整的数据中台通常包含数据采集、数据存储软件的企业，其数据中台解决方案具有几个显著特点。首先是在技术架构上采用了分布式设计，能够处理海量数据并保证系统的高可用性。其次是提供了从数据集成到数据分析的全链路工具，降低了企业构建数据中台的技术门槛和风险实时监控；在制造业，支持企业实现生产数据与供应链数据的融合分析；在政务领域，助力政府部门实现跨部门数据共享和城市治理能力提高。这些实践案例表明，数据中台正在成为各行业数字化转型的基础设施。从

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。不同数据库中的数据，帮助企业构建强大的数据底座。用户只需简单改变SQL语句，即实现各类复杂跨模型查询，不仅大幅提升效率，更能轻松完成高阶数据分析需求。保障高性能的同时降低系统总拥有成本：TDH简洁高效的架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致

数据中台包括哪些部分在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。数据中台作为连接前台业务和后台技术的重要枢纽，正在被越来越多的企业所重视和采用。那么，数据中台究竟包含哪些组成部分呢？本文将为您详细解析数据中台的核心架构。数据采集与接入层数据中台的基础是数据的采集与接入。这一部分负责从各种数据源收集原始数据，包括企业内部系统如ERP、CRM等业务系统产生的结构化数据，网站、APP等渠道产生的，满足合规要求。数据中台不是简单的技术堆砌，而是一套完整的体系架构。它通过标准化的方式整合企业数据资源，提供统一的数据服务能力，既避免了数据孤岛问题，又能快速响应业务需求。随着数字化转型的深入，数据中台将成为企业数据能力建设的标准配置，帮助企业在数据驱动的时代保持竞争优势。完整、及时地进入中台系统。数据存储与计算层采集到的原始数据需要被妥善存储并进行初步处理。这一层通常包含数据湖和数据仓库两种存储方式。数据湖用于存放原始、未经处理的各类数据，保留数据的"原汁原味"；而这是数据中台的核心能力所在。数据开发工具链让数据工程师能够便捷地进行数据清洗、转换、建模等操作，将原始数据加工成可用的数据资产。数据治理则确保数据的质量、安全和合规性，包括元数据管理、数据质量标准

数据中台公司有哪些：以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案，帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源，实现数据价值的。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点，能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业，星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型，并以星环科技为例，探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类：传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新企业以及提供垂直行业解决方案的专业厂商。一类公司通常拥有完整的产品线和广泛的客户基础，能够提供从基础设施到应用的全栈服务。第二类公司则更加聚焦于技术创新，在大数据处理、实时计算等特定领域具有明显优势公共服务效率。技术优势与创新以星环科技为例的数据中台公司，其技术优势主要体现在三个方面：首先是在大规模分布式计算方面的积累，能够高效处理PB级数据；其次是多模型数据处理能力，支持结构化、半结构化和非

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业

数据中台技术方案有哪些在数字化转型浪潮中，数据中台作为连接前台业务与后台系统的桥梁，已成为企业数据资产管理的核心架构。数据中台通过整合分散的数据资源，提供统一的数据服务能力，支持企业快速响应业务需求提高了数据使用效率。数据处理与计算方案数据处理是数据中台的核心能力之一。允许分析师使用熟悉的SQL语法处理大规模数据，降低了使用门槛。而分布式计算框架则为复杂的数据处理任务提供了强大的并行计算能力，能够广泛应用，通过将热数据保存在内存中，大幅提高了数据访问速度。数据治理与安全方案数据治理是数据中台长期稳定运行的保障。元数据管理技术可以自动采集、存储和分析数据资产的描述信息，形成企业数据地图。数据血缘的转化路径。数据中台的技术方案仍在不断演进中，云计算、人工智能等新技术的融入为其注入了更多可能性。企业在构建数据中台时，应根据自身业务需求和技术基础，选择合适的技术组合，打造高效、灵活、安全的数据赋能平台。。本文将介绍数据中台的主要技术方案，帮助读者了解这一领域的技术脉络。数据集成与存储方案数据中台的基础在于高效的数据集成与存储能力。常见的技术方案包括批处理集成和实时流式集成两种模式。批处理集成通常采用

数据中台厂商有哪些？数据中台作为近年来企业数字化转型的核心基础设施，已经成为众多企业关注的焦点。它通过整合企业内外部数据资源，构建统一的数据资产体系，为企业提供数据服务能力，支撑业务创新和智能决策计算基础设施，提供符合国内数据安全法规的数据中台解决方案。这类厂商的服务覆盖了金融、零售、制造、政务等多个行业，并且能够针对不同规模企业提供灵活的产品组合。专业大数据公司市场上还有一批专注于大数据技术构建全球统一的数据管理平台。国内云计算领军企业中国市场上，本土云计算厂商在数据中台建设方面表现尤为活跃。这些厂商更了解国内企业的业务场景和合规要求，产品设计上也更贴合本地化需求。他们通常基于自主可控的云，或者需要解决特定数据难题的场景。传统IT服务商转型不少传统IT服务提供商也纷纷向数据中台领域拓展业务。这些厂商凭借多年服务企业信息化的经验，能够将数据中台建设与企业现有IT系统无缝衔接。他们的优势在于对企业业务流程的深刻理解，能够提供从咨询规划到落地实施的全生命周期服务。尤其适合那些信息化基础较好但需要进一步挖掘数据价值的企业。新兴创业公司数据中台市场的繁荣也催生了一批创新型企业。这些新兴厂商往往以

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的，现代大数据平台越来越注重智能分析功能的集成。一些前沿厂商开始提供内置的机器学习工具和预训练模型，使企业能够更容易地从数据中提取预测性洞察。同时，数据隐私和合规性功能也变得愈发重要，特别是在GDPR等法规实施的背景下。大数据平台市场仍在快速发展中，新技术和新厂商不断涌现。未来，我们可能会看到更多专注于边缘计算、增强分析等新兴领域的专业厂商。同时，传统厂商也在持续创新，将大数据能力与云计算、人工智能等技术更深度地融合。对于企业而言，理解各类厂商的特点和定位，有助于做出更符合自身需求的技术选型决策。大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析，长期使用云服务的累积成本可能较高，且存在数据主权方面的考虑。开源社区在大数据生态系统中扮演着关键角色。许多流行的大数据技术最初都源自开源项目，后来被商业公司采用和支持。基于开源技术的大数据平台通常具有较高

做数据中台的上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构，正在被越来越多的上市公司所重视中台解决方案的上市公司主要分为三类：一类是专注于大数据基础软件的企业，第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展的公司，第三类是互联网巨头旗下提供企业服务的子公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域的代表性上市公司，其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司的技术路线强调自主可控，产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析的全和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用，并以星环科技为例，分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台，它通过整合分散在各个业务系统中的数据资源，构建统一的数据标准和服务体系。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台更强调数据的资产化、服务化和价值化，能够为企业提供实时、准确、完整的数据支持。数据中台的核心价值在于打破数据孤岛，实现数据的

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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、...