传统企业数据中台

数据
星环数据解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值。

传统企业数据中台 更多内容

数据企业级数据复用平台在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业核心的资产之一。如何高效管理和利用这些数据,成为企业面临的重要课题。数据作为一种新兴的企业级数据架构理念,正在改变传统传统ETL工具的替代品,而是一种全新的数据管理思维模式。数据的核心价值在于"一次建设,多次复用",通过构建企业级的数据资产中心,避免重复的数据处理工作,提高数据使用效率。与传统数据管理方式相比数据管理方式,为企业构建了一个可持续复用的数据资产平台。数据的概念与价值数据是指企业将分散在各个业务系统数据进行整合、治理和标准化后形成的统一数据服务平台。它既不是简单的数据仓库升级版,也不是,数据具有明显的优势。传统模式下,每个业务系统往往独立建设自己的数据体系,导致数据孤岛现象严重,重复开发成本高,数据一致性难以保证。而数据通过统一的数据标准和治理体系,实现了数据的互联互通,大幅重要组成部分,相当于企业数据的"地图"和"说明书",让业务人员能够快速找到并理解所需的数据资源。数据的应用场景数据的应用场景十分广泛。在客户洞察方面,通过整合各渠道的客户数据企业可以构建
数据与业务企业数字化转型的双引擎在数字化浪潮席卷全球的今天,企业纷纷寻求转型以应对日益激烈的市场竞争。数据和业务作为企业数字化转型的两大核心架构,正在改变传统企业的运营模式。本文将为您解析这两个概念的内涵、区别以及它们如何协同作用推动企业发展。数据企业数据的"智慧大脑"数据可以被视为企业数据的集散地和加工厂,它通过统一的数据标准和治理体系,将分散在各个业务系统数据汇聚起来,经过清洗、整合和加工,形成可供全企业使用的数据资产。传统企业数据往往分散在各个部门,形成"数据孤岛"。销售部门有客户数据,生产部门有库存数据,财务部门有交易数据,但这些数据之间缺乏有效联通。数据的出现解决了这一问题,它打破了部门壁垒,让数据企业内部自由流动。数据的核心价值在于将原始数据转化为数据资产。通过建立统一的数据模型、数据仓库和数据服务层,数据能够为前端业务提供实时、准确的数据支持。无论是客户画像、销售预测还是风险控制,都可以从数据获取所需信息。业务企业能力的"共享平台"如果说数据关注的是数据,那么业务则聚焦于业务能力。业务是将企业核心
行业资讯
企业数据
企业数据:开启数字化转型的新引擎什么是企业数据(一)定义与概念企业数据,是在数字化转型浪潮应运而生的关键技术平台。它如同企业的“智慧大脑”,通过集成、整合、标准化等手段,将分散在企业数据运用大数据、云计算、人工智能等前沿技术,对海量的结构化、半结构化和非结构化数据进行高效处理。它打破了传统数据管理模式下各部门数据相互隔离的局面,实现了数据的互联互通和共享。(二)数据的核心目标数据的核心目标,是打破数据孤岛,实现数据的高效利用,进而推动企业数字化转型,提升企业的核心竞争力。这一目标具体体现在以下几个方面:数据集成:整合企业内外部的多源数据,包括结构化数据和非结构化企业自身的运营状况。数据治理:确保数据的质量和一致性,制定数据标准和管理规范,提升数据治理能力。在金融行业,数据的准确性和一致性至关重要。数据通过建立严格的数据治理机制,对数据的采集、存储、处理、使用等各个环节进行规范管理,保证金融数据的安全性、可靠性和合规性。数据服务:提供统一的数据访问接口和数据服务,支持业务系统的数据需求,增强数据利用效率。例如,互联网企业通过数据,为不同的业务部门提供
行业资讯
数据企业
,而是对传统数据管理方式的升级和整合。它的核心目标是通过统一的数据平台,将分散在不同系统数据进行整合、治理和分析,从而为企业提供高效的数据服务。数据的出现,源于企业数据驱动决策的需求日益增长。而在制造业,数据可以整合生产、供应链和销售数据,提升生产效率和供应链协同能力。数据企业的优势不仅体现在数据管理上,还在于其灵活性和扩展性。传统数据仓库往往需要较长的开发周期,难以适应快速变化数据企业在当今数字化时代,数据已经成为企业核心的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据,成为许多企业面临的重要课题。数据的概念应运而生,逐渐成为企业数字化转型的关键支撑。那么,什么是数据企业?它如何帮助企业实现数据价值提高?本文将对此进行科普性的介绍。数据企业是指那些专注于构建和运营数据企业,或者在企业内部建立数据以优化数据管理的组织。数据本身并不是一个全新的概念。过去,企业数据往往分散在各个部门或系统,形成“数据孤岛”。这不仅导致数据利用率低下,还增加了数据管理的复杂度。数据通过建立一个集中的数据平台,打通各个业务系统的数据壁垒,实现数据的统一管理和
什么是业务数据、技术?在数字化转型的浪潮企业为了让效率提高、减少成本、增强竞争力,逐渐引入了“”这一概念。的核心思想是通过共享和复用资源,打破传统的前后台割裂状态,实现更使命是解决企业数据分散、难以利用的问题。在传统架构数据往往分散在各个系统,形成“数据孤岛”,导致分析困难、决策滞后。数据通过整合多源数据,建立统一的数据标准和治理体系,为企业提供高质量的,从而更有效地支持运营决策。例如,零售企业可以通过数据实时分析各渠道销售数据,快速调整营销策略。与传统数据库或数据仓库相比,数据更注重数据的服务化和场景化,强调数据的即时性和可用性,真正让敏捷的业务响应能力。目前,主要分为业务数据和技术三大类型。它们各自承担不同的职能,但又相互协作,共同支撑企业的数字化运营。业务:赋能前端业务快速创新业务企业体系的核心业务部门可以像搭积木一样快速组合所需功能,显著提高了开发效率和业务响应速度。此外,业务还能确保企业核心业务逻辑的一致性,减少因分散开发导致的数据或流程混乱。、数据:打破数据孤岛,释放数据价值数据
行业资讯
数据介绍
介绍数据的基本概念、核心功能以及它为企业带来的价值。什么是数据台数据是一种企业级的数据共享和服务平台,它位于前台业务系统和后台数据仓库之间,起到承上启下的作用。不同于传统数据仓库或数据湖服务的方式提供给各个业务部门使用。这种架构打破了传统数据孤岛现象,使得数据能够在全企业范围内流动和共享。数据的核心功能一个完整的数据通常包含以下几个关键功能模块:数据集成与开发平台:负责从数据介绍在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据,成为许多组织面临的重要课题。数据作为一种新兴的数据管理架构,正逐渐受到各行各业的关注和采纳。本文将为您,数据更强调数据的资产化、服务化和业务化。它不是一个简单的技术平台,而是一套包含组织架构、流程规范和技术工具在内的完整体系。数据的核心思想是将企业内分散的数据资源进行统一整合、治理和标准化,然后以权限管理:通过细粒度的权限控制和数据脱敏技术,保障数据在共享过程的安全性。数据的价值实施数据能够为企业带来许多价值:首先,它显著提高了数据的使用效率。通过统一的数据标准和接口规范,业务部门可以
行业资讯
数据 pass
数据pass:企业数据能力的新范式在数字化转型浪潮数据已成为企业核心战略资产。近年来,一种名为"数据pass"的架构理念逐渐兴起,它既不同于传统数据仓库,也区别于早期的数据概念更加模块化、云原生的方式降低了实施门槛。传统数据往往需要企业投入大量资源进行建设,而数据pass则提供了可插拔的数据能力组件,企业可以根据实际需求选择启用特定功能。这种架构通常包含数据集成给业务系统使用。为何需要数据pass企业数字化转型过程中常面临几个典型问题:数据孤岛现象严重,各部门数据难以互通;数据标准不统一,分析结果互相矛盾;数据开发效率低下,重复建设严重。传统解决方案要么,而是为企业提供了一种更加灵活、高效的数据能力构建方式。什么是数据pass数据pass可以理解为"数据即服务"的轻量化实现方式。它保留了数据的核心思想——将数据作为服务提供给全企业,但通过过于笨重,要么灵活性不足。数据pass的兴起正是为了解决这些痛点。它比大数据平台更注重数据资产化和服务化,比传统数据更轻量化且易于实施。通过标准化接口和元数据管理,它能够在不颠覆现有IT架构的
企业数据建设方案一、建设目标打破企业内部数据孤岛,整合多源数据,实现数据的高效流通与共享,为企业各业务部门提供统一、准确、实时的数据服务,支撑业务决策智能化、流程优化以及创新业务发展。二、建设原则业务驱动:紧密围绕企业核心业务需求,确保数据建设成果能够切实解决业务痛点,提升业务价值。架构先进:采用先进的技术架构,保障数据的高扩展性、高可用性和高性能。数据质量优先:建立完善的数据)、半结构化数据和非结构化数据,明确数据来源、存储位置、数据格式和更新频率等信息。根据业务需求和数据现状,制定数据的整体架构设计方案,包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层以及数据管理层等提供给各业务系统使用。根据业务需求,提供不同类型的API,如查询API、实时数据推送API、数据分析API等,实现数据的高效共享和复用。(六)持续优化与改进建立数据的监控与评估体系,实时监测数据的运行状态、数据质量、性能指标等,定期对数据的建设成果和应用效果进行评估。、篡改和泄露。三、建设步骤(一)数据调研与规划与各业务部门深入沟通,了解业务流程、数据需求以及现有数据资产情况,绘制详细的业务流程图和数据地图。对企业内外部数据进行全面梳理,包括结构化数据(如数据库表
行业资讯
智能数据
智能数据是在传统数据的基础上,融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据,还能通过智能算法自动发现数据的价值,为企业提供智能化的数据服务和图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景,智能数据可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载(ETL)。智能数据可以措施。主要功能特点智能数据整合与治理在数据整合方面,智能数据能够智能地识别不同数据源的结构和语义,更加高效地将数据汇聚到一起。智能数据分析与洞察可以进行自动的数据分析,例如自动生成数据报表。与传统的常见问题。并且通过对用户问题的智能分析,将复杂问题转接给最合适的人工客服或者提供相关的解决方案线索。优势提高决策效率和质量:企业管理者可以基于智能数据提供的智能分析和预测结果,更快地做出科学的决策。增强企业创新能力:智能数据企业数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据的潜在价值,开发新的产品和服务。提升数据处理效率:自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预,大大提高数据处理的速度和准确性。
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...
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、...
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...
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...
行业资讯
数据中台建设
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...
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。
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...
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...
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...