构建数据中台的技术

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正逐渐成为企业构建数字化能力的基石。这两类中台虽然各有侧重，但共同构成了企业应对快速变化市场环境建设中，企业需要根据自身情况制定中台战略。一般来说，数字化程度较高的企业可能更适合先建设数据中台，充分挖掘数据价值；而以技术驱动为核心的企业则可能优先建设技术中台。无论哪种路径，目标都是构建企业级的的技术支撑体系。数据中台：企业的数据价值枢纽数据中台本质上是一个集中化的数据共享服务平台，其核心目标在于打破企业内部数据孤岛，实现数据的统一治理和价值挖掘。传统企业往往面临数据分散在不同系统中、标准不。技术中台：企业创新的加速器与技术中台侧重于数据不同，技术中台关注的是企业共性技术能力的沉淀和复用。在传统IT架构下，每个业务系统往往独立开发相似的技术组件，造成资源浪费和维护困难。技术中台通过将通用、数据库等通用组件；开发框架层提供标准化的开发工具和脚手架；微服务层则沉淀了用户中心、支付服务等业务通用能力。技术中台的优势在于其能够大幅提高研发效率。当新的业务需求出现时，开发团队可以直接调用技术中台已有

数据中台的构建需要多种技术的协同配合，以下是一些关键技术：据存储与管理技术分布式文件系统：用于存储海量的非结构化数据，如日志文件、图像、视频等，具有高可扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够满足数据中等场景。机器学习与深度学习技术：用于对数据进行建模和分析，能够从数据中提取有价值的信息和知识，为数据中台提供智能化的决策支持。数据挖掘技术：如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，用于从海量数据中发现潜在的模式和规律，为数据中台提供数据洞察和决策依据。据集成与共享技术ETL工具：用于将不同来源的数据抽取、转换和加载到数据中台，实现数据的集成和整合。数据同步工具：用于实现数据在不同系统之间的实时同步，确保数据的一致性和及时性。数据服务接口：用于将数据中台的数据以服务的形式提供给外部系统使用，实现数据的共享和复用。数据治理与安全技术元数据管理工具：用于对数据中台的元数据进行管理和维护，包括数据的定义、来源、结构、关系等，为数据治理提供基础支持。数据质量管理工具：用于对数据中台的数据质量进行监控和管理，包括数据的准确性、完整性、一致性等，确保数据的质量和可靠性。数据安全技术：如数据加密、数据脱敏

构建相应的数据服务和应用，包括数据查询、数据可视化、数据挖掘、机器学习等。不断优化和改进：数据中台的建设是一个漫长的过程，需要不断地评估和优化，以满足不断变化的业务需求。同时，还需要对新的技术和工具构建数据中台需要以下几个步骤：明确数据中台的目标和价值：首先需要明确数据中台的目标，并确定其在业务上的价值，例如提升数据分析效率、支持决策、推动业务创新等。设计数据中台的架构：数据中台需要一个合理的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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的架构来支持数据的采集、处理存储、管理和应用。一般来说，数据中台的架构应该具备特点：可扩展性、高性能、高可靠性、易用性、安全性。收集和整合数据：需要收集各个业务部门和系统中的数据，并把它们整合到数据中台中。这个过程需要针对不同的业务场景，选择合适的数据采集方式和技术，并对数据进行清洗、转换和标准化，以便统一管理和使用。统一数据治理：在中台中，需要对各种数据进行统一的管理和治理，包括数据质量管理、数据

数据中台和技术中台：数字化转型的双引擎在数字化转型的浪潮中，数据中台和技术中台已成为企业构建数字化能力的核心基础设施。这两个概念虽然经常被同时提及，却有着不同的定位和功能，共同支撑着现代企业的技术企业先建设技术中台，打好技术基础后再构建数据中台；有的则从数据中台入手，先解决数据治理和应用的痛点。无论哪种路径，目标都是实现技术和数据的深度融合，为企业创造持续的数字化竞争力。在全企业范围内流动和共享，避免了重复建设和资源浪费。数据中台不仅提高了数据利用效率，还为基于数据的决策和创新提供了坚实基础。技术中台：数字化能力的"工具箱"与技术中台相比，技术中台更像是企业的"技术工具箱"，它提供了一系列可复用的技术组件和中间件，帮助业务应用快速构建和迭代。技术中台通常包含以下几类能力：微服务框架、分布式中间件、开发运维工具链、通用技术组件等。这些能力被打包成标准化服务，供各业出现时，开发团队可以专注于业务逻辑的实现，而不必从零开始搭建技术基础设施。同时，技术中台也促进了技术标准的统一，有利于系统的长期维护和演进。双中台协同：1+1>2的效应数据中台和技术中台虽然各有侧重

构建数据中台涉及核心功能模块设计、多层技术架构搭建、行业应用适配以及方法论遵循，旨在整合企业数据资源，提升管理与决策效率，支持业务创新与发展。1.数据中台的核心功能数据中台主要包含以下几个核心，确保数据中台的高效运行。2.数据中台的技术架构数据中台的技术架构是一个复杂而多层次的系统，主要包括以下几个层次：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件行业在教学、科研、管理等方面产生了大量的数据，数据中台可以帮助教育机构实现对这些数据的整合和分析，优化教学资源配置、提升科研效率、加强学生管理。4.数据中台的构建方法论构建数据中台可以分为以下几个步骤：理现状：梳理企业已拥有的数据、业务特点，使用的技术，部门等企业组织形态等现状。立架构：架构中包含“组织架构”、“业务架构”、“技术架构”、“应用架构”、“数据架构”。组织架构：保证中台项目的顺利落地需要企业考虑的整体组织保障，其中角色主要包含：业务人员、IT人员、供应商、相关负责人。业务架构：保证数据中台能够适用于企业业务的业务管理流程。技术架构：主要针对数据中台中数据存储、计算相关技术选型

具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台构建AI软件中台：赋能企业智能化转型在数字经济时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业。企业要实现智能化转型，构建AI软件中台已成为必然选择。AI软件中台不是简单的技术堆砌，而是一个系统化的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新应用，推动业务模式转型升级。这种创新能力的释放，将为企业带来显著的竞争优势。构建AI软件中台是企业智能化转型的关键一步。它不仅是一个技术平台，更是企业数字化转型的核心支撑。随着AI技术的不断进步，AI软件中台将在企业创新发展中发挥越来越重要的作用，推动企业向智能化、数字化方向持续迈进。

手段。成功的数字化转型需要根据企业实际情况，合理规划三大中台的建设路径和优先级。一般来说，技术中台是基础，应当先行建设；数据中台需要长期积累，宜尽早启动；业务中台则需结合具体业务场景逐步构建。数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心转变为价值中心。通过数据中台，企业可以挖掘数据潜力，实现精准营销、智能风控、供应链优化等场景，真正让数据成为生产力。技术中台：数字化转型的基石技术中台是企业技术能力的沉淀和共享平台，它封装了各类通用技术

数据中台的构建方案在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据价值提高的重要基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的数据仓库升级，而是一套完整的体系化解决方案。本文将系统性地介绍数据中台的价值和使用效果。数据中台的构建是一场持久战，需要技术、管理和文化的协同推进。企业应当根据自身数字化成熟度，制定切实可行的实施路径，避免贪大求全。只有将数据真正转化为可复用的资产和服务，才能释放其潜在价值，赋能业务创新和增长。构建思路和实施路径。数据中台的核心定位数据中台的核心价值在于解决企业"数据孤岛"问题，通过统一的数据资产管理和服务能力，实现数据的标准化、资产化和服务化。它位于前台业务系统和后台数据源之间，扮演着数据加工厂和服务中心的角色。与传统数据仓库相比，数据中台更强调数据的共享复用能力和业务敏捷响应能力。构建的五大关键步骤数据中台的构建通常需要经历五个关键阶段。首先是战略规划阶段，需要明确中台的定位和目标，制定与企业战略相匹配的数据战略。这个阶段要回答"为什么建"和"建什么"的问题，避免盲目跟风。其次是技术架构设计阶段。现代数据中台一般采用分层架构，包括数据采集层、存储计算层、数据资产层、数据服务层和

用户全渠道行为数据，精准优化广告投放；风控部门可以综合多源数据，构建更完整的风险评估模型。数据中台的价值不仅在于技术实现，更在于建立了企业级的数据标准和治理体系，确保了数据的准确性、一致性和安全性。与零开始构建基础架构。数据中台与技术中台在实践中既分工明确又紧密协作。技术中台为数据中台提供计算、存储和调度等基础能力支撑；反过来，数据中台产生的数据资产又能丰富技术中台的智能化能力。例如，技术中台中的用户认证数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正在重塑企业的技术基础设施和业务运营模式。它们虽然名称相似，却各司其职，共同构成了现代企业数字技术中台不同，数据中台更专注于数据的全生命周期管理。它通常包含离线计算和实时计算两套处理体系，支持从批处理到流式计算的各种场景。数据中台的另一个特点是强调数据的业务属性，通常会按照主题域（如用户域、商品域、交易域）来组织数据，而非单纯的技术视角。这种组织方式大大降低了业务人员使用数据的门槛，加速了数据驱动决策的进程。技术中台则着眼于企业基础技术能力的沉淀和复用。它是各种通用技术组件的集合体，旨在

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...