传统企业数据中台建设

数据中台建设：数据体系建设在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产，而数据中台作为连接前台业务与后台技术的关键枢纽，其重要性日益凸显。数据体系建设是数据中台建设的核心环节，它决定了企业能否有效挖掘数据价值、支撑业务创新。本文将科普数据体系建设的基本概念、关键要素和实施路径。数据体系的基本概念数据体系是指企业在数据采集、存储、处理、分析和应用全过程中形成的结构化框架。它不同于传统的数据仓库或数据等更多类型。同时，机器学习、实时计算等新技术的引入也会推动体系架构的升级。结语数据体系建设是数据中台成功的关键所在，它既需要技术架构的支撑，也需要组织流程的配合。优秀的数据体系能够使企业从"拥有数据实现和工具选型；运营阶段则要建立数据治理机制，确保体系持续优化。实践中常见两种建设模式：自上而下的全局规划适合信息化基础较好的企业，能够系统性地解决问题；自下而上的局部突破则适合资源有限的情况，通过"变为"用好数据"，真正释放数据资产的价值。对于大多数企业而言，建设数据体系不是一次性项目，而是需要持续投入的长期工程，唯有将数据思维融入企业文化，才能在数字化竞争中赢得先机。

建设数据中台是帮助企业实现数据治理和数据利用的重要手段。以下是建设数据中台的一些建议：确定数据战略：确定企业的数据战略，明确数据中台的目标和价值，以及与企业的业务战略和发展方向的一致性。数据治理体系数据文化建设，提高员工对数据的认知和利用能力。通过训与推广，激发员工对数据的兴趣和创新意识，将数据视为企业决策的有力工具。通过合理的数据中台建设，企业可以实现对数据的有效管理和利用，提升企业的决策能力和竞争力。企业对数据的挖掘和分析。可以应用机器学习、数据挖掘等技术，从数据中发现价值和洞见，为企业的决策提供数据支持。数据服务化：通过建设数据中，将数据转化为可以被业务系统和应用程序调用的服务，提供统一的数据接口建设：建立完善的数据治理体系，包括数据安全，数据质量，数据资产管理等方面。确保数据能够被合法、安全地收集、存储、管理和使用。数据架构设计：设计合适的数据架构，包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以支持企业的数据需求和业务场景。数据集成和整合：整合企业内部的各种数据源，构建数据集市，实现不同数据的集成和共享。这样可以方便企业对各种数据进行统一管理和利用。数据分析与挖掘：建立大数据分析平台，以支持

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、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。服务自助、数据自治、平台自理降低用户使用门槛数据中台的建设目标是帮助企业实现服务自助、数据自治、平台自理。星环科技认为如何有效把数据资产盘活、盘清、促进使用，如何对整个数据管理过程形成有效自动化的帮助，同时对数据资产能够形成一站式的全景应用和体验，是确保数据中台建设成功并且能用起来的关键。唯有这样的目标才能降低用户的使用门槛，更快、便捷地帮助企业建设数据中台。企业数字化底座的构建面向的是三类用户进行，因此构建这三类用户的体系就是构建的规范、确保数据的质量，保障数据的安全；在数据分析和使用过程中，提供好用的标签，智能化的分析应用与共享服务访问体系。除此之外，星环科技认为企业数据中台建设还离不开四个方面的保障，包括基础平台搭建

企业数据中台建设方案一、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，确保数据中台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，保障数据中台的高扩展性、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中台的监控与评估体系，实时监测数据中台的运行状态、数据质量、性能指标等，定期对数据中台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）、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，制定数据中台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

数据中台建设方法在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。不同于传统的数据仓库或数据湖，数据中台更强调数据的资产化、服务化和价值化，是连接数据生产与数据消费的"中间层核心价值在于打破数据孤岛，实现数据的共享复用，缩短从数据到价值的转化路径。建设数据中台的五个关键步骤首先是战略规划与业务蓝图设计。企业需要明确数据中台建设的战略目标，识别关键业务场景，绘制数据价值地图组织变革，通常包括设立数据中台团队、明确各角色职责、建立跨部门协作机制。同时培养全员数据素养，提高数据应用能力。组织和文化变革往往是数据中台成功的关键因素。数据中台建设不是一蹴而就的项目，而是持续演进的过程。企业需要根据自身数字化成熟度，选择适合的建设路径，在实践过程中不断调整优化，实现数据价值的释放。"。数据中台的基本概念数据中台是一套将企业数据资源进行统一整合、治理、加工并服务于业务的体系架构。它既不是简单的技术平台，也不是单纯的组织形式，而是融合了技术、流程、标准和组织的综合解决方案。数据中台的。这一阶段要避免技术导向，而应从业务痛点和机会出发，确定数据中台需要支撑的核心业务能力。第二步是数据资产盘点与架构设计。通过全面梳理企业内外部数据资源，建立数据资产目录。同时设计合理的数据分层架构，通常

解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与数字化转型，引领发展在企业数字化转型的征程中，数据中台扮演着不可或缺的重要支撑角色。它作为企业数字化转型的核心枢纽，推动着企业业务从传统模式向数字化模式的深度变革。通过数据中台，企业能够实现业务流程的，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准。在数据中台建设初期，重点进行数据标准的梳理和制定，对企业现有数据资源进行全面盘点，找出数据标准不一致的问题点，制定初步的数据标准框架。随着建设的深入，进入数据标准的落地实施阶段，将制定好的数据标准

数据中台建设是企业数字化转型的核心，旨在通过整合和管理数据资源，提升数据的利用效率和价值。以下是数据中台建设的关键方面和技术选型建议：一、数据中台建设方向业务与数据双轮驱动：OneID：建立统一的。OneService：构建统一的数据服务平台，提供标准化的数据服务接口，方便业务系统调用，提升数据服务效率和质量，降低数据使用成本。数据形态目标：数据全面资产化：将企业所有数据纳入数据中台进行统一管理，包括结构化数据接口或数据产品，业务系统可以直接调用数据服务，无需进行复杂的数据处理，从而缩短数据到业务的路径，加速业务创新。二、数据中台建设目标数据驱动，价值创造：实现数据全面资产化，建立数据质量管理制度和规范，并构建数据资产高效输出和循环落地机制，形成数据资产管理闭环。提升数据应用效率：实现数据服务自助化，缩短企业数据到业务的路径，提升数据应用效率。三、数据中台技术选型数据存储技术：关系型数据库：适合结构化审计。四、数据中台行业应用金融行业：金融机构可以实现对海量数据的集中管理和分析，提升风险管理、信贷审批、客户服务等方面的效率和质量。零售行业：零售企业可以实现对消费者行为、商品销售、供应链等数据的实时

数据中台建设是一个复杂的系统工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是数据中台建设的一些关键要素和步骤：数据架构设计：数据中台需要构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。合理的数据架构设计可以确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理：数据治理是数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面架构，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性。组织与文化：数据中台的建设不仅涉及技术问题，还涉及组织和文化问题。需要建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务。同时，需要培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工质量与一致性。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。这有助于企业更好地了解数据资产，提高数据利用效率。数据服务与开放：数据中台需要提供丰富的数据服务接口，以便前台业务能够方便地获取所需数据。同时，需要建立数据开放机制，鼓励内部员工和外部合作伙伴基于数据进行创新。数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护是数据中台建设中的重要环节。需要

等产品。数据服务：数据服务作为数据中台的门户，对外提供统一的数据服务，支持各种数据应用和服务，所有的系统通过统一的API接口获取数据。组织架构：数据中台的建设需要企业决策层的顶层支持，涉及企业内部的、制造、工业等多个行业中有广泛应用，通过整合生产、储运、市场交易等环节的数据，提高运营和决策效率。建设流程：数据中台规划从业务、数据的调研开始，明确组织战略对企业运营提升的要求，通过问卷、访谈、现场走访等数据中台的建设是一个涉及顶层框架、业务逻辑、数据管理和技术实现的复杂过程。以下是数据中台建设的关键要素和步骤：技术架构：数据中台的技术架构是一个多层次系统，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层方方面面，需要有效的协同与沟通，以及基层人员的大力执行。价值场景发现：数据中台建设的初衷是使数据产生业务价值，因此需要对业务中复杂的价值场景进行快速适配和支持。行业应用：数据中台在金融、泛零售、政务形式，对业务组织进行深入调研。运营组织架构：企业数据中台运营组织架构包括决策层、组织协调层、管理层、执行层四个层级，负责数据中台的决策、管理和执行。通过这些要素和步骤，企业可以构建一个强大的数据中台，以支持数据整合、共享、治理和业务支持，从而快速响应市场变化和客户需求，提升运营效率和业务创新能力。

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...

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...

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、...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...