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...

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...

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...

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。

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...

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、...

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...

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...

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...