证券公司数据中台建设方案
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近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术,整合现有数据,接入外部数据,构建高性能大数据平台,能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求;通过数据治理,建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地,保证数据的真实、准确、连续、完整,有利于提升公司的经营管理能力、改进管理效率,为投资银行业务高效发展保驾护航。为了提高数据治理水平,进一步探索挖掘大数据价值,有效赋能前端应用,恒泰证券与星环科技合作,利用星环大数据基础平台TranswarpDataHub(TDH)和大数据开发工具TranswarpDataStudio(TDS)进行大数据平台建设和数据治理,并在部署后的运行期间,数据资产规模突破120TB,数据库采集超过50个,采集表规模突破7000+,全年完成的开发需求超过200个,涉及部门数量10+,在大数据平台的支撑下开发了安全微管家、日志数据上链、埋点管理系统等,数据治理体系进一步完善,全年完成数据模型超过20个,大数据内外价值实践获得不断突破。

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数据中台建设方案
数据中台建设方案是一个系统化的工程,涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分:一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和,哪些数据存在孤岛现象,以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求,明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据,实现数据的共享和初步的数据分析支持;长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台,为企业的数字化转型提供坚实的数据基础,实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围,确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二分析和挖掘,为业务提供数据洞察;数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务,开发各种数据应用系统,满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用,提高数据中台的、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构,通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层:确定各类数据源,如内部业务系统数据库、日志文件、外部
一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术,整合现有数据,接入外部数据,构建高性能大数据平台,能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求;通过数据治理,建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地,保证数据的真实、准确、连续、完整,有利于提升公司的经营管理能力、改进管理效率,为投资银行业务高效发展保驾护航。为了提高数据治理水平,进一步探索挖掘大数据价值,有效赋能前端应用,恒泰证券与星环科技合作,实现血缘表、影响表的影响排查,可到字段级别追踪,并自动绘制血缘影响分析图。三、创新亮点星环TDH产品在此案例中构建的大数据平台,帮助恒泰证券提高了数据实时计算和高性能分析能力,产品的先进性具体体现在如下Oracle、IBMDB2、TeraData方言,兼容Oracle和DB2的存储过程,可以平滑迁移应用;支持分布式事务处理,保障数据强一致性。四、应用落地基于恒泰证券的大数据平台建设和数据治理,赋能了许多创新

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数据中台公司有哪些
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、半结构化和非持续提升。不同类型的数据中台公司各具优势,企业应根据自身的数据规模、技术储备和行业特点选择合适的合作伙伴。未来,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,数据中台将帮助更多组织释放数据潜能,实现智能化升级。

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数据中台建设方案
必要性,接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标:明确方向,精准发力统一数据管理,打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理,彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范,如同搭建,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重塑,将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节,实现数据的实时流通与共享,提升业务流程的效率和透明度。建设方法:步步为营,构建坚实基础标准化建设,奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基
案例背景广发证券成立于1991年9月,是国内首批综合类证券公司,自1994年开始一直稳居全国十大券商行列,是市场上具有较高影响力的证券公司之一,也是业内早一批建设AI平台的企业。广发证券营业部共计交易监管的通知》等配套文件,对于证券机构的实时风控要求不管提高。现有的平台无法满足海量数据的实时处理需求,以应对监管机构要求的结合实时交易数据进行准确的交易风控、集团风控等。解决方案广发智能平台的整体152.70亿元,资本实力及盈利能力在国内证券行业持续领先。问题与需求1、工具碎片化广发证券以往在营销、风控、投研的人工智能化方面已经有了一定的积累,但各类数据挖掘工具均为单机搭建,导致无法提供分布式进行特征抽取和模型建立,而原有的日志数据/非结构化数据在DB难以保存和使用。之前构建的特征信息无法积累、模型无法分享,大大地增加了数据探索、数据预处理、重复建模的工作成本。3、平台封闭化广发证券现有的传统数据挖掘未融合大数据平台,无法形成数据+模型+服务的完整生态体系,无法实现团队协作,如模型管理、模型分享等功能。企业的智能化建设流程比较复杂,业务的创新成本非常高。4、数据时效性差2018年是银

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大数据平台建设和数据治理案例
一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术,整合现有数据,接入外部数据,构建高性能大数据平台,能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求;通过数据治理,建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地,保证数据的真实、准确、连续、完整,有利于提升公司的经营管理能力、改进管理效率,为投资银行业务高效发展保驾护航。为了提高数据治理水平,进一步探索挖掘大数据价值,有效赋能前端应用,恒泰证券与星环科技合作,实现血缘表、影响表的影响排查,可到字段级别追踪,并自动绘制血缘影响分析图。三、创新亮点星环TDH产品在此案例中构建的大数据平台,帮助恒泰证券提高了数据实时计算和高性能分析能力,产品的先进性具体体现在如下Oracle、IBMDB2、TeraData方言,兼容Oracle和DB2的存储过程,可以平滑迁移应用;支持分布式事务处理,保障数据强一致性。四、应用落地基于恒泰证券的大数据平台建设和数据治理,赋能了许多创新
案例企业中信证券股份有限公司成立于1995年10月,2003年在上海证券交易所挂牌上市交易,2011年在香港联合交易所挂牌上市交易,是中国第一家A+H股上市的证券公司,率属于中国中信集团有限公司。中信证券目前拥有7家主要一级控股子公司,分支机构遍布全球13个国家,中国境内分支机构和网点400余家。中信证券规模优势显著,是国内首家资产规模突破万亿元的证券公司。主要财务指标连续十余年保持行业第一实例需求、计算资源限制及不满足高可用、缺乏统一管理需求等问题。2021年,随着应用激增,为了满足企业级的建设需要,中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG,打造知识图谱平台SophonKG,中信证券知识图谱平台实现方案如下:星环科技分布式图数据库StellarDB提供大数据处理能力和通用组件能力,支持平台内一站式运维管理;知识图谱平台为星环科技知识图谱平台,共包括19种关系、3亿实体、4亿关系。(5)产业链图谱将第三方产业链数据加载到图谱中,为公司客户经理提供产业链服务,直观展示已开发、已服务、待开发的客户,帮助客户经理挖掘商机。(6)投研图谱从部委的

、自营投资、中后台等多个领域,数字化转型覆盖多业务领域的证券公司有69家,占比高达89.61%。证券行业数字化转型已进入全面加速阶段,广度和深度不断加大。星环科技依托大数据与云基础平台、分布式关系型证券公司在使用开源图数据库过程中遇到了不少问题,通过严格的筛选和论证,终星环科技分布式图数据库StellarDB脱颖而出,结合星环科技知识图谱平台SophonKG助力该证券公司打造了全新的一站式国产化字化转型双期叠加,对于信创厂商而言,既是机遇也是挑战。根据中证协调查反馈显示,共77家证券公司将数字化转型列为公司发展战略,数字化转型的“主战场”逐步由零售经纪业务扩展到机构业务、资产管理、投资银行、用数重塑的数智化转型目标。星环科技一直深耕证券基金行业,近年来助力行业客户在传统数据库、数仓、开源大数据平台、算法平台甚至图库替代方面已有大量落地案例。以某头部证券公司图数据库国产化替代实践为例,该数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,以及在金融信创和金融科技领域多年的深耕,能够以客户为中心为证券基金业数智化转型提供完善的解决方案,从数智化平台的建、管、用三方面帮助客户实现以数连接、由数驱动
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什么是分布式时空数据库?
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。

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国产数据库有哪些?
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...

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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...

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