交易数据库 行业解决方案
星环分布式交易型数据库(Transwarp KunDB)是星环基于分布式技术自主研发的交易型数据库,提供完整的关系型数据库的能力,具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。主要面向高并发、大数据量的交易型业务场景。也可以支持传统企业生产、经营和管理业务,在技术上提供更好的可运维性、数据一致性和可靠性保证,满足自主可控的数据系统建设的需求。
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AIGC向量数据库解决方案
星环科技TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案方案旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据,满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求,为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持,为企业业务加速发展提供助力。基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案通过软硬件深度融合,“答非所问”的现象,而专属大模型又存在训练时间较长,算力需求较高等问题。通过引入向量数据库,实现大模型+向量数据库的架构为企业解决上述问题提供了有效的解决方案。星环科技自主研发的企业级云原生分布式向量,实现了高性能、高经济性、高扩展性的统一,满足大模型时代海量、高维向量的存储和计算需求,为用户构建高性能向量数据库系统和大语言模型场景提供了重要依据和选型方向。大语言模型正迅速地应用于各行各业,改变数据库TranswarpHippo,支持存储、索引以及管理来自深度神经网络或者各类机器学习模型所生成的海量向量数据,能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景,有力地支撑个性化推荐

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反欺诈图数据解决方案
解决方案。分布式图数据库可以将数据分布在多个节点上,提高存储容量和处理能力,同时保证数据的一致性和可用性。存储架构设计数据分区:根据业务需求和数据特点对图数据进行分区存储。例如,可以按照地域、业务类型反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略,以下是详细内容:一、数据收集与整合数据源确定内部数据源:包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这建立的关联等。边可以带有权重,如交易金额、交易频率等属性。二、图数据存储存储选型图数据库选择:根据数据规模、性能要求和应用场景选择合适的图数据库。分布式存储考虑:对于海量的图数据,可能需要采用分布式存储、信贷记录等)、行业共享黑名单、社交媒体数据(用于分析客户社交关系和行为模式)等。数据清洗与转换对收集到的数据进行清洗,去除噪声数据、重复数据和错误数据。图数据构建节点定义:将客户、账户、交易对象、设备历史欺诈案例和行业经验,定义常见的欺诈模式。如团伙欺诈模式(多个关联账户协同作案)、虚假身份欺诈模式(使用伪造身份开设账户进行交易)等。基于图算法的模式匹配:利用图匹配算法(如子图同构算法)在图数据中

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数据归集解决方案
数据归集解决方案在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业和组织的核心资产。无论是金融交易记录、医疗健康档案,还是工业生产参数,每天都有海量数据产生。如何有效、准确地将这些分散的数据收集起来,形成有价值的资源库,是许多机构面临的共同挑战。数据归集解决方案应运而生,成为连接数据孤岛、释放数据价值的关键技术。数据归集,简单来说就是将分散在不同来源、不同格式的数据进行收集、整理和集中存储的过程。它与传统的,数据归集面临诸多技术挑战。首先是数据源的异构性问题。一家大型零售企业可能同时拥有线上商城交易数据、线下门店销售系统和供应商管理系统,这些系统使用的数据库类型、数据结构可能完全不同。其次是数据质量问题,包括缺失值、异常值和重复记录等。此外,实时性要求也是现代数据归集的重要考量,许多应用场景需要近乎实时的数据更新。针对这些挑战,现代数据归集解决方案发展出多种技术路径。ETL工具是传统但依然有效的方法,它通过预定义规则实现数据的批量处理。而更先进的CDC技术能够捕捉源系统的数据变更,实现近实时的数据同步。数据虚拟化技术则提供了另一种思路,在不移动数据的情况下实现逻辑层面的集成。在技术实现层面,数据归集解决方案

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金融行业实时数仓解决方案
随着金融行业的发展,数据量不断增加,金融公司面临着更多的数据处理和管理挑战。而实时数仓解决方案可以帮助金融机构更好地处理和分析大量的数据,提高数据的价值。实时数仓是一种保留实时更新数据的数据仓库,通过不间断实时数据流的采集和集成,将企业内外所有数据聚合到一个单一的数据存储库中,为企业提供数据采集、数据处理、数据存储和数据分析等一系列功能。金融领域的实时数仓解决方案对于金融机构的经营管理和风险控制,从而提高公司的竞争力。数据集成:实时数仓解决方案可以将所有数据集成到一个单一的数据存储库中,包括内部数据和外部数据,比如公开市场数据和人工智能数据等。数据集成可以帮助金融公司更好地发现关键业务信息,并支持不同部门之间的良好合作。数据分析:实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时分析数据,包括预测市场趋势和行业变化等。数据分析可以帮助金融公司更好地发现商业机会、优化运营流程和提高客户关系。风险控制具有重要意义。实时数据采集和处理:实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时获取并处理市场数据、客户行为数据、运营数据和风险数据等多种数据。实时数据采集和处理可以帮助金融机构及时响应市场变化,并快速做出决策

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大数据解决方案
诸多领域落地,形成了非常成熟的大数据应用解决方案,加速企业数字化转型进程。金融解决方案:在金融领域,大数据产品发挥着重要的作用,星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台Sophon等产品,帮助广大的金融客户实现数据的高效管理,不断地赋能金融行业客户,实现数据驱动的决策实务和业务创新,促进金融行业的安全高效发展。交通解决方案:紧扣“交通强国”指导纲要,围绕城市轨交、市域公路大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据,实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如,可以基于大数据解决方案开发智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统,提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术,可以将各种数据源整合在一起,进行数据清洗、预处理和分析,提供洞察和决策支持。同时,大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

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智能投研解决方案
一体化平台。针对当前智能投资行业数据量级大、多模数据融合分析、高性能实时计算等需求痛点,星环科技基于TransOuant平台提供了一站式智能投研解决方案,打破了原有金融机构需要分别搭建多种数据库,中间件机器学习框架和实盘接口等来辅助量化投研开发工作,针对性解决了投研从价量化投研、另类量化投研、基本面量化投研、多模型数据量化投研等问题。并且一站式解决了量化投研到实盘交易低成本切换的“最后一公里”。星星环TransQuant产品基于星环自主研发分布式计算框架开发,打通海量多模态智能投研到实时超高频交易的瓶颈,支持价量时序量化:TB-PB级海量数据因子研究、Tick级高精度回测和模拟分析、深度学习环作为市场领先的智能投研大数据技术供应商,实现了高性能时序计算、大数据量级下的分布式计算、事件驱动引擎打通并结合NLP+KG+Quant的技术,将认知智能技术融入智能投研实现多模态的投研场景。方案应用研究+实盘框架、GPU分布式衍生品定价等功能;支持多模态数据量化:基本面量化、知识图谱、舆情、卫星的事件驱动数据量化投研等功能。是一款面向企业级资管级智能投研产品,具有高速、稳定、高可用特征的智能投研

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反洗钱解决方案
近日,星环科技与恒生电子联合发布反洗钱解决方案,系统覆盖金融机构全业务全客户全流程,满足客户尽调、大额可疑交易检测、名单筛查、自评估等各项要求,引入大数据技术,通过数据治理系统化闭环管理以及“AI+规则”提升可疑监测模块有效性,旨在为金融机构解决当前反洗钱数据标准不一、数据孤岛、利用率低等问题,整合多维度数据资源,充分挖掘数据价值。方案以星环科技大数据与数据库相关产品为支撑,依托星环科技大数据需求,综合性能超越传统数据库系统架构。基于高质量的大数据基础,反洗钱平台还提供工作台、客户身份识别、客户风险评估、可疑交易管理、机构风险评估、产品风险评估、名单管理、数据核查、监管报表、系统管理等业务和存储资源,实现灵活的横向、纵向扩展。同时采用星环科技分布式数据库ArgoDB实现高吞吐、低延时的数据集成能力。基于向量化引擎实现高性能OLAP分析,满足业务急速查询分析需求;与实时流引擎功能,助力业务部门实现对反洗钱风险进行全方位、精细化的管理。整体来看,反洗钱联合解决方案符合信息化技术发展趋势,具有明显的先进性;具备错误诊断和恢复机制,可以避免误操作而导致系统崩溃;可拓展性较强,提供
下到秒级或毫秒级甚至纳秒级。如:实时定价、实时估值、动态对冲等场景。星环解决方案:对于实现实时估值,实时风险敞口计算,尤其在超高速场景如衍生品定价,对冲场景,券商做市场景等,星环基于自研的分布式高性能时序数据库主要基于价量数据,无法挖掘舆情、事件、卫星数据,电商等另类数据带来的超额Alpha,且无法使用单一平台进行事件驱动建模研究和投资交易。星环解决方案:星环科技在原有多模态数据处理能力基础上,构建事件驱动智能化量化投资结合下的痛点以及星环解决方案大数据量级下智能投研痛点传统方式单机版方式对于研究的因子或是算法使用上不能过于复杂,传统方式只基于少数标的,且回测时间相对过长,多标的研究不便利,研究时间成本过高,组合优化参数寻优的不便利。星环解决方案:星环科技专注于高性能的分布式计算框架研发和应用建设上,利用分布式计算框架,实现全市场上千标的,历史级Level2行情Tick级别数据回测,并支持如GPU引擎,融合了深度学习,多模存算,时序融合,事件回测,知识图谱等前沿技术,构建了在如财经舆情,公司信披,地理信息,关键事件,投资研报等数据上的金融情报分析系统,实现了事件驱动量化投资交易融合,打破了原有

近日,星环科技信息(上海)有限公司(以下简称“星环科技”)与东软集团股份有限公司(以下简称“东软”)签署《合作协议》,并联合发布《闪存数据库与敏捷报表融合系统解决方案》和《金融风险监测与综合服务平台联合解决方案》。双方将结合各自的技术优势,实现资源共享、优势互补,共同打造完整的基础平台系统和服务交付。根据协议,星环科技和东软将在大数据平台等领域展开产品、技术、市场等多层面合作。共同发挥双方的优势能力,互为补充,支持双方在各自领域创造更大的经济效益和社会效益。此外,双方还将为对方提供优质的产品或服务。本次联合发布的解决方案是双方面向大数据领域深度合作的成果,双方将共同推动项目落地与应用推广。星环科技和东软还将结合各自产品的特点和能力优势,围绕数字中台,陆续推出系列联合解决方案,促进更多行业的数字化转型。东软集团表示,东软深耕基础平台产品多年。本着“优势互补,合作创新”的态度,希望与更多优秀服务的公司,一直以来致力于以信息技术的创新,推动社会发展,创造美好生活。东软以软件技术为核心,提供行业解决方案、产品工程解决方案以及相关产品、平台及服务。业务领域覆盖智慧城市、医疗健康、智能汽车互联及
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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...