能源行业数据流通

能源行业数据中台是指将能源行业中的数据集中管理、整合、存储和分析的平台，为能源行业的决策者提供数据分析和决策支持。能源行业数据中台包括传统能源域（如石油、天然气、煤炭）和新能源领域（如风能、太阳能、水能等）的数据，涵盖生产、储运、市场交易等各个环节的数据。能源行业数据中台通过将分散的数据集成，在统一的平台上进行数据挖掘和分析，可以帮助企业实现数据的共享和协同，提高能源生产、运营和决策的效率，促进能源行业的智能化、数字化发展。能源行业数据中台可通过以下几个方面来实现：数据集成：能源行业涉及多个环节和部门，每个环节都会产生大量的数据，包括生产数据、销售数据、市场数据等。数据中台可以将这些分散的高可用性，确保数据的完整性、真实性和可靠性。数据分析与挖掘：能源行业的数据中台可以通过数据挖掘和分析技术，从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，帮助企业发现潜在的问题和机会。数据中台可以提供各数据分析和可视化工具，支持企业进行数据分析、预测和决策。数据共享与应用：能源行业的数据中台可以实现数据的共享和交换，促进不同部门、企业之间的合作与共享。数据中台可以提供开放接口和标准化的数据格式，方便数据的

、维护等决策提供有力支持。数据服务通过开放的数据接口，将处理分析后的数据以服务的形式提供给企业内部各业务部门以及外部合作伙伴，实现数据的共享与流通，推动能源生态的协同发展。能源行业数据中台的主要特征统一性能源行业数据中台：开启数字化转型的新引擎能源行业数据中台是什么能源行业数据中台，是一种将现代信息技术与能源领域深度融合的创新架构，是能源企业数字化转型的关键枢纽。它旨在通过对能源生产、传输、分配和能源数据资源池。能源行业数据中台的核心功能在于数据集成、数据治理、数据分析与数据服务。数据集成实现多源数据的高效采集与整合，涵盖传感器、监控系统、业务管理软件等不同来源的数据。数据治理则对数据进行清洗：消除信息孤岛在传统能源行业模式下，各个业务环节和系统犹如一座座孤立的“信息孤岛”，数据被分别存储在不同的数据库中，格式各异、标准不一，导致数据难以共享和协同利用。能源数据中台则像是一座连接各个孤岛的和服务，推动能源行业的创新发展，促进能源市场的多元化和活力。智能化：深度分析数据能源数据中台借助大数据分析、人工智能、机器学习等先进技术，对海量的能源数据进行深度挖掘和分析。它能够从复杂的数据中发现隐藏

新能源行业大数据平台：开启能源新时代新能源行业大数据平台的崛起随着新能源行业的迅猛发展，数据量也呈现出爆发式增长。从能源生产环节的设备运行数据、发电数据，到能源传输过程中的电网数据，再到能源消费端的用户数据，这些海量的数据蕴含着巨大的价值。大数据技术应运而生，为新能源行业的发展提供了新的思路和方法。大数据技术能够对新能源行业产生的海量数据进行收集、存储、分析和挖掘，从而为新能源行业的决策、运营和发展提供有力支持。引入大数据平台，对新能源行业而言具有重要意义。平台的关键功能与特点新能源行业大数据平台具备一系列强大的功能和特点，为新能源行业的发展提供了有力支持。（一）强大的数据采集与整合能力新能源行业大数据平台能接入各类新能源设备和系统，如风力发电机、太阳能板、储能设备等，实现对生产、运行、环境等多源数据的实时采集。通过先进的传感器技术和通信协议，这些设备和系统能够将自身运行的各种数据，如和处理。（二）深入的数据分析与挖掘新能源行业大数据平台利用先进的数据分析和挖掘技术，能够对采集到的海量数据进行深入分析，挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的规律和问题，为新能源企业的决策提供有力的数据

能源行业数字基础建设与数据治理平台在当今数字化时代，能源行业正面临着深刻的变革。随着数字技术与实体经济的深度融合，能源产业数字化智能化转型成为必然趋势。能源行业的数字基础建设和数据治理平台，作为这场管道、智能煤矿等新型基础设施，实现能源系统的智能感知、智能调控和智能管理。数据治理平台则是能源行业数字化转型的核心。随着能源行业数字化进程的加速，数据量呈爆炸式增长。如何有效管理和利用这些数据，成为能源，发现数据中的潜在价值，为能源企业的决策提供支持。数据可视化：将分析结果以直观的图表、报表等形式呈现，方便用户理解和使用。能源行业数字基础建设和数据治理平台的应用，将为能源企业带来诸多价值：提升生产效率和人工智能技术，推动能源技术创新和商业模式创新，培育新的增长点。推动绿色发展：通过对能源消费数据的分析，优化能源消费结构，促进能源的绿色低碳发展。能源行业数字基础建设和数据治理平台是能源行业数字化转型的关键支撑。随着技术的不断进步和应用的不断深入，它们将在能源行业的高质量发展中发挥越来越重要的作用。能源企业应积极拥抱数字化变革，加强数字基础建设和数据治理平台的应用，提升自身的核心竞争力，为构建清洁低碳、安全高效的能源体系贡献力量。

如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据，，隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段，同时实现数据的共享和交易，推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求，还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度，使得数据交易更加便捷安全。金融行业：金融机构需要处理大量用户居民户籍信息、社保数据、税务信息等，通过隐私计算的加密处理，政府部门可以在满足隐私保护的前提下，更好地进行数据共享和交流，提高政务工作效率。医疗行业：医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息，如病历、检查结果、用药信息等，隐私计算可以确保这些敏感数据的安全性，同时为医疗机构之间的数据共享和交流提供技术支持，进一步促进医疗行业的发展。通信行业和互联网行业：随着移动互联网的普及和数字化时代的到来，个人和企业的隐私数据在通信和互联网领域得到广泛应。隐私计算技术可以对个人隐私数据进行保护，防止数据泄露和滥用，同时为企业之间的数据共享和交易提供更安全可靠的解决方案。除了以上几个行业，隐私计算还在新兴行业

进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众，通过数据流通，不同主体可以获取更多有价值的信息，从而进行更精准的决策、创新和优化。推动产业协同发展：在产业链上下游企业之间以及不同行业之间的数据流通，能够打破信息孤岛，加强产业协同，提高整个产业链的效率数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化和竞争力。提升社会公共服务水平：政府部门之间以及政府与企业、社会组织之间的数据流通，有助于整合资源，优化公共服务流程，提高公共服务的质量和效率。数据流通治理的目标和原则目标：确保数据流通的合法性

能源大数据平台综合应用大数据技术、人工智能技术以及其他相关技术，通过收集、整合、分析和应用各种能源领域的数据，为能源行业的决策制定、效率提升和可持续发展提供有力的支持。能源大数据平台的基本架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等模块。数据采集：主要负责采集不同形式和来源的能源数据，包括传感器、计量表、监控设备等；数据存储：主要负责存储采集的原始数据和处理后的数据；数据处理：主要等方面。在能源大数据平台的实际应用中，其主要应用场景包括以下几个方面：能源生产与供应：通过对能源生产过程中的数据进行采集和分析，可以实现对生产状况的实时监测和预测。而对于能源供应方面，通过对能源需求的分析和预测，可以实现能源供需计划的制定和优化。源储存与输送：通过对能源储存与输送过程中的数据进行采集和分析，可以实现能源储存与输送设施的实时监测和管理，并优化储存和输送流程，提升储存和输送效率。能源消费和环境保护：通过对能源消费和环境数据的采集和分析，可以实现对能源消费状况的实时监测和预测，节约能源资源，同时对环境保护方面也进一步提出可持续发展的策略。能源市场监管：通过对能源市场数据的采集和分析，可以实现对市场状况的实时监测和预测，提升市场监管的能力。

解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通有助于优化资源配置，提升社会整体福利。在智慧城市建设中，通过大规模数据的流通与分析，政府能够实时了解城市的运行状况，包括交通流量、能源消耗、环境质量等，从而优化交通、能源、医疗等公共资源的分配，提高城市运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

，对数据流通的过程进行监控和记录，能及时发现和处理异常情况。重要性：驱动数字经济的“隐形翅膀”在行业发展中的关键作用金融行业：在金融领域，可信数据流通对金融风控和精准营销至关重要。金融机构通过与外部数据。医疗行业：医疗行业中，患者数据的安全和有效利用至关重要。可信数据流通技术能够打破医疗机构之间的数据壁垒，实现医疗数据的共享和协同利用，提升医疗服务质量和医学研究水平。在远程医疗中，借助区块链技术，患者解锁可信数据流通：数字时代的新引擎数据：数字时代的“新石油”在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为关键生产要素，如同数字时代的“新石油”，深刻影响着经济运行和社会发展。在数字经济的庞大体系中，数据的是训练强大模型的基础，推动人工智能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用。可信数据流通：概念与内涵可信数据流通，旨在确保数据在不同系统、应用程序或组织间传输与交换时，具备可信性、完整性和安全性。中国信通院指出，可信数据流通需满足数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追踪、安全风险可防范这几个关键要素。确保数据可信流通，离不开一系列关键措施。在数据传输环节，加密传输是关键防线，使用安全传输协议

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...