制造行业数据湖

制造行业是国民经济的基础，其数字化转型是提升效率、创新业务模式和增强竞争力的关键。随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，制造业正经历从自动化到智能化的转变。提升企业管理创新的支撑能力：数字化支撑、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据整体竞争力。模式创新：根据市场变化调整商业模型，实现业务融合。制造行业的数字化转型是一个全面的过程，涉及管理创新、模式创新、技术应用和人才培养等多个层面。企业需要结合政策导向和自身特点制定战略，并通过仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。统一规划、迭代实施来逐步推进转型工作。同时，解决人才问题和构建强大的基础设施是成功转型的关键。星环科技助力企业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台

制造业数字化转型是数字经济的重要环节。某能源头部企业现有大量的智能化工业设备，设备检测具有测点多、频率高、数据安全要求高等特点。传统关系型数据库数据入库慢、存储资源消耗大、查询计算效率低，而开源时序数据平台。通过星环科技实时流计算引擎Slipstream实时的将散布在数万传感器中的时序数据抽取到TimeLyre中，以此为基础进一步开展行业算子计算、实时作业管理等实时分析，以及时序数据检索、时序数据开发等。同时利用星环科技分布式数据库ArgoDB进行湖仓集一体化建设，实现了大数据灵活分析、离线作业管理等功能，进一步增强了企业业务数据离线分析能力。项目建成后极大提升了时序数据存储性能，实现了每秒库可运维性、可扩展性较差，无法支撑复杂分析业务，同时也面临数据安全问题，均无法支撑智能工业设备实时产生的大量时序数据。该企业基于星环科技TimeLyre的实时数据存储、分析能力，打造了高性能时序数据千万级流数据插入，入库性能提升十倍以上；实现了高性能查询，时序数据快速查询能够毫秒级返回结果，查询性能提升十倍以上；大幅提升数据压缩效率，数据平均压缩率达到10倍，有效节约企业硬件成本；联合分布式数据库ArgoDB满足了之前未能实现的实时数仓与离线数仓联合查询的业务需求。

数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入了解客户需求和购买行为，制定个性化的营销策略，提升客户体验和忠诚度。‌制造业‌：在制造业中，数据中台的应用包括生产调度、供应链管理和质量控制等方面。制造企业可以利用数据中台对生产数据进行实时监控和分析，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构可以整合和分析患者的病历数据、检查数据等，为医生提供更准确的诊断依据，同时优化医疗资源分配，提升医疗服务效率和质量。‌政务行业‌：在政务领域，数据中台可以帮助政府机构实现数据共享、业务协同和决策支持

制造业数据湖建设方案一、建设背景在制造业数字化转型的浪潮下，企业积累了海量多源异构数据，包括生产设备数据、业务系统数据、供应链数据、市场数据等。传统的数据存储和处理方式难以满足对这些数据高效管理与深度挖掘的需求。数据湖作为一种能存储海量原始数据，并支持多种数据分析和处理的架构，为制造业企业提供了整合数据、挖掘数据价值的有效途径。二、建设目标构建统一的数据存储中心，实现多源数据的集中管理，打破数据孤岛。支持数据的实时和批量处理，满足制造业不同场景下的数据分析需求，如生产过程监控、质量预测、供应链优化等。提供灵活的数据访问接口，方便企业内部各部门进行数据查询、分析和应用开发。建立完善的数据安全和质量管理体系，确保数据的安全性、完整性和准确性。三、架构设计数据接入层：通过ETL工具、物联网网关、消息队列等技术，从生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统转换：对采集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和错误数据。将不同格式的数据进行标准化转换，使其符合数据湖的存储格式要求。例如，将设备日志中的非结构化数据转换为结构化数据，方便后续分析。数据集成

、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面和个性化定制能力。制造业数字化型可以实现生产过程的高效化。通过引入大数据分析、人工智能、物联网等技术，可以对企业生产过程进行全面监测和优化。比如，利用大数据和物联网技术，可以实时监测设备运行状态和生产数据，预测设备故障和生产异常，及时采取措施进行维修和调整，避免生产中断和质量问题。同时，利用人工智能技术，可以对生产数据进行分析和挖掘，找到生产过程中的瓶颈和优化点，提高生产效率和生产质量。制造利用数字技术和绿色制造技术，可以实现资源的高效利用和环境的友好保护。例如，利用大数据和物联网技术，可以实现对能源、水资源等的监控和管理，达到能源节约和资源回收的目标。同时，利用绿色制造和循环经济的理念，可以优化产品的生命周期，减少对环境的影响。制造业数字化转型虽面临一些挑战，如技术投入、人员培训、数据安全等问题但是对于制造业企业而言，数字化转型已经成为当前发展的必然趋势。只有通过数字化转型，企业能在

自动化的生产过程。柔性化生产：智能制造系统具有适应性强、响应速度快的特点，可以根据市场需求和产品变化快速调整生产方式和流程。数据整合与优化：通过整合和分析大量的生产数据，实现对生产过程的精细化管理和优化智能化转型，以应对日益激烈的市场竞争和快速变化的需求。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据智能制造指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造的核心是将先进信息技术与传统制造业深度融合，以实现生产流程智能化、柔性化和高效化。智能制造涵盖了从产品设计、工程仿真、工艺规划、生产控制、质量检测到售后服务等全生命周期的各个环节，通过数字化、网络化、智能化的手段，提高产品和服务的质量、效率和个性化水平，同时降低生产本和资源消耗，促进企业的可持续发展。智能制造指的是具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统模式的总称。更具体地说，智能制造包括以下几个方面：信息自感知：通过传感器、物联网等技术手段实时感知设备、产品、生产环境等相关信息，获取实时

包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。其中，物联网技术通过连接制造过程中的各种设备、传感器和执行器，实现了对制造过程的全面感知和实时监控；云计算技术提供了强大的计算和存储资源，为智慧制造中的数据分析和决策提供了支持；大数据技术通过对海量数据的收集、处理和分析，为制造过程中的优化和决策提供了依据；人工智能技术则通过对数据的深度学习和模式识别，实现了对制造过程的自动化和智能化控制。智慧制造的应用范围支持。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术，结合智慧制造，也被称为智能制造，是一种集成了信息化、网络化、智能化、数字化等多种技术的新型制造模式。智慧制造旨在通过优化制造过程，提高生产效率，降低生产成本，同时提高产品的质量和精度。智慧制造的核心技术非常广泛，包括汽车制造、机械制造、电子产品制造、医疗器械制造等多个领域。在汽车制造领域，智慧制造可以通过优化生产线布局、提高设备利用率、降低库存等方式，提高生产效率，降低生产成本；在机械制造领域，智慧

监管合规等场景。零售行业：通过湖仓一体架构，零售企业可以更高效地处理销售数据、库存数据、顾客行为数据等，为精准营销、库存管理、供应链优化等提供有力支持。制造业：在制造业中，湖仓一体架构可以帮助企业实现能力和数据容量。开放型：采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持。应用场景：金融行业：湖仓一体架构能够帮助金融机构实现数据的统一存储和管理，提高数据处理和分析的效率，支持风险评估、业务决策和数据湖仓一体是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是它的一些关键技术特点和应用场景：技术特点：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据的一致性。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。支持多种数据类型：包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据可治理：在保证数据完整性的同时，具有健全的治理和审计机制，能够

制造业为代表的传统行业数字化转型中发挥了重要作用。星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，帮助制造业突破工业数据、应用近日，国内权威研究机构亿欧发布了《2023智能制造：“制”敬不凡先锋系列榜单》，本次榜单为智能制造领域的重量级系列榜单，全面覆盖7大垂直细分领域核心玩家，测评制造厂商的综合硬实力，用足量、客观的数据工业互联网领域荣获多项荣誉：入选福布斯中国2021年度中国十大工业互联网转型企业、《江西省制造业数字化转型服务商名单（第一批）》工业互联网解决方案提供商、第三届中国工业互联网大赛全国50强等。未来，星环科技将继续发挥自身的技术实力和行业经验，以工业互联网平台助力更多制造业企业实现数字化转型。作为支撑突出实际落地成果。星环科技凭借在智能制造领域的技术优势和实践经验，成功入选“智能制造创新TOP10”榜单。工业互联网作为新一代信息技术和先进制造技术深度融合的产物，正在全面带动以制造业为代表的实体经济向数字化、网络化、智能化方向转型升级。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技始终坚持自主研发与技术创新，并注重技术的落地应用，为各行各业的数字化转型提供了强大的动力支撑，尤其是在助力以

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...