中台数据治理系统

中台数据是指在企业数据中台架构中经过整合、加工和治理后的数据集合。它不是原始的业务数据，而是对分散在各个业务系统中的数据进行抽取、清洗、转换、关联等操作后形成的具有更高价值的数据资产。这些数据资产业务系统和数据源的数据，将原本孤立的数据关联起来，形成了一个全面的、跨业务领域的数据视图。标准化：经过数据治理过程，中台数据遵循统一的数据标准。这包括数据格式的统一（如日期格式统一为“YYYY-MM-DD，SCM（供应链管理）系统中的库存数据、物流数据等。同时，也会包括外部数据，像市场调研报告、社交媒体数据（在合法合规获取的前提下）、合作伙伴提供的数据等。中台数据的特点综合性：中台数据整合了来自不同数据仓库或关系型数据库存储。半结构化数据可存储在NoSQL数据库。非结构化数据则采用分布式文件系统或对象存储。同时，会设计合理的存储架构，如分层存储来优化存储成本和数据访问效率。中台数据的应用场景业务决策台数据被视为企业的重要资产。它经过加工处理后，具有更高的价值，可以用于数据驱动的决策、业务创新和市场竞争。中台数据的处理与存储数据处理：中台数据的处理过程包括数据清洗（去除错误、重复、不完整的数据

数据中台数据治理是指在数据中台的框架下，对数据进行全生命周期的管理，以确保数据的质量、安全性和可靠性。以下是数据中台数据治理的几个关键方面：数据汇聚整合：数据中台需要将企业内外部多源异构的数据进行和应用，通过数据安全分级策略和数据密级保障方法等，约定数据的密级、传输、权限等，保障数据的安全使用。消除数据孤岛：数据治理在消除数据孤岛、提高数据质量、保障数据安全等方面，支撑中台数据的可见、可用采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放。数据提纯加工：数据中台对数据进行统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。数据治理功能：数据中台作为数据治理的重要载体和实现工具，集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据中台，企业可以更加便捷地实现数据的采集、整合、存储。数据质量管理：数据中台需要建立数据质量规则库，对中台数据持续进行质量稽核和监控，对问题进行归因分析并持续推动问题闭环管理。数据安全共享和应用：数据中台在保障数据安全的前提下，实现数据的共享

中台数据分析是通过整合和准备企业内外部数据，运用基础统计、数据挖掘、机器学习等方法进行分析，借助可视化辅助理解，将分析结果用于业务决策、流程优化和创新，同时依靠数据安全措施和数据治理保障整个分析过程的可靠性和合规性。数据整合与准备阶段数据汇聚的重要性及方式中台数据分析首先要整合企业内外部的各种数据。这是因为企业各个业务系统的数据通常是分散的，如销售系统有销售数据、客服系统有客户反馈数据、市场系统布局等。数据分析还能驱动业务创新，如通过分析新兴技术数据和市场需求数据，发现新的业务模式或服务方式。数据安全与治理保障数据安全措施确保分析环境安全在中台数据分析过程中，要保障数据的安全性。数据存储采用挖掘技术挖掘数据中的潜在关系。例如聚类分析可以将客户按照购买行为、人口统计学特征等因素划分为不同的群体，电商企业可以据此对不同客户群体开展针对性营销。数据可视化辅助分析数据可视化在中台数据分析中起着关键作用。通过可视化工具将数据以直观的图表形式展示，能够帮助分析师和业务人员快速理解数据。分析结果的应用与价值挖掘为业务决策提供数据支持中台数据分析的结果可以直接支持业务决策。例如，通过分析市场趋势数据

数据中台数据治理：数字化时代的核心支撑在数字化转型浪潮中，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为每个组织面临的重大挑战。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，配合科学的数据法律法规要求。此外，数据生命周期管理规定了数据从产生到归档销毁的全过程管理策略。数据中台与数据治理的结合，正在重塑企业的数据管理方式。它不是简单的技术项目，而是涉及战略、组织、流程和技术的系统治理方法，正在为企业构建强大的数据能力提供解决方案。数据中台与数据治理的关系数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，它打破了传统的数据孤岛，实现了数据的统一管理和服务化。而数据治理则是一套确保数据质量、安全性和合规性的策略、流程和标准体系。两者相辅相成，数据中台为数据治理提供了技术实现平台，数据治理则为数据中台提供了管理保障。没有良好数据治理的数据中台，就像没有交通规则的高速公路，虽然道路宽阔但混乱不堪；而没有数据中台支撑的数据治理，则如同纸上谈兵，难以落地执行。只有当两者紧密结合，才能充分发挥数据的价值。数据治理的核心内容在数据中台环境下，数据治理主要包含几个关键方面。首先是数据质量管理

数据中台数据存储设计方案在当今数据驱动的商业环境中，数据中台已成为企业数字化转型的核心基础设施。作为连接前台业务与后台系统的枢纽，数据中台承担着数据整合、治理和服务化的关键职能。而数据存储作为数据中台的基石，其设计方案直接影响着整个数据中台的性能、可靠性和扩展性。本文将探讨数据中台数据存储设计的关键要素和方案选择。数据中台数据存储的核心需求数据中台对数据存储系统提出了多方面的高标准要求。首先通过加密技术保护静态和传输中的安全。完善的审计日志记录所有数据访问和变更操作，满足合规性要求。数据脱敏技术则在不影响分析的前提下保护隐私数据。数据中台的数据存储设计是一项复杂的系统工程，需要综合考虑业务需求、技术特性和成本因素。优秀的设计方案应当在满足当前业务需求的同时，保持足够的灵活性以适应未来的变化和发展。通过合理的存储技术选型、分层架构设计和完善的数据治理措施，企业可以构建出高效、可靠且安全的数据中台存储基础，为数字化转型提供坚实的数据支撑。，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据需要被统一管理。第四，严格的安全与合规要求不容忽视，特别是涉及用户隐私和行业监管数据时。主流数据存储技术选型面对多样化的数据存储需求，混合存储架构成为数据中台的理想

分析正是在这一背景下应运而生，它代表着企业数据管理理念的一次重大革新。数据中台的基本概念数据中台是一种企业级数据共享和能力复用平台，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的关键作用。与传统的数据中台数据分析：企业智能决策的新引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地收集、管理和分析这些数据，将其转化为商业价值，成为每个组织面临的核心挑战。数据中台数据数据仓库或数据湖不同，数据中台不仅关注数据的存储，更强调数据的标准化、资产化和服务化。它将分散在各个业务系统中的数据统一整合，消除数据孤岛，为企业提供一致、可靠的数据视图。数据中台的核心价值在于其"一次数据分析具有几个显著特点：首先是实时性增强，数据中台通常支持流批一体的数据处理模式，使分析结果能够更快反映业务现状；其次是分析维度更加全面，跨部门、跨系统的数据整合使分析师能够从更多角度审视问题；然后是分析门槛降低，预置的数据模型和可视化工具让非技术人员也能进行一定程度的自助分析。数据中台数据分析的主要应用数据中台支持的数据分析应用场景极为广泛，几乎涵盖企业运营的各个方面。在客户分析领域，企业可以

所采用。本文将为您解析数据中台数据服务的概念、特点及其价值。数据中台数据服务的定义数据中台数据服务是指通过统一的技术平台，将企业内部分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和标准化处理后，以服务化的的"服务化"，使数据能够被快速发现和调用。数据治理层贯穿整个数据生命周期，包括元数据管理、数据质量标准、数据安全策略、数据权限控制等内容，确保数据的合规性和安全性。数据中台数据服务的核心价值数据中台数据数据中台数据服务是什么在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台数据服务作为一种新兴的数据管理理念和技术架构，正在被越来越多的组织方式提供给各业务部门使用的一套完整解决方案。它既不是简单的数据仓库升级，也不是传统ETL工具的替代品，而是一种全新的数据管理和服务模式。数据中台数据服务的核心思想是"数据即服务"，它将数据视为企业的重要战略资源，通过标准化的接口和服务，让数据能够在不同业务场景中快速流动和应用，从而支持企业的数字化转型和智能化决策。数据中台数据服务的关键组成一个完整的数据中台数据服务通常包含以下几个关键组成部分：数据

"数据中枢"，将分散的数据资源整合、治理并转化为可用的数据资产，为业务决策和创新提供强大支撑。数据中台的基本概念数据中台是一种企业级数据管理和服务体系，它位于前台业务系统和后台数据基础设施之间，承担着数据数据中台管理系统：企业数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业重要的战略资产之一。如何高效管理、利用这些海量数据，成为企业面临的关键挑战。数据中台管理系统应运而生，它如同企业的数据资产，再以API或其他方式提供给各个业务部门使用。数据中台的核心功能模块一个完整的数据中台管理系统通常包含几个关键组成部分。数据集成平台负责从各类业务系统、物联网设备、第三方数据源等渠道实时或批量则将处理后的数据以标准化接口形式开放给各业务应用，确保数据使用的便捷性和安全性。数据中台的业务价值数据中台为企业带来的价值主要体现在三个方面。首先是打破数据孤岛，许多企业的数据分散在不同部门系统中快速获取所需数据，无需从底层开始建设，大大缩短了数据分析应用的开发周期。实施数据中台的关键考量建设数据中台不是简单的技术项目，而是一项涉及组织、流程和技术多个层面的系统工程。企业需要明确数据战略，将数据

介绍数据中台的基本概念、核心功能以及它为企业带来的价值。什么是数据中台数据中台是一种企业级的数据共享和服务平台，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的作用。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、服务化和业务化。它不是一个简单的技术平台，而是一套包含组织架构、流程规范和技术工具在内的完整体系。数据中台的核心思想是将企业内分散的数据资源进行统一整合、治理和标准化，然后以快速获取所需数据，而不必每次都从头开始准备数据。其次，数据中台有助于保证数据质量。集中的数据治理机制减少了数据不一致和错误的发生，提高了决策的准确性。第三，它促进了数据的创新应用。当数据变得易于获取和数据中台介绍在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据，成为许多组织面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐受到各行各业的关注和采纳。本文将为您服务的方式提供给各个业务部门使用。这种架构打破了传统的数据孤岛现象，使得数据能够在全企业范围内流动和共享。数据中台的核心功能一个完整的数据中台通常包含以下几个关键功能模块：数据集成与开发平台：负责从

体系，正在成为众多企业数字化转型的核心基础设施。数据中台的基本概念数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的作用。与传统的分散式数据管理方式不同，数据中台通过统一的标准和规范，将企业内部分散在各业务系统中的数据进行整合、清洗和加工，形成可复用的数据资产和服务能力，支撑前端业务的快速创新和灵活变化。数据中台的核心价值在于解决了"数据孤岛"问题。在传统架构下，各部门数据相互隔离，难以共享和协同。而数据中台打破了这种壁垒，使数据能够在全企业范围内流动和共享，大幅提升了数据利用效率。数据中台实施的关键步骤实施数据中台是一个系统工程，需要循序渐进地推进。首先需要进行现状评估和数据资产盘点，了解企业现有的数据状况、技术架构和业务需求。这一阶段需要明确数据中台的战略定位和目标，制定符合企业实际情况的实施路线图。数据治理体系的建立是数据中台实施的基础。这包括制定统一的数据标准、元数据管理规范、数据质量管控机制以及数据安全策略。良好的数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，为后续的数据开发和应用打下坚实基础。技术平台的建设是数据中台实施的物质基础

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...

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...

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...