大模型底座

大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和、存储、清洗、标注等预处理工作，将海量的原始数据转化为适合模型训练的格式，为模型提供高质量的数据输入，从而保障模型学习到准确、有用的知识。支持模型训练与优化：底座提供了强大的计算资源和优化算法，能够加速和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活

AI大模型底座：智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词，实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手，到街头的智能交通系统，再到医院的AI辅助诊断，背后都离不开AI大模型底座的支撑。AI大模型底座是一个复杂的系统工程，主要由三大核心要素构成：算法框架、计算能力和数据资源。算法框架如同大脑的神经网络，决定着AI的思考方式；计算能力好比肌肉，提供强大的运算支持；数据资源则是养分，让AI不断学习成长。这三者相互配合，共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面，AI大模型底座展现出三大特点：强大的泛化能力、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景，迁移学习能力让AI可以快速适应新任务，自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心引擎。当前，AI大模型底座已经在多个领域展现其价值。在医疗领域，它帮助医生更快更准确地诊断疾病；在教育领域，它为学生提供个性化的学习方案；在工业生产中，它优化生产流程，提高效率。这些应用不仅提高了社会

随之而来。为解决这些问题，构建一个高效、可靠的AI大模型应用开发底座至关重要。AI大模型应用开发底座是大模型时代的核心基础设施，能提供从数据采集、标注、清洗、存储、传输，到模型训练、部署、推理等全流程服务。它如同搭建高楼的基石，为大模型的开发与应用筑牢根基。一个优秀的AI大模型应用开发底座具备诸多关键特点：高性能计算能力：需要配备强大的计算能力，像高性能计算机集群、GPU服务器、专用芯片等硬件设备，以及尤为关键，关系到用户信任和企业的合规运营。在实际应用中，可根据具体情况选择不同的AI大模型应用开发底座方案。对于私有化部署的大型企业或机构，可选择自建AI大模型应用开发底座，依据自身业务需求进行定制化开发，更好地满足企业内部复杂的业务流程和数据安全要求。而对于需要快速迭代和灵活扩展的初创公司或研究机构，使用云服务商提供的AI大模型应用开发底座服务则更为合适。这些服务基于云计算技术，具有弹性可伸缩、按需付费等优势，能有效降低初创公司和研究机构的成本和技术门槛。在构建AI大模型应用开发底座时，还需注意以下要点：标准化与开放性：遵循国际通用的标准和规范，同时保持开放性和可扩展性，便于与其他系统和工具

，又要有“流”，对城市时空行为的数字化表达。应用场景：时空数字底座可以提供应用思路，如在智慧城市项目中，利用大模型开发与服务平台建设智能交通系统，通过分析交通流量、车速等数据，实时预测交通拥堵情况，并时空数字底座是一种集成了时空信息模型、数据治理、数字呈现和能力建设的复杂综合技术体系。以下是关于时空数字底座的一些关键点：定义与目的：时空数字底座是数字孪生城市的空间承载体，是城市公共数字底座的重要组成部分。它以时空信息汇聚、分析与应用支撑为目的，为数字孪生城市的数字资产提供支撑。核心要素：时空数字底座以实景三维为基础，地理实体为核心，空间编码为纽带，融合自然、经济、社会属性、城市运行体征指标等数据，形成“物联、数联、智联”的资源体系。功能与能力：时空数字底座不仅是一个数据库或平台系统，它可组装、可融合、可计算，具备从数据、信息到知识服务的能力。它既要有“形”，实现对城市空间形态的数字化表达给出最优出行建议，提高城市交通效率。技术特征：时空数字底座的技术特征包括设备接入物联化、核心能力解耦化、开源开放、通用性、迭代升级、易操作性、安全可控等。未来展望：随着数字技术的不断发展和完善，时空

化工企业的数字蝶变：数字底座如何重塑未来什么是化工企业数字底座数字底座的定义与内涵数字底座，作为化工企业数字化转型的关键支撑，是一个融合了计算资源、数据和模型的一体化软件平台。它向下连接并汇集算法模型，能够对这些数据进行实时分析和处理，从而为企业的决策提供准确、及时的数据支持。关键组成部分计算资源：数字底座的计算资源是整个平台的基础支撑，它涵盖了CPU、GPU、FPGA等多种异构算力，能够是工业经验与知识的数字化体现，模型构建是数字底座实现智能化的关键。它包括机理模型、数据驱动模型以及两者融合的混合模型。机理模型基于化工生产的基本原理和物理规律，能够准确描述生产过程的内在机制，在化工反应过程模拟、精馏塔设计等方面发挥重要作用。数据驱动模型则利用大数据分析和机器学习技术，从大量历史数据中挖掘数据之间的关联和规律，实现对生产过程的预测和优化，如产品质量预测、设备故障预测等。混合模型结合了机理模型和数据驱动模型的优点，能够更全面、准确地描述化工生产过程，提高模型的精度和可靠性。通过模型构建，数字底座能够将化工专家的经验和知识转化为可执行的数字化模型，实现生产过程的智能化控制和优化

数据底座建设是指构建一个基础设施或平台，用于支撑大数据的存储、处理、分析和应用。以下是数据底座建设的几个关键方面：目标与愿景：统一管理结构化和非结构化数据，将数据视为资产，追溯数据的产生者、业务源头安全性和合规性。数据入湖：数据入湖是数据底座建设的一个重要环节，涉及明确数据owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、数据质量评估和元数据注册等标准。数据主题联接：通过多维模型、图模型、标签、指标数据、算法与模型等联接方式，将不同业务线的数据联接起来，支持不同场景的数据消费需求。实施与优化：数据底座的建设不是一蹴而就的，需要统筹推动，以用促建。数据owner是各业务线数据底座建设的第一责任人，建设原则包括数据安全原则、需求规划双轮驱动原则、数据供应多场景原则和信息架构遵从原则。数据维护和使用成本。保障数据安全可控，基于数据安全管理策略，利用数据权限控制，实现对涉密数据和隐私数据的合法、合规消费。技术架构：数据底座的架构通常包括数据存储、计算和网络三个部分。涉及的技术包括关系型数据库、分布式文件系统、对象存储等数据存储技术；批处理、实时处理等计算技术；以及数据高效传输和交换的网络技术。数据处理：数据处理是数据底座的重要组成部分，包括数据的清洗、转换和加载（ETL）。数据

在当今数字时代，大数据的应用日益普及，大数据底座作为对接上层业务的基础设施，其作用愈加重要。数据底座可以通过数据的采集、处理、存储与分析产生有效的务反馈和支持，具备决策、应用及运营等方面功能，是企业进行数据化转型的基石。什么是大数据底座？大数据底座是由一系列技术组成的完整系统包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析，可以对接不同业务系统的数据，实现跨系统业务数据的集成和分析。一般来说，大数据和处理过的数据，可通过数据仓库等技术进行归档和管理。大数据底座的特点数据量：底座能够处理的数据量是海量的，能够快速响应、持续的各种大规模数据的处理需求。数据类型：相对于一般的数据库，底座更加灵活，能够处理各种类型的数据。比如结构化、半结构化和非结构化的数据格式。响应时间：大数据底座对响应时间和实时性的要求较高，需要快速响应，进行实时数据处理。这对于一些数据驱动型的应用和业务发展是非常重要的。架构：大数据底座使用的是分布式架构，简单的说就是一个底座可以由众多节点组成，能够更好地扩展系统的能力。大数据底座的应用场景基于大数据底座的应用场景很广泛，比如说智慧城市、智能制造、物流管理、电商等。在

数据孪生底座是构建数据孪生系统的基础支撑部分。它是一个集成了数据采集、存储、处理、传输以及模型管理等多种功能的综合性平台。数据孪生底座就像是为数据孪生搭建的一个稳固的“基座”，通过整合物理实体的各种数据，并提供相应的计算和模型支持，来构建虚拟模型以反映物理实体的状态、行为和性能。例如，在智能工厂场景中，数据孪生底座收集生产设备的运行参数、生产流程数据等，用于构建工厂生产线的虚拟模型。主要构成要素模型的准确性和有效性）。数据传输与通信模块保障数据在物理实体、数据孪生底座以及应用系统之间的高效传输。采用高速网络技术和通信协议。例如，在远程医疗数据孪生系统中，通过高速网络将患者的生理数据从医疗设备传输协议）等。例如，在城市交通数据孪生系统中，通过在交通路口的摄像头、车辆传感器等设备采集交通流量、车速、车辆类型等数据，并将其接入到底座平台。数据存储与管理模块提供多种数据存储方式来存储海量的数据质量管理和数据安全管理）。数据处理与分析模块运用大数据处理技术和数据分析方法来处理和分析采集到的数据。包括数据清洗（去除噪声数据和错误数据）、数据转换（如数据格式的统一）、数据聚合（对数据进行汇总）等

数字孪生底座是数字孪生技术的核心基础架构，以下是关于它的详细介绍：定义与作用定义：数字孪生底座是一种集成多源数据、多学科技术，具备数据融合、模型构建、仿真推演、平台服务等多种功能的综合性基础设施，它，形成统一的、高质量的数据视图，为数字孪生模型的构建和应用提供可靠的数据基础。建模与仿真技术：对物理实体和系统进行精确建模和仿真，模拟其在不同条件下的行为和性能，为数字孪生底座提供了强大的分析和预测能力通过数据与模型的结合，构建出与物理实体相对应的虚拟数字模型，并为各类数字孪生应用提供统一的支撑平台。作用：为数字孪生应用提供数据支持、模型构建、仿真分析、决策支持等功能，帮助人们更好地理解、预测和优化物理世界的系统和过程，实现物理世界与数字世界的互联互通和协同发展。关键技术物联网技术：通过在物理设备和环境中部署大量的传感器，实现对物理世界数据的实时采集和传输，为数字孪生底座提供准确的数据来源，以便及时反映物理实体的状态和变化。大数据与数据融合技术：大数据技术能对海量、多源、异构的数据进行高效存储、管理和分析，挖掘数据背后的规律；数据融合技术则可将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转换和融合

“数据底座”的创新和实践包括云原生数据库、数据仓库、数据湖的创新。多云异构数据库、智能运维平台的创新：打造数据底座的核心思路和最佳实践，包括多云异构数据库、与大模型结合的智能运维平台的创新。端到端自动化构建数据底座就是创建一个集成的、可扩展的、安全的平台，用于统一管理、处理和分析大规模数据，以支持企业的数字化转型和决策制定。构建数据底座涉及以下几个关键步骤和策略：统一管理数据资产：数据底座的目标的数据联接起来，支持多维模型、图模型、标签、指标数据、算法与模型等联接方式，将数据湖中的数据加工成半成品、成品，支撑不同场景的数据消费需求。云原生数据库、数据仓库、数据湖的创新：在大模型时代，云原生到端覆盖。聚焦四层建设：数据底座技术架构聚焦“战略指导、组织机制、专项能力、技术支撑”四层建设，为企业数字化转型提供稳定数据保障基础。湖仓一体化大数据底座平台：数据湖作为支撑企业数字化转型的数据底座，统一整合企业内、外部各类业务系统数据，确保企业数据最全，唯一。之一是统一管理结构化和非结构化的数据，追溯数据的生产者、消费者以及业务源头。打通数据服务供应通道：数据底座需要打通数据服务供应通道，为数据消费提供丰富的原材料、半成品或成品，满足不同场景的数据消费需求

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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、...