整合数据要素

数据归集与智能化：数字时代的隐形脉络数据归集是指从各种来源系统性地收集和整合数据的过程。当这些被归集的数据遇到人工智能技术，就产生了奇妙的化学反应。智能化处理让数据从"原材料"升级为"精加工产品"。传统的数据分析需要人工设定规则和模型，而基于机器学习的人工智能能够自动发现数据中的隐藏规律。例如在金融风控领域，通过对用户交易记录、消费习惯等数据的智能化分析，系统能在毫秒级别识别可疑交易。更令人惊叹的是，随着深度学习技术的发展，某些人工智能系统已经能够从归集的数据中自主提炼特征，甚至超越人类专家制定的规则。数据归集与智能化的结合正在重塑多个行业。在制造业，设备传感器收集的运行数据经过智能分析，可以预测零部件损耗，实现精准维护；在农业领域，气象站、土壤传感器和无人机采集的数据帮助农民优化灌溉和施肥方案；在教育行业，学生学习行为数据的归集与分析，为个性化教学提供了可能。这些应用不仅提高了效率，更创造了全新的服务模式和价值空间。

流程将数据从源系统转移到目标系统。随着技术发展，ELT（提取-加载-转换）模式也越来越流行，它利用目标系统的强大计算能力进行转换操作。数据虚拟化技术提供了另一种思路，它构建一个抽象层，在访问时动态整合数据数据集成之数据整合在当今信息爆炸的时代，各类组织每天都会产生海量的数据。这些数据可能分散在不同的系统、数据库或文件中，格式各异，质量参差不齐。如何将这些分散的数据有效地整合起来，形成统一、一致且可用核心业务实体的统一视图，如客户、产品等关键数据。数据整合作为数据集成的核心环节，其重要性不言而喻。它不仅是一项技术工作，更是连接业务与IT的桥梁。有效的数据整合能够释放数据的潜在价值，为数据分析、商业智能和决策支持奠定坚实基础。随着数字化转型的深入，掌握数据整合技术将成为组织的核心竞争力之一。的信息资源，这就是数据整合要解决的核心问题。数据整合的基本概念数据整合是指将来自不同来源的数据进行提取、转换和加载，形成统一视图的过程。它不仅仅是简单的数据合并，而是涉及数据清洗、格式转换、去重匹配等一系列复杂操作。数据整合的目标是消除信息孤岛，确保数据一致性，提高数据质量和可用性。从技术层面看，数据整合可以分为物理整合和虚拟整合两种方式。物理整合是将数据实际移动并存储到一个集中的位置；虚拟整合则

数据整合与治理：数字时代的基石在数字经济时代，数据已成为驱动社会发展的核心要素。这些数据如同未经雕琢的璞玉，蕴含着很大的价值。数据整合与治理正是将这些原始数据转化为可用资产的关键过程。一、数据整合：构建统一的数据视图数据整合是将分散在不同系统中的数据进行集中、清洗、转换的过程。企业中的数据往往分散在CRM、ERP、财务系统等多个孤岛中，通过ETL（抽取、转换、加载）等技术，将这些数据整合到统一的数据仓库或数据湖中。例如，某零售企业通过整合线上线下销售数据、库存数据和客户行为数据，实现了精准的库存管理和个性化营销，使销售额提升了30%。二、数据治理：确保数据质量与安全数据治理是建立数据标准，通过数据权限管理和审计追踪，有效防范了数据泄露风险。三、数据价值释放：驱动智能决策良好的数据整合与治理为数据分析、人工智能应用奠定了基础。某制造企业通过整合生产线数据、供应链数据和市场数据，构建了智能决策系统，使生产效率提升了25%，库存周转率提高了40%。在医疗领域，整合电子病历、检验检查等数据，为临床决策提供了有力支持。数据整合与治理是数字化转型的基础工程。它不仅关乎数据质量，更决定着企业能否

数据中台在数据治理中扮演着核心角色，通过整合数据资源、提供数据服务、确保数据安全和合规性，支持企业的数据管理和决策。以下是数据中台在数据治理中的主要作用和内容：数据整合与共享：数据中台通过整合内部和外部的数据孤岛，实现数据的高效流通和共享。数据治理方法论：数据中台的建设和实施过程中，数据治理的方法论包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面。数据模型管控：数据中台实现数据模型的全生命周期管理，从设计、开发、测试到上线。数据安全分类分级：结合法规要求，优化数据分类分级标准，提供数据分类分级方法。数据资产平台建设：数据中台包括数据开发、数据建模、数据抽取等，形成数据资产平台。数据应用建设：数据中台进行业务需求调研、业务场景设计、产品开发等，以建设数据应用。数据化运营：数据中台还包括数据组织的定位、运营组织建设等，以实现数据治理的持续优化。数据安全与合规：构建数据安全框架，包括数据安全分类、数据安全管理制度等，确保数据处理的合规性。数据中台作为数据治理的载体：数据中台作为统一的数据服务平台，集成了数据治理的各种功能和工具，是数据治理的重要载体和实现工具。数据中台与数据治理的共生

，自由随意。这些数据各自为政，犹如散落在各处的拼图碎片，单独存在时价值有限，只有将它们整合起来，才能拼凑出完整的商业图景。融合数据平台的核心使命，就是打破数据之间的壁垒，实现数据的互联互通。它通过融合数据平台：解锁数据新价值，开启智能新时代融合数据平台：数据世界的“超级熔炉”融合数据平台，就如同数据世界里的“超级熔炉”，将这些多源异构的数据汇聚在一起，进行深度融合与加工，释放出前所未有的价值一系列先进的技术手段，将这些多源异构数据进行清洗、转换、集成，使其成为一个有机的整体。在这个过程中，平台就像一位技艺精湛的工匠，对每一块“拼图”进行精心打磨，确保它们能够完美契合。融合数据平台：概念与架构解析精准定义，把握内涵融合数据平台，从本质上讲，是一种集成、管理、分析和应用多源异构数据的软件系统。其核心目标是将不同来源、不同格式的数据汇聚在一起，为决策制定者和数据分析师提供一个统一、一致的数据视图，以及强大的分析能力。它不仅仅是简单的数据堆积，而是一个能够让数据流动起来、实现高效转换和深度应用的综合性平台。架构剖析，探寻原理融合数据平台的架构犹如一座精心构建的大厦，由多个关键部分组成，每

数据中台的价值在于其能够整合数据资源、提升数据治理、支持决策、推动业务创新、实现数据资产化，以及增强企业的市场竞争力。数据中台的价值主要体现在以下几个方面：提高数据利用效率：数据中台通过整合和管理企业内外部的数据资源，大大提高了数据的利用效率。它能够将分散的数据资源整合在一起，形成统一的数据视图，实现数据的高效利用。增强数据治理能力：数据中台建立健全的数据治理框架，确保数据的质量和一致性。数据，支撑企业产品服务创新，不断优化客户体验。实现数据资产化和服务复用：数据中台通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。提升企业决策水平和业务表现：数据中台能够治理包括数据标准化、数据质量管理、数据安全管理等方面，提升数据的可信度和使用价值。支持快速决策：数据中台提升了数据的应用能力，将海量数据转化为高质量数据资产，为企业提供更深层的客户洞察，从而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。业务价值：数据中台对数字化转型具有重要作用，以数据中台为基础的数据系统将位于企业应用的核心，通过数据从企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。技术价值：数据中台

数据中台的意义在于通过整合数据、治理数据来提升数据质量和一致性，为企业提供全面、实时的数据支持，从而加速业务决策，赋能业务创新和个性化服务，同时增强数据安全与合规性，提升数据资产的可复用性，助力企业获取高质量的数据，从而减少因数据质量问题导致的决策失误。加速数据驱动的业务决策整合数据助力全面洞察：将企业内各个业务系统的数据整合在一起，使企业管理者和业务人员能够获得全面的数据洞察。实时数据支持敏捷：为企业提供了一个相对单一的、可靠的数据来源。在没有数据中台之前，业务部门可能会从多个分散的系统获取数据，这些数据的准确性和时效性难以保证。数据中台整合并处理数据后，业务部门可以依赖这个统一的数据平台潜在机会，从而推动业务创新。构建用户画像实现个性化服务：数据中台可以整合用户的基本信息、行为数据等多种数据来构建详细的用户画像。基于用户画像，企业能够为用户提供个性化的产品推荐、服务体验等。增强企业高效运营和持续发展。提升数据质量与一致性数据治理的中心枢纽：数据中台充当了数据治理的关键平台，通过统一的数据标准管理、元数据管理和数据质量管理，确保企业内的数据符合高质量的要求单一数据源的可靠性保障

，犹如散落在各处的拼图碎片，难以发挥其最大价值。多系统数据统一归集，便是解决这一困境的关键钥匙。多系统数据统一归集，指的是从多个来源收集和整合数据，构建一个统一的数据集，以便于分析、管理和决策。这个过程的质量和可用性，打破数据“孤岛”，为数据分析和数据驱动的决策提供坚实的基础。通过将分散的数据整合在一起，企业能够获得更全面、更准确的业务视图，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提升竞争力。为什么要就像是将来自不同支流的河水引入同一个水库，实现数据的汇聚与整合。它通常涉及数据的提取、转换和加载（ETL），确保数据的准确性、完整性和一致性。具体来说，在提取阶段，需要从各种数据源，如数据库、文件系统精准度在当今复杂多变的商业环境中，企业的决策犹如在迷雾中航行，而数据就是那指引方向的灯塔。通过整合来自销售系统、客户关系管理系统（CRM）、供应链管理系统等不同系统的数据，企业能够全方位、多角度地了解多系统数据归集，就像是给企业配备了一台高倍显微镜，能够从多个维度对数据进行深度剖析。通过整合分析企业内部运营数据、市场动态数据以及竞争对手数据，企业可以发现潜在的业务机会和趋势。应对市场变化市场环境

大数据治理流程涵盖从规划战略到效果评估持续改进的全过程，包括明确需求与规划、梳理评估数据、制定标准规范、集成整合数据、管控数据质量与安全等环节，旨在提升数据价值与管理效能。大数据治理流程通常包括以下的标准和规范，包括数据访问控制、数据加密、数据备份与恢复等方面，确保大数据的安全管理有章可循。数据集成与整合数据抽取与转换：根据数据标准和业务需求，从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和加载等操作，将数据整合到统一的数据平台中。数据融合与关联：对整合后的大数据进行融合和关联，通过数据匹配、实体识别等技术，将不同来源的数据进行关联和整合，形成完整的业务视图。主数据管理：建立主数据管理系统，对几个关键阶段：规划与战略制定明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解其对大数据的需求和期望，如市场分析、客户洞察、风险预测等，确定大数据治理的业务目标。制定战略规划：根据业务需求和企业整体战略，制定大数据治理的战略规划，包括数据治理的愿景、目标、原则、范围和实施计划等，明确数据治理的方向和重点。建立组织架构：成立大数据治理的专门组织，包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等角色，明确各角色的

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...