基于数据中台的管理

数据
星环数据解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值。

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销售渠道,业务客户管理模块可以被各渠道复用,避免每个渠道都单独开发客户管理系统。敏捷性:快速响应市场变化,企业可以基于业务迅速搭建新业务场景,推出新产品和服务。当市场上出现新营销模式时精准营销和客户服务。数据价值挖掘:运用大数据分析技术,从海量数据挖掘出有价值信息,为企业提供决策依据,如预测市场趋势、发现潜在客户等。(三)典型应用场景金融机构利用数据进行风险管理。通过整合客户提供业务场景和数据来源,数据对业务产生数据进行整合和分析,为业务决策提供支持;AI基于数据数据和业务业务场景,提供智能化服务和应用,进一步提升业务效率和创新能力。深度剖析业务数据、AI:数字化转型关键引擎在数字化转型浪潮,越来越多企业意识到,要想在激烈市场竞争脱颖而出,仅靠传统业务模式和技术架构远远不够。业务数据、AI了传统业务系统之间壁垒,让各个业务部门能够快速响应市场变化,灵活组合和调用这些服务,实现业务敏捷创新。例如,电商企业订单管理、库存管理、物流配送等核心业务能力,经过整合和封装后,成为业务
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开源数据
开源数据是指基于开源技术构建数据管理平台,它为企业提供了一种经济实惠且高效数据管理解决方案。特点灵活性与可定制性:开源特性允许用户根据自身业务需求对数据进行定制和扩展,能够更好地适应了广泛测试和验证,具备较高安全性和稳定性。开源社区能够及时修复和更新问题,为数据安全运行提供有力保障。良好生态系统:开源开放性和透明性使得数据能够与其他系统和工具无缝集成,形成完整不同行业和企业特殊数据管理要求。成本优势:开源技术通常是免费获取和使用,这大大降低了企业投入成本。并且开源社区活跃性保证了其持续更新和维护,为企业提供了更好支持。安全性与稳定性:开源技术经过数据管理生态系统,为企业提供更多选择和灵活性。应用场景数据分析与洞察:帮助企业整合和处理各类数据,提供实时和离线数据分析功能,支持企业快速生成报表和洞察数据背后业务信息,以便做出更明智决策。数据仓库建设:构建统一数据仓库,将来自多个数据数据进行汇聚、清洗、转换和存储,为企业数据分析和决策提供可靠数据基础,提高数据一致性和准确性。数据服务化:以服务形式将数据提供给企业内部各个
基于湖仓一体构建数据架构,可以采取以下几个步骤和方法:理解湖仓一体关键特征:湖仓一体结合了数据湖和数据仓库优点,提供了灵活数据存储和高效分析能力。它支持结构化、半结构化和非结构化数据处理方面进行性能优化,通过数据索引、数据缓存和分布式计算等技术,提高数据处理速度和效率。实现数据步骤:构建数据可以分为以下几个步骤:理现状、构建数据模型、数据集成、数据服务化和数据应用。应用场景:湖仓一体架构可以应用于企业数字化转型、数据建设等场景,帮助企业构建统一数据平台,实现数据共享和复用。,适合同时满足大数据分析和传统分析需求场景。技术选型与架构设计:根据企业具体需求,选择合适湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系数据湖向数据仓库能力扩展,或基于云平台或第三方对象存储搭建,以及以数据库技术为基础自研分布式平台。数据集成与存储:在数据台中,数据仓库用于存储结构化数据,适合快速BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式数据,通过挖掘能够发挥出数据更大作用。元
基于微前端页面级服务能力。数据数据则是通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,并进行统一标准和口径,以达到对企业数据资产进行管理及应用为目的平台。它更多聚焦于为前台一线交易:业务建设涉及到业务流程抽象和服务中心构建,它更侧重于业务系统快速查询和业务交易。数据数据则侧重于数据存储、计算、清洗、汇总,构成企业强大核心数据能力,为前台业务基于数据定制化创新和业务台基于数据反馈能力提供强大数据支持。业务数据是企业数字化转型两个重要概念,它们各自承担着不同职责和功能,以下是业务数据主要区别:定义和定位:业务:业务是指将企业业务逻辑进行拆分和重组,形成一个可类业务提供智能化数据服务,支持企业流程智能化、运营智能化和商业模式创新,实现“业务数据化和数据业务化”。功能和作用:业务:业务目的是“提供企业能够快速,低成本创新能力”。它核心是“构建企业共享服务中心”。业务通过业务板块之间链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路稳定高效和经济性兼顾。数据数据数据统一后,形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而
流程瓶颈和低效环节。通过对这些数据分析,企业能够做出更精准产能规划、库存管理和资源配置决策,显著降低运营成本。对于产品创新而言,数据提供了强大支持。研发团队可以基于用户反馈数据、使用行为数据应用在当今数字化浪潮数据已成为企业宝贵资产之一。如何高效地管理和利用这些数据,成为各行各业面临共同挑战。数据作为一种新兴数据管理架构,正在改变企业处理数据方式,为数字化转型提供了强有力支撑。数据概念与特点数据可以被理解为一个集中化数据管理平台,它位于前台业务系统和后台数据仓库之间,扮演着"数据枢纽"角色。与传统分散式数据管理方式不同,数据通过统一标准和规范,将企业内部分散数据资源整合起来,形成可共享、可复用数据资产。数据核心特点包括:统一数据标准、集中数据管理、灵活服务能力和快速响应机制。它打破了传统数据孤岛现象,使得不同部门和业务线能够基于同一套数据体系开展工作,大大提高了数据一致性和准确性。数据主要应用场景在客户洞察领域,数据能够整合来自多个渠道客户数据,构建完整客户画像。企业可以基于这些数据
数据数据管理是确保数据有效运作关键组成部分,它涉及到元数据收集、整合、管理和应用。以下是数据数据管理一些核心策略和实践:元数据管理架构及策略:元数据管理架构包括产生元数据数据管理功能包括元数据增删改查、变更管理、对比分析、统计分析等。这些功能有助于实现元数据在组织范围内信息共享,并对元数据变更历史进行查询,对变更前后版本进行比对。元数据中心:元数据、采集元数据、注册元数据和运维元数据。这一架构旨在通过统一元模型从各类IT系统自动采集元数据,并基于增量与存量两种场景,制定元数据注册方法,完成底座元数据注册工作。元数据作用:元数据数据台中治理与IT落地脱节问题。元数据管理工具:市面上存在多种元数据管理工具。元数据管理挑战与策略:企业在元数据管理面临挑战包括元数据质量问题、一致性问题、可用性问题和安全问题。为了应对这些挑战,企业扮演着重要角色,它支持企业指标、报表动态构建,数据服务统一管理和运营,并实现利用元数据驱动IT敏捷开发。元数据还统一管理分析模型,支持数据增值、数据变现,实现暗数据透明化,增强数据活性,并解决数据
业务,数据和AI是什么?业务:是公司业务集中化管理平台,通过集成各个业务系统和提供标准化业务模块服务,帮助公司提高业务协同能力和效率。数据:是企业数据集中化管理平台,通过统一数据存储、管理、分析和应用,提升数据价值和利用率,支持业务决策和创新。AI:是企业人工智能技术和应用集中化管理平台,通过整合各类人工智能算法、工具和平台,提供一站式开发、测试、应用和维护,侧重于数据资产管理、共享,信息化系统高度整合和数据分析服务快速响应。AI是在数据基础上,采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务,包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务,数据,AI区别业务解决是业务系统复杂性和运营效率低下问题,数据解决数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题,AI则是为满足企业数据智能化应用,简化算法开发、设计和部署过程,提高企业决策能力和运营效率。另外,业务数据时间轴比较前置,数据是后置,而AI则是基于数据和业务基础之上再次进行扩展和更新。业务
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数据管理
数据管理是企业数字化转型核心架构,它集成了数据管理数据治理、数据服务等多个方面,旨在为企业提供稳定、高效、安全数据支持和服务。以下是数据管理关键组成部分和设计原则:功能定位数据管理:负责对数据进行深入分析和挖掘,发现数据模式和规律。数据应用层:利用处理好数据进行分析、可视化、决策支持等应用,提升业务洞察力和运营效率。运维管理数据运维管理数据一个重要组成部分,它负责数据运行、维护和管理。运维管理包括数据连接、数据管理数据监控、任务调度等。功能定位是完成公司内部数据能力抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库之上,将大数据平台和数据仓库所实现功能以通用数据能力形式提供给企业所有部门。架构设计原则面向未来:数据应能容易地将新出现数据、人工智能、机器学习应用和框架加入系统。需求驱动:数据存在是为了更快、更好地满足业务部门需求,因此其架构设计应该以如何快速处理需求为核心。面向个体:系统每个使用者面对(用户、数据、应用、资源),架构设计必须考虑其变化和生命周期。容错能力:对于数据这样复杂系统,我们必须假设所有组件都有可能失败或出错。系统必须具备极强容错性以及在发生大多数错误时自动恢复能力
数据数据管理基础在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵资产之一。如何有效管理和利用这些数据,成为企业提升竞争力关键。数据作为一种新兴数据管理架构,正逐渐成为企业数字化转型核心支撑。本文将介绍数据基本概念及其数据管理基础,帮助读者理解这一重要技术架构。数据基本概念数据是企业级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,起到承上启下作用。与传统分散式数据管理方式相比,数据强调数据集中治理和统一服务。数据核心价值在于打破数据孤岛,实现数据资产化、服务化和价值化。数据数据仓库有着本质区别。数据仓库主要面向历史数据分析,而数据则更注重数据实时性和服务能力。数据湖虽然也能存储大量原始数据,但缺乏数据所具有的治理能力和服务导向。数据通过统一数据标准和治理体系,确保数据在整个企业范围内一致性和可靠性。数据管理,持续监控和改进数据质量。元数据管理数据"导航系统"。它描述了数据业务含义、技术属性和管理信息,帮助用户理解和发现数据。完善数据管理体系能够显著提高数据使用效率,降低沟通成本。数据目录
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...
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...
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...
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数据中台建设
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...
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。
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...
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...
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...