基于数据中台的管理

销售渠道，业务中台的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，企业可以基于业务中台迅速搭建新的业务场景，推出新的产品和服务。当市场上出现新的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，从海量数据中挖掘出有价值的信息，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中台进行风险管理。通过整合客户台提供业务场景和数据来源，数据中台对业务中台产生的数据进行整合和分析，为业务决策提供支持；AI中台则基于数据中台的数据和业务中台的业务场景，提供智能化的服务和应用，进一步提升业务效率和创新能力。深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中了传统业务系统之间的壁垒，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，实现业务的敏捷创新。例如，电商企业的订单管理、库存管理、物流配送等核心业务能力，经过整合和封装后，成为业务中台的

开源数据中台是指基于开源技术构建的数据管理平台，它为企业提供了一种经济实惠且高效的数据管理解决方案。特点灵活性与可定制性：开源的特性允许用户根据自身业务需求对数据中台进行定制和扩展，能够更好地适应了广泛的测试和验证，具备较高的安全性和稳定性。开源社区能够及时修复和更新问题，为数据中台的安全运行提供有力保障。良好的生态系统：开源的开放性和透明性使得数据中台能够与其他系统和工具无缝集成，形成完整的不同行业和企业的特殊数据管理要求。成本优势：开源技术通常是免费获取和使用的，这大大降低了企业的投入成本。并且开源社区的活跃性保证了其持续更新和维护，为企业提供了更好的支持。安全性与稳定性：开源技术经过数据管理生态系统，为企业提供更多的选择和灵活性。应用场景数据分析与洞察：帮助企业整合和处理各类数据，提供实时和离线的数据分析功能，支持企业快速生成报表和洞察数据背后的业务信息，以便做出更明智的决策。数据仓库建设：构建统一的数据仓库，将来自多个数据源的数据进行汇聚、清洗、转换和存储，为企业的数据分析和决策提供可靠的数据基础，提高数据的一致性和准确性。数据服务化：以服务的形式将数据提供给企业内部的各个

基于湖仓一体构建数据中台架构，可以采取以下几个步骤和方法：理解湖仓一体的关键特征：湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优点，提供了灵活的数据存储和高效的分析能力。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，提高数据处理的速度和效率。实现数据中台的步骤：构建数据中台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、数据中台建设等场景，帮助企业构建统一的数据平台，实现数据的共享和复用。，适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求，选择合适的湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系的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的搭建，以及以数据库技术为基础的自研分布式平台。数据集成与存储：在数据中台中，数据仓库用于存储结构化数据，适合快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，通过挖掘能够发挥出数据的更大作用。元

流程中的瓶颈和低效环节。通过对这些数据的分析，企业能够做出更精准的产能规划、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，数据中台提供了强大的支持。研发团队可以基于用户反馈数据、使用行为数据中台的应用在当今数字化浪潮中，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，成为各行各业面临的共同挑战。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正在改变企业处理数据的方式，为数字化转型提供了强有力的支撑。数据中台的概念与特点数据中台可以被理解为一个集中化的数据管理平台，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"的角色。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，将企业内部分散的数据资源整合起来，形成可共享、可复用的数据资产。数据中台的核心特点包括：统一的数据标准、集中的数据管理、灵活的服务能力和快速的响应机制。它打破了传统的数据孤岛现象，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，大大提高了数据的一致性和准确性。数据中台的主要应用场景在客户洞察领域，数据中台能够整合来自多个渠道的客户数据，构建完整的客户画像。企业可以基于这些数据

基于微前端的页面级服务能力。数据中台：数据中台则是通过数据技术，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，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。它更多聚焦于为前台一线交易台：业务中台的建设涉及到业务流程的抽象和服务中心的构建，它更侧重于业务系统的快速查询和业务交易。数据中台：数据中台则侧重于数据的存储、计算、清洗、汇总，构成企业强大的核心数据能力，为前台业务基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的能力提供强大的数据支持。业务中台和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们各自承担着不同的职责和功能，以下是业务中台和数据中台的主要区别：定义和定位：业务中台：业务中台是指将企业的业务逻辑进行拆分和重组，形成一个可类业务提供智能化的数据服务，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：业务中台：业务中台的目的是“提供企业能够快速，低成本创新的能力”。它的核心是“构建企业共享服务中心”。业务中台通过业务板块之间的链接和协同，持续提升业务创新效率，确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾。数据中台：数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，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。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用，简化算法的开发、设计和部署过程，提高企业的决策能力和运营效率。另外，业务中台和数据中台的时间轴比较前置，数据中台是后置的，而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台

数据中台的元数据管理是确保数据中台有效运作的关键组成部分，它涉及到元数据的收集、整合、管理和应用。以下是数据中台元数据管理的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中台的元数据管理功能包括元数据的增删改查、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的信息共享，并对元数据的变更历史进行查询，对变更前后的版本进行比对。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的元模型从各类IT系统中自动采集元数据，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。元数据的作用：元数据在数据中台中治理与IT落地脱节的问题。元数据管理工具：市面上存在多种元数据管理工具。元数据管理的挑战与策略：企业在元数据管理中面临的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、报表的动态构建，数据服务的统一管理和运营，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，实现暗数据的透明化，增强数据活性，并解决数据

数据中台的作用主要是以数据为核心，帮助企业更好地管理和利用数据，具体表现在以下几个方面：数据整合：数据中台可以将企业内部各个业务系统和数据源的数据进行整合，实现数据的共享和统一管理，避免数据孤岛和管理能力，确保数据的安全性、可靠性和可用性，同时还可以提供数据备份和恢复功能，保障数据的持久性和可追溯性。数据应用：数据中台可以为企业的业务和决策提供数据支持，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等应用，企业可以更好地管理和利用数据，实现数据驱动的决策和业务优化，增强企业的创新和竞争力。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，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。重复采集，提高数据的准确性和完整性。数据加工：数据中台可以对数据进行清洗、转换、计算、分析等处理，使数据更加规范化、精细化、可视化，提高数据的价值和应用效果。数据存储：数据中台可以提供可靠的数据存储和，帮助企业实现数据驱动的决策和业务优化。数据开放：数据中台可以提供数据开放和共享的接口和服务，为企业内部和外部的用户提供数据访问和交互的能力，促进数据的流通和共享，增强企业的创新和竞争力。通过数据中台

数据管理中台是企业数字化转型中的核心架构，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、安全的数据支持和服务。以下是数据管理中台的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，发现数据中的模式和规律。数据应用层：利用处理好的数据进行分析、可视化、决策支持等应用，提升业务洞察力和运营效率。运维管理数据中台的运维管理是数据中台的一个重要组成部分，它负责数据中台的运行、维护和管理。运维管理包括数据源的连接、数据库的管理、数据流的监控、任务的调度等。中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、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的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。架构设计原则面向未来：数据中台应能容易地将新出现的大数据、人工智能、机器学习应用和框架加入系统。需求驱动：数据中台的存在是为了更快、更好地满足业务部门的需求，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：系统的每个使用者面对的（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：对于数据中台这样复杂的系统，我们必须假设所有组件都有可能失败或出错。系统必须具备极强的容错性以及在发生大多数错误时自动恢复的能力

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...