构建数据中台搭建技术

搭建数据中台是一个复杂的过程，涉及到需求分析、架构设计、技术选型、实施步骤等多个方面。以下是主要步骤：1.明确目标与规划确定业务目标：与企业各部门沟通，了解其业务需求和期望通过数据中台解决的问题，如中台，同时对数据进行清洗，去除错误、重复和不完整的数据，并进行数据格式统一等转换操作。数据整合与关联：通过数据仓库、数据湖等技术将来自不同数据源的数据进行整合，建立数据之间的关联关系，如将用户的交易体系搭建数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、数据字典和编码规则等，并建立维护和更新机制。元数据管理：构建元数据管理系统，收集和管理数据的元数据，包括业务元数据和技术元数据，建立元数据之间的提升营销精准度、优化供应链管理等，以明确数据中台的建设目标。规划数据中台蓝图：根据目标，设计数据中台的整体架构和功能模块，包括数据采集、存储、处理、服务等各个层面的规划，同时制定项目实施计划，确定阶段数据处理工具来实现这些流程，以提取有价值的信息和知识。5.数据服务层搭建设计数据服务接口：以服务的形式将数据提供给用户和应用系统，构建RESTfulAPI或SQL-like接口，明确接口的请求和返回

构建数据中台涉及核心功能模块设计、多层技术架构搭建、行业应用适配以及方法论遵循，旨在整合企业数据资源，提升管理与决策效率，支持业务创新与发展。1.数据中台的核心功能数据中台主要包含以下几个核心，确保数据中台的高效运行。2.数据中台的技术架构数据中台的技术架构是一个复杂而多层次的系统，主要包括以下几个层次：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件行业在教学、科研、管理等方面产生了大量的数据，数据中台可以帮助教育机构实现对这些数据的整合和分析，优化教学资源配置、提升科研效率、加强学生管理。4.数据中台的构建方法论构建数据中台可以分为以下几个步骤：理现状：梳理企业已拥有的数据、业务特点，使用的技术，部门等企业组织形态等现状。立架构：架构中包含“组织架构”、“业务架构”、“技术架构”、“应用架构”、“数据架构”。组织架构：保证中台项目的顺利落地需要企业考虑的整体组织保障，其中角色主要包含：业务人员、IT人员、供应商、相关负责人。业务架构：保证数据中台能够适用于企业业务的业务管理流程。技术架构：主要针对数据中台中数据存储、计算相关技术选型

搭建数据中台需要从架构设计、技术实现和应用案例等多个方面进行考虑。以下是一个详细的指南：数据中台架构数据中台的架构通常包括以下几个层次：工具平台层：这是数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术：虽然严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。技术实现数据存储框架：数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后经过处理框架。应用案例电商平台：通过数据中台整合多渠道的数据，收集用户行为数据，利用大数据分析技术进行用户画像和行为预测，提供个性化的购物推荐和广告投放。金融行业：整合客户的各类数据，如交易记录、信用记录、行为数据，如数据采集、数据存储、数据计算和数据安全等。数据资产层：这是数据中台的核心层，依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。主题域模型：面向业务分析，如订单、合同、营销等业务抽象的集合。标签模型：设计与主题域模型方法类似，涉及企业经营过程中的实体对象，如会员、商品、门店、经销商等。算法模型：包括定场景、数据源准备、特征工程、模型设计、模型训练、正式上线、参数调整等环节。数据应用层

构建相应的数据服务和应用，包括数据查询、数据可视化、数据挖掘、机器学习等。不断优化和改进：数据中台的建设是一个漫长的过程，需要不断地评估和优化，以满足不断变化的业务需求。同时，还需要对新的技术和工具构建数据中台需要以下几个步骤：明确数据中台的目标和价值：首先需要明确数据中台的目标，并确定其在业务上的价值，例如提升数据分析效率、支持决策、推动业务创新等。设计数据中台的架构：数据中台需要一个合理的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。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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告》（HypeCycleforICTinChina）数据中台领域推荐供应商；入选Gartner《2022年分析与商业智能技术成熟度曲线报告》数据中台领域全球推荐供应商。

数据中台和技术中台：数字化转型的双引擎在数字化转型的浪潮中，数据中台和技术中台已成为企业构建数字化能力的核心基础设施。这两个概念虽然经常被同时提及，却有着不同的定位和功能，共同支撑着现代企业的技术出现时，开发团队可以专注于业务逻辑的实现，而不必从零开始搭建技术基础设施。同时，技术中台也促进了技术标准的统一，有利于系统的长期维护和演进。双中台协同：1+1>2的效应数据中台和技术中台虽然各有侧重企业先建设技术中台，打好技术基础后再构建数据中台；有的则从数据中台入手，先解决数据治理和应用的痛点。无论哪种路径，目标都是实现技术和数据的深度融合，为企业创造持续的数字化竞争力。在全企业范围内流动和共享，避免了重复建设和资源浪费。数据中台不仅提高了数据利用效率，还为基于数据的决策和创新提供了坚实基础。技术中台：数字化能力的"工具箱"与技术中台相比，技术中台更像是企业的"技术工具箱"，它提供了一系列可复用的技术组件和中间件，帮助业务应用快速构建和迭代。技术中台通常包含以下几类能力：微服务框架、分布式中间件、开发运维工具链、通用技术组件等。这些能力被打包成标准化服务，供各业

数据化转型的重要基础，可以帮助企业更好地利用数据，实现业务增长和业绩提升。企业在搭建数据中台的过程中，需要注意规划和预算，人力和技术入，安全机制和数据共享，以确保数据中台的成功长期利用。，实现企业数据的全面价值。二、数据中台搭建的步骤1、制定数据中台规划在搭建数据中台之前，企业需要对当前的数据管理进行全面的分析和评估。然后，企业需要根据现有的数据和业务需求，制定一份数据中台规划，确定搭建数据中台的目的和考虑因素，并制定搭建数据中台的计划。2、实现数据采集在数据中台搭建的第一步，需要将各个业务部的数据进行采集，主要包括各种数据源的相互连接、任意数据源的数据采集、实时和批量模式下的数据采集等。3、构建数据仓库数据中台的核心是数据仓库，数据仓库是存储企业各类数据的中心仓库。为确保数据质量和数据安全，数据仓库要具备足够的存储空间和强大的性能，同时也要支持多种数据格式和处理方式。4、数据随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业重要的资产之一。数据中台作为一个强大的数据管理平台，可以帮助企业高效地管理和利用数据。此外，数据中台也可以帮助企业提升数据质量，促进数据共享和数据创新。数据中

搭建的主要成本构成，帮助企业在预算规划时做出更明智的决策。一、数据中台搭建的主要成本构成数据中台的搭建成本可分为前期投入和持续运营两大部分。前期投入主要包括技术基础设施、软件许可、系统集成和人力资源数据中台搭建成本在数字化转型的浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的关注。然而，企业在决定搭建数据中台时，往往对成本构成缺乏清晰认识。本文将系统分析数据中台。系统集成是将各类数据源、应用系统与数据中台对接的过程，这部分工作往往需要专业团队完成，成本不容忽视。人力资源成本则涵盖项目规划、系统开发、测试验证等环节的技术人员投入，特别是具备数据架构、大数据处理等专业技能的人才，其人力成本相对较高。持续运营成本包括数据维护、系统升级、人员培训等长期支出。数据维护涉及数据清洗、质量监控等日常工作；系统升级则需适应业务变化和技术演进；人员培训确保团队能够熟练使用数据中台间接成本，考虑三年到五年的长期运营支出。同时，明确数据中台的预期价值，建立投入产出评估机制，确保投资回报率符合预期。数据中台建设不是一蹴而就的项目，而是持续演进的过程。企业应充分认识其成本构成，制定

如何搭建数据中台在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一个融合技术、数据、业务和组织的系统工程。本文将为您解析搭建。搭建数据中台是一场涉及技术、数据和组织的深刻变革，需要企业有清晰的战略定力和执行力。只有将数据真正转化为企业的核心资产和能力，才能在未来竞争中占据优势地位。和业务化，能够快速响应前端业务需求，为智能决策提供支撑。搭建数据中台的五个关键步骤战略规划与业务对齐搭建数据中台首先要从企业战略出发，明确建设目标。需要回答几个关键问题：为什么要建数据中台？希望解决等。建立统一的数据标准，包括命名规范、数据字典、质量标准和安全等级。这一阶段往往需要处理历史遗留系统的数据整合问题，可能涉及复杂的数据清洗和转换工作。技术架构设计与实现数据中台的技术架构通常包括数据门槛。持续优化与价值实现数据中台建成后，关键在于持续运营和优化。建立数据价值评估体系，定期回顾数据中台对业务目标的贡献度。随着企业数字化转型的深入，数据中台也需要不断演进，适应新的业务场景和技术趋势

能力和资源来完成建设任务。（二）搭建架构：筑牢数据根基数据架构设计是构建数据中台的核心环节，它如同大厦的基石，决定了数据中台的稳定性和扩展性。一个完善的数据架构通常包括数据源层、集成层、存储层、处理层拆解集团数据中台构建：从0到1的数字化破局之路数据中台：集团数字化转型的“新引擎”在数字化浪潮席卷全球的当下，集团企业面临着前所未有的挑战与机遇。如何在海量的数据中挖掘价值，驱动业务创新与高效运营，成为了企业实现可持续发展的关键。数据中台，作为数字化转型的核心驱动力，正逐渐成为众多集团企业的战略选择。集团数据中台构建全攻略（一）前期规划：谋定而后动在构建集团数据中台之前，进行全面而深入的需求分析与规划是至关重要的。这一步骤如同绘制航海图，为后续的建设工作指明方向。明确构建目标是首要任务，是为了提升决策效率、优化业务流程，还是为了推动产品创新？只有清晰地界定目标，才能确保数据中台的建设与集团的数据中台的计算核心，负责对存储层的数据进行处理和分析。采用大数据处理技术，，实现数据的批量处理和实时处理。通过数据挖掘、机器学习等算法，对数据进行深度分析，提取有价值的信息和知识。例如，通过聚类分析发现

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...