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

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

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

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正逐渐成为企业构建数字化能力的基石。这两类中台虽然各有侧重，但共同构成了企业应对快速变化市场环境建设中，企业需要根据自身情况制定中台战略。一般来说，数字化程度较高的企业可能更适合先建设数据中台，充分挖掘数据价值；而以技术驱动为核心的企业则可能优先建设技术中台。无论哪种路径，目标都是构建企业级的的技术支撑体系。数据中台：企业的数据价值枢纽数据中台本质上是一个集中化的数据共享服务平台，其核心目标在于打破企业内部数据孤岛，实现数据的统一治理和价值挖掘。传统企业往往面临数据分散在不同系统中、标准不。技术中台：企业创新的加速器与技术中台侧重于数据不同，技术中台关注的是企业共性技术能力的沉淀和复用。在传统IT架构下，每个业务系统往往独立开发相似的技术组件，造成资源浪费和维护困难。技术中台通过将通用、数据库等通用组件；开发框架层提供标准化的开发工具和脚手架；微服务层则沉淀了用户中心、支付服务等业务通用能力。技术中台的优势在于其能够大幅提高研发效率。当新的业务需求出现时，开发团队可以直接调用技术中台已有

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

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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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。

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...