数据中台和传统仓库

使用价值。核心理念：数据仓库主要从IT技术角度出发，关注数据的存储、整合和分析等方面；而数据中台则以业务为导向，强调数据服务于业务的关键地位。数据类型：传统数据仓库的数据来源主要是业务数据库，以结构化数据中台和数据仓库的区别：功能定位：数据中台主要关注数据的整合、管理、治理、交换和流转，它提供企业数字化转型所需的关键支持。而数据仓库则侧重于数据的存储、集成和分析，主要服务于决策支持和业务分析。应用场景：数据中台适用于企业数字化转型的各种组织形式，能大规模地跨部门、跨系统地进行数据整合，为业务研发提供数据支持。而数据仓库则主要面向特定的业务领域和问题，提供数据分析、挖掘和报告等服务。数据处理方式：数据中台利用现代化的信息技术，如云计算、大数据、AI和物联网等，实现数据的共享、流转和运营，满足企业数据资源共享和创新发展的需求。相比之下，数据仓库更偏向于批量、离线、载入式、定期和固化的数据处理方式。数据管理方法：数据中台融合了数据技术、数据治理和业务价值，从数据来源、数据归档、数据权限、合规和安全等方面进行全面管理和控制。而数据仓库则更注重数据质量、规范、清洗和建模等技术方法，以提高数据的

的普及加速了这一融合过程。云原生架构使得数据存储和计算资源可以弹性扩展，既支持传统的批处理分析，也能满足实时数据服务需求。这种技术趋同使得企业可以更灵活地设计自己的数据架构，不必严格区分中台与仓库数据中台和数据仓库的关系在当今数据驱动的商业环境中，数据中台和数据仓库作为两种重要的数据管理架构，常常被相提并论。虽然它们都服务于企业的数据需求，但在设计理念、功能定位和应用场景上存在显著差异。理解。它强调数据的共享复用能力，将企业数据资产进行标准化、服务化封装，形成可快速响应业务需求的数据能力中心。数据中台不仅包含技术组件，还涉及组织架构和流程的变革。架构与功能差异从架构上看，数据仓库通常采用分层设计，包括数据源层、ODS（操作数据存储）、DWD（数据仓库明细层）、DWS（数据仓库汇总层）和应用层。这种架构适合处理结构化数据，支持批处理模式，强调数据的准确性和一致性。数据中台则更加灵活功能定位上，数据仓库主要服务于历史数据分析、商业智能和报表需求，侧重于"事后分析"。而数据中台更注重"事中决策"，支持运营监控、个性化推荐、实时风控等场景，强调数据的即时价值和业务赋能。互补与协同关系数据

等方面。数据中台则更多地以业务为导向，强调数据服务于业务的关键地位，从整合、管理、治理、交换和流转等方面提供支撑，助力企业数字化转型。能够处理的数据类型不同：传统数据仓库的数据来源主要是业务数据数据中台和数据仓库是两个不同的概念，它们在数据管理和应用方面有着各自独特的功能和定位。以下是它们之间的主要区别：功能定位不同：数据仓库主要用于数据的存储、集成和分析，主要面向决策支持和业务分析。数据中台则侧重于数据的整合、管理、治理、交换和流转等方面，是企业数字化转型的关键支撑。场景应用不同：数据仓库主要面向特定的业务领域和业务问题，提供数据分析、挖掘和报告等服务。数据中台适用于面向企业数字化，以满足企业数据资源共享和创新发展需要。数据仓库则更偏向于批量、离线、载入式、定期和固化的数据处理方式。数据管理方法不同：数据中台融合了数据技术、数据治理和业务价值三者，实现对企业客观数据和主观数据的转型的各种组织形式，可以大规模地跨部门、跨系统地数据整合，为业务研发提供数据支撑。数据处理方式不同：数据中台采用了现代化的信息技术，如云计算、大数据、人工智能和物联网等，把数据打通、共享、流转和运营起来

数据中台和数据仓库是两个不同的概念，数据仓库更多关注于数据的存储、整合和分析，而数据中台则侧重于数据的服务化和业务价值的转化。数据中台可以看作是在数据仓库基础上的进一步发展，它提供了更加灵活和广泛的按照一定的时间间隔进行数据更新。数据中台数据中台的数据处理更强调数据的实时性和灵活性。除了传统的ETL方式外，还会采用实时数据采集技术，以保证数据的及时性。并且数据中台的数据加工是为了快速生成数据报告。企业管理者可以通过数据仓库查看财务报表、销售报表等，分析业务的历史发展情况，进行战略规划和绩效评估。数据中台数据中台的应用场景更侧重于快速响应业务需求，推动业务创新。它可以为企业的各种业务应用提供数据服务，如个性化推荐、精准营销、智能客服等。通过数据中台，企业可以实现业务的快速迭代和创新，提升用户体验。四、数据架构和治理数据仓库数据仓库的架构相对比较固定，通常是按照主题域进行分层设计，如ODS（操作数据层）、DW（数据仓库层）、DM（数据集市层）等。数据治理主要关注数据的质量、一致性和完整性，以确保数据仓库中的数据能够准确地支持决策分析。数据中台数据中台的架构更加灵活和开放，它强调数据的

数据仓库和数据中台是两个在数据处理和分析领域中常见的概念，它们各自有不同的特点和用途。以下是它们之间的主要区别：概念定位：数据仓库：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于工具将数据从多个来源抽取到数据仓库，并支持复杂查询和多维数据模型。数据中台：除了具备数据仓库的一些功能外，数据中台更强调数据的服务化和业务价值转化。它涵盖了从数据采集、存储、治理到服务、分析的全流程，提供数据API、数据查询、数据推送等功能。应用范围：数据仓库：主要场景是支持管理决策和业务分析。数据中台：则更适合用于连接企业的各个部门和业务线，以实现数据共享和协作。技术实现：数据仓库：通常是一个独立的、标准化的产品，侧重于数据的存储和管理。数据中台：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。数据使用：数据仓库：更侧重于对原始数据支持企业的管理决策。它是一种容器，可以存储大量结构化数据，借助于ETL（抽取、转换、加载）工具，将数据从多个来源抽取到数据仓库中。数据中台：是一种企业级的数据管理和服务平台，它整合了企业内外部的各种数据

介绍数据中台的基本概念、核心功能以及它为企业带来的价值。什么是数据中台数据中台是一种企业级的数据共享和服务平台，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，起到承上启下的作用。不同于传统的数据仓库或数据湖服务的方式提供给各个业务部门使用。这种架构打破了传统的数据孤岛现象，使得数据能够在全企业范围内流动和共享。数据中台的核心功能一个完整的数据中台通常包含以下几个关键功能模块：数据集成与开发平台：负责从数据中台介绍在当今数字化时代，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，成为许多组织面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐受到各行各业的关注和采纳。本文将为您，数据中台更强调数据的资产化、服务化和业务化。它不是一个简单的技术平台，而是一套包含组织架构、流程规范和技术工具在内的完整体系。数据中台的核心思想是将企业内分散的数据资源进行统一整合、治理和标准化，然后以权限管理：通过细粒度的权限控制和数据脱敏技术，保障数据在共享过程中的安全性。数据中台的价值实施数据中台能够为企业带来许多价值：首先，它显著提高了数据的使用效率。通过统一的数据标准和接口规范，业务部门可以

场景，如数据驱动的产品开发、个性化推荐等。技术栈：数据仓库：通常使用传统的关系型数据库管理系统。数据中台：可能使用更现代的技术栈，以支持大数据的处理和分析。数据中台是一个更全面、更灵活的数据管理和服务平台，而数据仓库则更专注于为分析和报告提供结构化的数据支持。数据中台和数据仓库是数据管理和分析领域中的两个重要概念，它们在功能和应用上有一些区别：数据仓库。数据中台：可以处理更广泛的数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来源也更多样化，可能包括业务系统、社交媒体、物联网设备等。实时性：数据仓库：通常强调数据的批处理，数据更新可能是周期性的，不一定支持实时查询。数据中台：更强调实时性，能够支持实时数据处理和分析，以满足快速变化的业务需求。灵活性和扩展性：数据仓库：结构相对固定，扩展性较差，一旦建立，修改成本较高。数据中台：更加灵活，可以根据业务需求快速调整数据模型和处理流程，支持敏捷开发和快速迭代。功能和应用：数据仓库：主要用于支持复杂的查询和分析。数据中台：除了数据分析，还包括数据治理、数据共享、数据服务等功能，可以支持更广泛的业务

数据中台和数据仓库是两个在数据处理和分析领域中常见的概念，它们各自有不同的特点和用途。以下是它们之间的主要区别：定义和目的：数据仓库：是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，主要用于支持企业或组织的决策分析处理。数据仓库更侧重于存储和管理企业数据，以便进行查询和分析，管理历史记录。数据中台：是一种集成平台，它将数据资源和服务整合到一个统一的平台上，实现数据的集中管理和服务。数据中台的核心思想是避免重复建设数据中心，减少浪费，提高数据管理效率。功能和作用：数据仓库：主要功能包括数据集成、数据清洗和转换、数据存储、数据分析和报表等。数据仓库通过ETL工具从数据源中提取数据，然后合作让业务价值得到释放，成为企业数据资产管理中枢。数据中台更注重数据的整合和共享，以及数据服务化后提供给业务系统的能力。业务关联：数据仓库：重在建数据，更侧重于为决策流程提供支持，主要由IT团队创建和维护。数据中台：将建、治、管、服放到同样的高度，不仅关注数据的存储和管理，还关注数据的服务化和业务价值转化，数据仓库只是数据中台的一个子集。技术架构：数据仓库：架构通常包括数据层、语义层和分析层，涉及

数据仓库、数据湖和数据中台是企业数据管理的三个核心概念，它们各自有不同的特点和应用场景。数据仓库（DataWarehouse）：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库更侧重于存储和管理结构化数据，支持决策分析。数据湖则存储原始数据，提供灵活性，适用于大数据分析和探索。数据中台则是企业级的数据管理和分析平台，整合数据湖和数据仓库的功能，促进数据共享和复用，支持业务需求的灵活性。结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖允许在数据存储后再进行处理和分析，提供了更高的灵活性和敏捷性。数据中台（DataMiddlePlatform）：数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式。它依据企业特有的业务模式和组织架构，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现四个核心能力，用于支持管理决策和信息的全局共享。它主要存储经过清洗、转换和集成的结构化数据，便于进行快速的查询和分析。数据湖（DataLake）：数据湖是一个集中式存储库，可以存储任意规模、任何类型的原始数据，包括

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...