银行业数据治理与数字化转型

银行业数字化转型是指银行在数字化技术的基础上进行的全面升级，以提高效率、创造新的产品和服务，并为客户提供更好的用户体验。数字化转型的核心是让客户通过银行的数字化渠道获得更、更高效的服务。通过数字化渠道，银行可提供在线贷款、在线开户、自助存款和提款等一系列服务，从而更加方便和高效地服务客户。数字化转型还将改变银行的管理模式和业务流程，使银行管理更加精细化和高效化。银行业数字化转型是推动银行业升级的必然趋势，对于银行而言，数字化转型不仅是一项挑战，更是一个机遇。银行业要加强技术创新，提升数字化服务水平，才能满足客户的需求、适应行业变革，实现可持续发展。星环科技助力银行业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

智能化服务。数据分析和人工智能：数字化转型还可以使银行业更好地利用数据。通过数据分析和人工智能技术，银行可以更好地了解客户需求、风险管理、交易过程等方面。例如，银行可以利用数据分析了解客户的消费习惯和。例如，利用云计算技术，银行可以实现更快速的交易处理和更安全的数据存储，同时降低成本。数字化转型是银行业未来发展的重趋势。银行需要重视数字化转型的意义，以适应数字化时代的需求。通过数字化转型，银行可以随着数字时代的到来，银行业也开始进入数字化转型的时代。银行数字化转型可以使银行业更加高效、便捷和安全地为客户提供服务。在数字化转型方面，银行业需要关注以下几个方面：营销和客户服务数字化：随着互联网的普及和电子商务的兴起，客户对银行业的营销和服务也提出了更高的要求银行业需要将营销和客户服务数字化，例如将网站、手机应用程序和社交媒体等平台用于与客户进行沟通和互动，提供24小时在线客户服务，并推出一些生活方式，从而推出更定制化的金融产品和服务。云计算和大数据：云计算和大数据技术也是数字化转型的重要组成部分。通过云计算和大数据技术，银行可以更好地处理和存储大量数据，从而为客户提供更快捷、便利的服务

银行业数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。以下是银行业数据治理的几个关键点：数据治理纳入公司治理范畴：银行业金融机构应将数据治理纳入公司治理，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。遵循基本原则：银行业金融机构数据治理应遵循全覆盖原则、匹配性原则、持续性原则和有效性原则。这意味着数据治理需要覆盖数据的全生命周期，适应业务规模和风险状况，并持续有效地推动数据真实准确客观地反映实际情况，并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理：银行业评估机制：建立数据治理自我评估机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面，并按年度向银行业监督管理机构报送的数据治理架构，明确各层级的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据采集与管理：加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。数据安全与隐私保护：建立数据安全策略

能减少风险、满足合规要求，更能释放数据潜能，成为银行数字化转型的重要推动力。未来，随着技术的发展和监管环境的变化，银行数据治理将持续演进，为银行业创造更大价值。银行数据治理在数字化时代，数据已成为银行业核心的资产之一。银行每天处理着海量的交易数据、客户信息和市场动态，如何有效管理和利用这些数据，不仅关系到银行的运营效率，更直接影响风险控制和客户服务质量。银行数据治理正是为此而建立的一套系统性方法。数据治理的概念与重要性数据治理是指通过制定政策、流程和标准，确保数据的质量、安全性和可用性的全过程管理。对于银行业而言，数据治理不是单一的技术问题，而是涉及法规；三是挖掘数据价值，支持精准营销、风险定价等业务创新。银行数据治理的核心要素银行数据治理包含多个相互关联的组成部分。数据质量管理是基础的环节，需要通过数据清洗、标准化和验证等手段，消除重复、错误和不一致的数据。元数据管理则是对数据本身的描述信息进行管理，帮助理解数据的含义和来源。数据安全管理在银行业尤为重要，包括对敏感数据的加密、访问权限控制和操作审计等措施。数据生命周期管理规定了数据从创建

，成为全景银行。于海军认为数据治理和数据赋能两条路要并行去走，无论是金融行业还是金融科技公司都面临“降本增效”的问题，数字化、智能化转型是必须要做的，要为未来做储备，精细化管理是关键。岳鹏表示数字化转型终是要对业务做支撑，金融机构的科技公司要保证整个产品和解决方案在行业中具有一定的前瞻性。，8场会前技术培训。来自国内外政府、金融、交通、能源、制造等行业的近2000名嘉宾汇聚上海，共同探讨新的大数据技术发展趋势、国产化数据库、数字化转型、数据安全、数据要素与流通等热门话题。26日下午的科技部副总经理马宁分享了《廊坊银行零售营销数字化转型实践》。数字化转型是商业银行打造面向未来核心竞争力的必然选择，廊坊银行以逐步建设数据驱动型银行为数字化转型总体目标，从数据治理体系、数据中台体系、数据；三是产品和转型服务升级。戴工玖表示无论渠道、服务方式等如何变化，银行业务的本质并没有变，利用数字技术手段帮助业务发展是关键的点，数字化转型的意义不是仅仅“数字化”，它包含的是为客户随时随地提供服务数字金融平行论坛，来自东亚银行、浙江农商联合银行、廊坊银行、安硕信息、浦发银行科技合作共同体部分成员单位的金融行业大咖聚焦金融数字化转型新范式，分享了各自的数智化实战经验，把脉金融数字化转型新趋势，勾画

新兴科技与银行业的深度融合，已经成为促进商业银行数字化转型升级的重要推动力量。我国存在多层次的银行体系，在各自的领域发挥优势，但同时，各类银行机构经营发展情况分化严重。兴业银行通过银银平台，形成完整查询接口。TDH平台的高性能和便捷的扩展性，可以进行更加详尽、不断更新进步的客户标签分类，便于后续的数据应用和挖掘。在银银平台中，客户标签系统应用于对于客户的个性化推荐、目标客户的卡券推送、流失客户预警等专业的产品和服务体系，不断发展同业合作，开创了同业合作的新体系。应用效果1）迁移informix数据仓库原有数据和程序应用，大大地提高数据处理效率将informix数据仓库数据和程序应用迁移到TDH大数据平台。银银数仓整合部门内多个源系统基础数据和行内EDIP数据，每日批量处理，耗时长，难以满足业务对数据的时效性要求。TDH大数据平台大大的改善了之前平台存在的数据处理速度慢影响生产等问题，采用分布式处理，将大量来源的数据进行存储、管理和应用、挖掘，提高生产效率，应对高并发数据查询等业务需求。TDH平台的线性扩展性方能，也为银银平台不断扩大的业务数据、更高的数据应用和挖掘需求，提供了更加便捷的

深耕金融领域多年，有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验，能够深度赋能银行业数智化转型。比如星环科技基于其大数据基础平台TDH助力北京银行建设新一代大数据平台，替代进口数仓，既能支持传统数仓数据的迁移，又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求；紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践，聚焦于大数据平台的升级与迁移，以多模型数据平台技术为依托，实现湖仓技术架构统一，对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力，具有较强的借鉴意义等。近日，沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》，凭借在大数据与人工智能领域的技术优势，以及深耕金融领域多年的成功经验，星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研，以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究，围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开，分析了多家银行人工智能与大数据应用案例，旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大数据

躬行实践银行数智化转型应用探索随着数字新基建和信创的不断推进，星环科技推出了大数据平台等数字化基础平台产品，被众多银行及其他金融机构选用。除银行业外，在为证券、保险、基金等金融细分领域的数智化转型和并非相互取代，而是逐步过渡并兼收共存。当前银行数智化转型处于数字化向智能化过渡时期，信息化阶段的业务系统建设是数字化和智能化发展的基础。中国银行业机构法人数量及主要银行图谱银行数智化转型变革思路全景图为代表，介绍中国本土数字化厂商基于数字新基建的发展，为银行业提供优质的数智化转型解决方案报告目录1应势而动：银行数智化转型大势所趋2深入解构：银行数智化转型变革思路3破局之道：数字新基建助推银行数智化转型4躬行实践：银行数智化转型应用探索5月10日，星环科技与亿欧智库联合发布了《九层之台，起于累土：数字新基建助推银行数智化转型》报告。报告围绕银行数智化转型和数字新基建展开，指出“纵向基础建设+横向数据联通”是银行数智化转型的根本路径数智化转型具体细分为领导力与组织转型、渠道转型、营销转型、风控转型、核心系统转型和核心技术应用，并对每一细分方向的变革思路做详细阐释。银行数智化转型主要分为三个阶段：信息化、数字化和智能化，三个阶段之间

现有的交易接口即可实现网联交易的传输和处理；二是合作银行业务系统与银银平台对接，合作行无需“新增一套报文、新增一个系统、新增一个网络”，大大减少系统建设及今后的升级、运维管理成本；三是合作银行通过兴业个人柜面代理结算、代理接入现代化支付系统业务起步，已发展成为涵盖支付结算、财富管理、科技管理输出服务、资本及资产负债结构优化服务、代理国际结算等八大业务板块的完整金融服务解决方案。银银平台改变了商业银行银行代理接入需要确保业务安全。在业务进行中，银银平台还会针对用户进行个性推荐、潜在客户转化、老客户流失预警等等，提高用户体验，这就要求平台具备数据分析、应用和挖掘的能力。银银平台选择采用星环TDH平台，对已有的数据中心进行改造，为不断升级的业务提供更加稳妥、快速的数据服务，并为更深层数据挖掘夯实基础。2、大数据应用痛点兴业银行银银平台链接众多银行、证券公司的线上线下，网站和移动端数据，随着银银平台，便于后续的数据应用和挖掘。在银银平台中，客户标签系统应用于对于客户的个性化推荐、目标客户的卡券推送、流失客户预警等，在更加详尽的客户标签系统下，可以进行更多数据挖掘，提高推荐和推送的准确率，并且更加

人工智能技术正成为打造新质生产力的重要引擎，为金融、制造、交通、政务等众多行业企业数字化转型和高质量发展带来新的动能。星环科技通过自主研发，可以向用户提供一站式企业级大模型生产及应用全流程开发工具链，让大、办公、审查等场景的应用，明确银行业大模型在数据资源、开发部署、运维管理和服务应用方面的技术能力，为银行业大模型技术研发者和选型者提供评估参考规范，推动银行业大模型健康发展。当前以大模型为代表的新一代近日，中国信通院正式发布《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：银行业》标准。星环科技凭借在大规模预训练模型领域的积累和洞察，积极参与了《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：银行业》标准的制定工作。在标准编制过程中，不仅提供了关于技术透明度的相关见解，关注模型的可解释性和公正性，还针对事后审核机制进行了讨论，提供了金融模型的监管和风控的相关部分建议。此外，还分享了在模型维护方面的实践经验，为模型的持续优化和迭代提供了一些策略和方法。《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：银行业》标准是银行业大模型标准，主要用于规范银行业大模型在客服、营销、反诈

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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。

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...