大数据平台数据资产管理

大数据平台数据服务在当今信息爆炸的时代，数据已经成为驱动社会进步和经济发展的重要资源。大数据平台数据服务作为处理和利用这些数据的关键技术，正逐渐渗透到各行各业，改变着我们的工作和生活方式。本文将介绍大数据平台数据服务的基本概念、核心功能及应用场景。大数据平台数据服务是指通过集成、存储、处理和分析海量数据，为用户提供有价值的信息和决策支持的技术体系。这些平台通常具备高吞吐量、高可扩展性和高容错性，能够处理来自不同来源的结构化和非结构化数据。其核心目标是从庞杂的数据中提取有用信息，转化为知识，服务于业务决策和创新。大数据平台的核心功能主要包括数据采集、存储、处理和分析。数据采集是大数据服务的开始平台数据服务的应用场景极为广泛。在商业领域，企业利用这些平台分析消费者行为，优化营销策略，提高运营效率。零售商可以通过分析购物数据预测趋势，调整库存；金融机构能够识别欺诈交易，控制风险。在公共服务方面，大数据帮助城市管理者优化交通流量，改善公共安全，提高应急响应能力。医疗健康领域则利用患者数据分析疾病模式，支持精准医疗决策。此外，在科学研究、环境保护、农业等多个领域，大数据服务都展现出潜力。大数据

打破数据孤岛：多业务平台数据集成的奥秘多业务平台数据集成是什么在当今这个数字化程度日益加深的时代，数据已然成为了企业实现成功运营与创新发展的核心资产。随着企业业务的不断拓展以及数字化转型的持续推进、清洗、转换和加载，使其能够在一个统一的框架下进行管理和分析，实现数据的共享与业务的协同。多业务平台数据集成的重要性多业务平台数据集成对企业发展至关重要，它能解决数据孤岛问题，整合分散数据，为企业运营。多业务平台数据集成将这些分散的数据汇聚在一起，为企业进行深度数据分析提供了可能。集成后的数据可以通过各种数据可视化工具，以直观的图表、报表等形式呈现出来，让企业管理者和业务人员能够更清晰地了解业务的，了解客户的历史情况，从而更高效地解决客户的问题，提升客户的体验。（五）降低运营成本从数据管理的角度来看，多业务平台数据集成减少了数据的冗余存储，降低了数据存储成本。同时，统一的数据标准和规范也降低“数据孤岛”。多业务平台数据集成，正是打破这些“数据孤岛”的有力武器。它指的是将来自多个不同业务平台的数据，整合到一个统一的数据存储库或环境中的过程。在这个过程中，需要对不同格式、结构和语义的数据进行抽取

大数据平台安全是一个多维度、多层次的问题，涉及到技术、管理和法规等多个方面。以下是一些大数据平台安全的关键策略和工具：安全策略数据安全管理组织架构：建立规范的信息安全管理组织架构，包括策略层、管理，保护用户隐私。数据销毁：使用国际标准进行数据清除、磁盘消磁以及物理销毁，避免数据泄漏风险。安全工具数据治理工具：提供数据治理框架，支持数据管理团队协作管理大数据资产和元数据。数据安全态势管理工具：帮助专业人员映射不同云平台上的数据，并进行分类。数据安全运营管理平台：构建平台化、体系化、可视化、智能化的数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测、事后审计。数据脱敏工具：如行云管家提供的解决方案，包含数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等功能。最佳实践加密：在大数据管道中建立可扩展的加密实践，包括静态数据和传输中的数据。用户访问控制：基于角色的访问管理，遵循最小特权原则，限制对用户任务所需的工具和数据的访问。云安全监控：使用自动扫描工具检查公共云资产是否存在安全漏洞。集中密钥管理：集中管理密钥，提高密钥安全性。数据安全合规评测：包括安全运营管理合规评测和安全技术合规评测方法

大数据资产平台是指企业或机构内部，构建了数据生命周期的全流程管理平台，目的是存储、管理和分析数据、以提升数据资产效益的平台。大数据资产平台是企业全面管理其市场数据、客户数据、运营数据、业务数据、产品数据等多类数据资源的核心平台。在这样一个平台上，可以实时获取、清洗、统计、汇总、分析企业各类数据，促进数据共享、优化数据处理，提高数据利用价值，充分挖掘数据的价值。数据资产目录软件-TranswarpCatalogTranswarpCatalog数据资产目录软件，支持主流数据源的元数据和血缘信息的自动采集、更新、版本管理，统一异构多源的元数据管理来完成全局化的数据资产管理流程。此外Catalog通过智能化手段提供数据特征、相似性分析、资产推荐等功能，提效数据应用流程。

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。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、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。计算和存储。存储可以存储结构化、半结构化、非结构化数据，计算包括实时计算、离线计算、交互式计算、图计算等。数据仓库层：负责存储和管理数据。可以采用分布式存储系统或关系型数据库等存储方式，根据数据的规模

标签的开发全过程。TranswarpBackup：星环数据灾备工具TranswarpBackup和配套的解决方案，帮助大数据平台客户在遇到特殊情况时，能够在特定时间要求内将平台数据恢复至既定时间点已经成为了一个亟待解决的问题。数据资产管理工具的出现为企业提供了一种高效便捷的解决方案。星环大数据开发工具-TranswarpDataStudioTranswarpDataStudio(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。核心组件Waterdrop：Waterdrop是为开发人员和数据库管理人员提供的数据库开发工、各种平台上的各种格式的数据同步或集成到大数据平台上，通过简洁、统一的可视化界面快速配置数据流转流程，实现异构平台和数据源之间的数据流转。SQLBook：网页版的SQL开发环境，提供了SQL的编辑、智能

，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据

，成功通过了双方的产品认证，能很好地保障TDH大数据平台数据安全。大数据分析已成为数字化转型战略中的第一要务，如何在享受大数据带来益处的同时，保障海量数据安全，也成为组织在数字化转型过程中亟待解决的核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。为更好地保障大数据平台海量数据安全，服务于各行业客户，星环科技与爱数强强联合，凭借双方在各自优势领域的技术积累，联合打造了AnyBackupTDH数字化时代下，大数据平台已成为组织重要的基础设施，存储着众多核心业务数据，承载着关键业务的运行。如金融行业的“千人千面”、医疗行业通过大数据分析实现疫情的精准防控等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多（TranswarpDataHub）大数据平台保护方案。AnyBackupTDH大数据平台保护方案，可实现数据高效、经济、安全的保护，为广大行业客户的数字化转型之旅保驾护航。不仅如此，星环科技与爱数已完成了兼容性测试问题。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术，保障数据可以在加密状态下被计算、被共享，数据不会被攻击和被泄露

大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五，大数据平台需要具备弹性扩展的能力。基础平台服务通过虚拟化技术和资源管理工具，能够根据需求动态调整资源分配，支持平台的水平扩展和垂直扩展。这使得企业能够灵活应对数据规模的变化，降低硬件投资成本。（三）降低运维成本基础平台服务通过自动化管理和监控工具，简化了大数据平台的运维工作。运维人员可以通过统一的管理界面监控平台的运行状态，快速发现和解决问题。此外，虚拟化技术和容器化技术也降低了运维的复杂性大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍

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...

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。

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...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...