建设行业大数据平台

水利行业大数据平台：开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动各行业变革的重要力量，水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时，逐渐显露出其局限性，而大数据技术的出现，为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现，正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台，能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析，实现数据的互联互通和共享共用，为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台：究竟是什么？水利行业大数据平台，是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能，引领水利变革（一）全面感知，实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器，实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置，大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署，它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”，承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务，为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步，以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型，企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的行业大模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比，行业大模型更加专注于某个特定的行业，例如金融、医疗、法律等。行业大模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化，可以更好地理各种问题。然而，行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题，以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供大模型训练工具，帮助/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了

平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化

新能源行业大数据平台：开启能源新时代新能源行业大数据平台的崛起随着新能源行业的迅猛发展，数据量也呈现出爆发式增长。从能源生产环节的设备运行数据、发电数据，到能源传输过程中的电网数据，再到能源消费端的发展提供有力支持。引入大数据平台，对新能源行业而言具有重要意义。平台的关键功能与特点新能源行业大数据平台具备一系列强大的功能和特点，为新能源行业的发展提供了有力支持。（一）强大的数据采集与整合能力新能源行业大数据平台能接入各类新能源设备和系统，如风力发电机、太阳能板、储能设备等，实现对生产、运行、环境等多源数据的实时采集。通过先进的传感器技术和通信协议，这些设备和系统能够将自身运行的各种数据，如和处理。（二）深入的数据分析与挖掘新能源行业大数据平台利用先进的数据分析和挖掘技术，能够对采集到的海量数据进行深入分析，挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的规律和问题，为新能源企业的决策提供有力的数据和分析，成功预测了多起电池故障，提前进行了维护，避免了故障的发生，保障了储能电站的安全稳定运行。（三）直观的可视化展示新能源行业大数据平台通过直观的可视化手段，将复杂的数据转化为清晰易懂的图表、报表等

行业大模型是指针对特定行业或领域的需求，采用大规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用大模型相比，行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化，以更好地理解行业的语义和规范，更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用：智慧能源：在智慧能源领域，大模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如，通过分析历史数据和实时信息，模型可以预测能源需求，优化电网负荷，减少能源浪费中，大模型可以分析天文数据，帮助科学家发现新的星体和宇宙现象。智慧金融：金融行业利用大模型进行风险评估、欺诈检测、投资策略优化等。AI模型能够分析市场数据，预测股票走势，为投资者提供决策支持。自动驾驶。智慧医疗：在医疗健康行业，大模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯，AI模型能够提供更准确的诊断建议，甚至在某些情况下，能够发现人类医生可能忽略的细微症状。智慧城市：智慧城市利用大模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如，通过分析交通流量数据，模型可以优化交通信号灯控制，减少拥堵。在环境监测方面，AI可以帮助监测空气质量，预测并应对

需要包含多个子模型，如银行模型、资本市场模型、保险模型、货币政策模型、宏观经济模型等。这些子模型需要进行有效的集成和数据共享，以便全面考虑各种经济情况下的金融风险和影响因素。金融行业大模型可以应用于风险金融行业大模型是一个较为复杂的金融系统模型，其中包含了金融机构、金融市场、金融产品、经济政策等因素，可以用来模拟和测金融市场的波动和变化，作为金融风险管理和决策的重要工具。一个完整的金融行业大模型深耕金融领域，服务大量金融行业客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力，更加智能

），旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条，加速人工智能对产业赋能进程。基于无涯大模型，星环知识平台TKH打造了无涯·问知、无涯·问数、无涯·金融、无涯·工程等AI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、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，此前星环科技曾参编金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为标准的完善做出了重要贡献。此外星环科技还参与发起语料生态服务大模型可持续发展倡议，携手

企业大数据中心建设是指为了支持企业数据管理、分析和应用等业务需求而建设的大规模数据中心。在企业数字化转型中，大数据已经成为了企业的重要资产和核心竞争力。企业大数据中心建设的关键是系统架构设计和技术。安全管理方案：确保数据中心的安全性和可靠性，包括数据备份、容灾、安全防护等措施。运维管理方案：制定运维管理计划，包括资源调度、性能监测、故障处理、容量规划等内容。建设企业大数据中心的好处包括：支持企业加精准的服务和产品，满足不同客户的需求和喜好。增强企业竞争力：通过大数据分析，提升企业的核心竞争力，增强企业的生命力和可持续发展能力。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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...

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...

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...

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，...

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...

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...

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...