资产证券化大数据平台

近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术，整合现有数据，接入外部数据，构建高性能大数据大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）和大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）进行大数据平台建设和数据治理，并在部署后的运行期间，数据资产规模突破120TB平台，能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求；通过数据治理，建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地，保证数据的真实、准确、连续、完整，有利于提升公司的经营管理能力、改进管理效率，为投资银行业务高效发展保驾护航。为了提高数据治理水平，进一步探索挖掘大数据价值，有效赋能前端应用，恒泰证券与星环科技合作，利用星环，数据库采集超过50个，采集表规模突破7000+，全年完成的开发需求超过200个，涉及部门数量10+，在大数据平台的支撑下开发了安全微管家、日志数据上链、埋点管理系统等，数据治理体系进一步完善，全年完成数据模型超过20个，大数据内外价值实践获得不断突破。

智能中心呢，简单的就是：集数据资产、智能数据平台、数据应用组装的大数据解决方案。整体结构如下图所示，业务需求进入“大数据智能中心”，智能数据平台基于完善的数据字典，快速抽取合适的数据资产，在智能调度下，所以是总部后台、分支机构、客户服务的链接纽带。山西证券的CRM、MOT正在逐步由大数据智能中心进行直接支撑。为管理赋能，这里以山西证券正在全力推进的大数据风控平台建设为例。为改变当前风控系统都是烟囱式的技术架构，造成各系统使用不便，迭代缓慢，定制化需求几乎无法得到满足。因此我们构建以大数据为中心，以统一数据治理为管控的全面风控平台。主要由4部分，一个风险管理驾驶舱，呈现核心风险指标，风险监控和风险管理山西证券科技金融部副总经理林永峰和大家分享了山西证券在大数据智能中心构建过程中的问题与经验，演讲内容主要包括以下三个方面：一、数据工作常见问题二、大数据智能中心三、大数据应用介绍01、数据工作常见问题各位领导、现场的各位大数据同仁，大家好，感谢主办方的邀请，由我来分享一下山西证券在大数据方面的一些工作实践：“大数据智能中心助力科技证券构建”。报告分3个部分：背景、内容和应用。首先讲2个问题，作为

金融大数据解决方案的首要环节，如同从众多源头汇聚信息的洪流。在这个过程中，需要从证券交易系统、行情数据源、新闻资讯平台等多渠道获取数据。对于证券交易系统，通常通过API接口来实现数据的采集。API接口解锁证券金融新引擎：大数据解决方案全解析证券金融大数据：全景透视（一）定义与内涵证券金融大数据，是指在证券金融领域内，通过各种渠道收集而来的海量数据集合。这些数据来源广泛，涵盖了证券交易过程中产生的了证券市场的整体走势、指数变化、成交量等宏观信息，能让投资者和从业者对市场的整体状况有清晰的认识。客户数据涉及投资者的个人信息、投资偏好、交易历史、资产规模等，对于金融机构了解客户需求、提供个性化服务至关重要。宏观经济数据，像GDP增长、通货膨胀率、利率变动等，这些宏观经济指标的变化会对证券市场产生深远影响，是投资者进行投资决策时不可或缺的参考依据。（二）独特属性证券金融大数据具有显著的特点，这些特点决定了其在处理和分析上的复杂性与挑战性。首先是数据量大，随着证券市场的持续发展和交易活动的日益频繁，每天产生的数据量呈指数级增长。大数据解决方案：关键构成（一）数据采集：广纳信息洪流数据采集是证券

效果：资产化处理能够有效改善企业资产负债率和利润率，减少数据资源投入期对利润的影响。资本化应用：数据资本化包括数据信贷融资与数据证券化，利用数据资产实现保值、增值和流通。数据要素资产化是指将数据转化为具有明确产权和价值属性的资产，进而通过市场机制进行配置和交易，实现数据价值最大化的过程。以下是数据要素资产化的几个关键点：定义：数据资产化是将数据作为一种资产进行等方面提出要求。资产化过程：数据资产化的过程包括业务数据化、数据资源化、数据产品化和数据资本化。这个过程涵盖了数据生产采集、资源盘点、合规审查、分类分级、产品加工、质量评估、价值评估、合规登记、产品流通、流通存证、安全管理、资源入表、资本化应用及资产运营等环节。资产化目标：数据资产化的目标是通过全过程管理，使企业数据合规化、标准化、增值化，创造经济利益。资产化意义：数据资产化能够释放数据价值，挖掘内部数据价值，优化生产模式，提升运营效率，实现数据与金融体系接轨。实施路径：数据资产化的实施路径包括数据生产与采集、数据资源盘点、数据合规审查等关键步骤。资产化实践：企业相继尝鲜数据资产入表，将数据资源

一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术，整合现有数据，接入外部数据，构建高性能大数据平台，能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求；通过数据治理，建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地大数据平台自动化每天分析T-1日的公司层面的业务数据，并且自动化以Excel图表的方式通过邮件分发给相关人员。数据类型包括开户、资产、渠道、金融产品、公私基金等综合多维度数据，满足了公司领导和各业务人员对业务数据的基本分析需求。，利用星环大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）和大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）进行大数据平台建设和数据治理，并在部署后的运行期间，数据资产规模突破基于Slipstream、Inceptor等TDH组件设计的星环平台架构替换原有开源平台架构，降低了大数据建设的安全风险；通过星环智能大数据资产目录catalog保证平台执行sql可追踪、智能分析

一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术，整合现有数据，接入外部数据，构建高性能大数据平台，能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求；通过数据治理，建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地大数据平台自动化每天分析T-1日的公司层面的业务数据，并且自动化以Excel图表的方式通过邮件分发给相关人员。数据类型包括开户、资产、渠道、金融产品、公私基金等综合多维度数据，满足了公司领导和各业务人员对业务数据的基本分析需求。，利用星环大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）和大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）进行大数据平台建设和数据治理，并在部署后的运行期间，数据资产规模突破基于Slipstream、Inceptor等TDH组件设计的星环平台架构替换原有开源平台架构，降低了大数据建设的安全风险；通过星环智能大数据资产目录catalog保证平台执行sql可追踪、智能分析

存储分散，交叉使用不便、数据处理缺乏统一规范、数据知识共享不便、任务调度不便等问题，针对上述问题，山西证券以当前和潜在的业务需求为导向，建设集数据资产+智能数据平台+智能数据应用的一体化大数据，全面风控平台，实现决策数据化，为管理赋能。通过山西证券大数据智能中心建设，实现业务、客户、管理方面的智能化、数字化，提升业务价值。金融知识图谱应用与探索星环科技高级技术专家翟雷从知识图谱的本源出发，对智慧化、数字化金融的未来。圆桌论坛来自联储证券、山西证券、申万宏源证券、安信证券齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，不同规模的公司如何建设大数据平台”这一主题进行圆桌对话。对于中小型起步比较晚的券商化，促进技术创新和发展。后，张月鹏以证券AI应用场景--舆情分析与证券池管理、智能投研、智能客服、智能监管、金融风控为例，讲述了当大数据2.0碰到人工智能1.0的，数据、平台、场景缺一不可。三者相互融合和促进，才能实现数字化金融科技的飞跃。招商基金大数据及机器学习实践招商基金大数据和机器学习负责人朱春霖介绍，引入大数据之前，招商基金的数据中心包括投研数据中心、营销数据中心、数据平台体系的基础建设

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。

存储分散，交叉使用不便、数据处理缺乏统一规范、数据知识共享不便、任务调度不便等问题，针对上述问题，山西证券以当前和潜在的业务需求为导向，建设集数据资产+智能数据平台+智能数据应用的一体化大数据，全面风控平台，实现决策数据化，为管理赋能。通过山西证券大数据智能中心建设，实现业务、客户、管理方面的智能化、数字化，提升业务价值。金融知识图谱应用与探索星环科技高级技术专家翟雷从知识图谱的本源出发，对智慧化、数字化金融的未来。圆桌论坛来自联储证券、山西证券、申万宏源证券、安信证券齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，不同规模的公司如何建设大数据平台”这一主题进行圆桌对话。对于中小型起步比较晚的券商化，促进技术创新和发展。后，张月鹏以证券AI应用场景--舆情分析与证券池管理、智能投研、智能客服、智能监管、金融风控为例，讲述了当大数据2.0碰到人工智能1.0的，数据、平台、场景缺一不可。三者相互融合和促进，才能实现数字化金融科技的飞跃。招商基金大数据及机器学习实践招商基金大数据和机器学习负责人朱春霖介绍，引入大数据之前，招商基金的数据中心包括投研数据中心、营销数据中心、数据平台体系的基础建设

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...