大数据平台技术与应用

这一挑战，大数据技术应运而生。大数据技术是一种能够处理海量数据的技术，通常用来处理需要海量数据以及需要进行复杂计算、分析和挖掘的数据。与传统的数据处理技术相比，大数据技术具有能够处理海量数据、处理速度快以及数据多样性的特点。大数据技术的应用能够帮助企业和个人快速获取并分析大量数据，以便制定更精准的决策。大数据技术的应用范围非常广泛，以下是其中一些示例：金融领域：大数据的应用在金融领域非常广泛。银行地保护患者的健康。零售领域：大数据技术在零售领域的应用也非常广泛。通过分析客户的购物行为，零售商可以更加了解客户的需求和偏好，以便有效地推销产品和服务。同时，零售商还可以通过分析销售数据和运营数据，来优化其营销策略，从而提高销售额和利润。制造业领域：大数据技术还在制造业领域得到了广泛的应用。制造商可以通过大数据技术提高生产线的效率和生产能力，从而提高其生产率和生产质量。通过分析工作进展情况和品质监控数据，制造商可以更好地了解其生产过程，从而提高其生产效率。大数据技术是当今社会中的一种重要技术，已经广泛应用于各个行业。通过分析大量的数据，企业和个人可以更加精准地了解其业务和市场，从而制定更加准确的战略和决策。尽管大数据技术仍面临着许多挑战，但它仍将继续发挥着重要的作用，推动经济发展和社会进步。

分析工具Sophon和星环云课堂服务，从管理服务结构、终端布局设置、系统互联互通、垂直资源共享与管理功能覆盖五个层面搭建棉花生产全产业链的农业大数据应用云平台。平台分为三个部分，分别为大数据可视化展示平台、大数据实时处理框架、数据标准化管理系统。集成农业资源、棉花生产、农业遥感、农业机械、棉花质量与市场信息等功能，整合大量分散的农业信息，为棉花生产提供全方位的服务。关键技术全生命周期数据治理技术通过战略物资。中国作为世界上大的棉花生产国，在悠久的植棉历史中积累了丰富的数据资源，形成了具有不同地域特色的棉花生产栽培理论和技术体系。面对棉花生产领域多年来积累的海量数据，如何应用大数据技术进一步提升、农业机械、棉花产品质量与市场信息等多个层面进行集成应用。相较于传统感知监测系统，遥感网、物联网技术获取数据范围大、数量多、速度快，可以客观、准确、及时地提供作物生长信息，硬件成本节省80%以上决策不科学，农业资源利用率低；生产控制不精准，劳动强度大、先进装备少方面。解决方案平台构架采用“可视化展示平台+数据管理系统”的设计方法，利用星环科技大数据基础平台TDH、大数据开发工具TDS、智能

大数据技术作为一项前沿技术，应用非常广泛，如金融、医疗、交通、教育、制造业、物流等。金融领域：大数据技术可以通过对银行系统、证券交易、保险等方面的大量数据进行分析，发掘潜在的风险和机会。同时，还可，提高城市交通安全性。星环科技大数据技术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。经过多年自主研发，通过聚合车辆和人员位置数据，可以实时分析车辆流量和交通拥堵情况，从而提供交通预测和优路线规划。此外，大数据技术能够分析交通事故的数据，发现潜在的危险点，提取有关数据培训和补救措施，从而降低交通事故率，星环科技建立了多个产品系列：一站式大数据基础平台TDH、分布式数据库ArgoDB及交易型数据库KunDB、基于容器的智能数据云平台TDC、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和超融合大数据可以通过分析市场价格和股票走势，预测未来的股票走势，从而制定更好的投资策略。医疗领域：可以对医疗保健领域的大量数据进行分析，以便更好地管理疾病、找到治疗方案和预防疾病。例如，通过大数据技术，可以分析

大数据应用与管理是指在大数据环境下，对数据进行有效的收集、存储、处理、分析和应用的过程。以下是对大数据应用与管理的详细介绍：大数据应用金融行业：交易欺诈识别：通过大数据分析，可以识别出交易欺诈行为用户需求，优化产品设计和营销策略。智慧城市：整合交通、医疗、教育等各个领域的数据资源，实现城市管理的智能化和精细化。大数据管理数据采集：使用各种工具和技术从不同数据源中收集数据，如日志收集框架、数据迁移工具等。数据存储：将数据存储在合适的存储系统中，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。数据处理与分析：使用大数据处理框架进行数据处理和分析。数据治理：确保数据的质量、安全性和合规性，包括数据清洗医疗数据，预测疾病的发生风险和流行趋势。智慧医疗：帮助医生分析患者的病历、检查结果等信息，提供更准确的诊断和治疗建议。零售行业：商品推荐：电商平台和零售商根据用户的购买历史、浏览行为等数据，为用户提供，帮助金融机构减少损失。精准营销：分析客户的消费行为和偏好，实现精准营销，提高营销效果。信贷风险评估：通过分析客户的信用记录、收入和支出等信息，评估信贷风险。医疗保健：疾病预测与预防：收集和分析大量的

做出更明智的决策。大数据平台技包含了多种技术，包括数据库、分布式计算存储、分析和可视化工具等。数据库技术：大数据平台技术中的数据库技术能够有效地管理和存储海量的数据。与传统数据库不同的是，大数据平台技术大数据平台技术（BigDataPlatform）是指一种用于管理、处理和分析大规模数据的软件工具和技术体系。大数据平台技术可以帮助企业、机构等把海量的数据转化为有用的信息，探索数据之间的关系，从而这个问题的关键。它可以将计算任务分配给多个计算节点，每个节点分别计算一部分数据，后汇总结果，有效地提高了处理数据的速度和效率。大数据存储技术：大数据平台技术需要具备高效、可靠的存储系统。为了容纳数据的高复杂性和超大规模，存储系统也需要采用分布式存储技术，将数据存储在集群的多个节点上，以避免单点故障。在存储技术上，大数据平台技术主要使用的是面向列的存储技术，而不是传统的关系型数据库中的行存储技术。列存储可以在海量数据中快速定位数据，提供高效的数据查询和处理速度。大数据分析技术：分析技术是大数据平台技术核心的部分之一，因为它可以从海量的数据中提取有价值的信息。常用的分析技术包括数据挖掘、机器学习

大数据平台构建是一个复杂的系统工程，涉及到多个技术组件和流程环节的整合，以下是其详细介绍：需求分析与规划明确业务需求：深入了解企业的业务流程、业务目标以及数据分析需求，确定大数据平台需要支持的业务，方便用户理解和使用数据。平台监控与运维监控系统：建立平台监控系统，对大数据平台的各个组件和任务进行实时监控，包括数据采集、存储、计算、分析等过程，及时发现和解决问题。运维管理：制定运维管理流程，包括系统部署、配置管理、故障排除、性能优化等，确保大数据平台的稳定运行和高效性能。场景，如实时数据分析、批量数据处理、数据挖掘等。规划平台架构：根据业务需求和数据规模，设计大数据平台的整体架构，包括数据采集、存储、计算、分析、可视化等功能模块，以及各模块之间的关系和交互方式。数据采集与接入确定数据源：识别企业内外部的数据源，如数据库、文件系统、日志文件、传感器数据等，明确数据的格式、频率和规模。选择采集工具：根据数据源的特点，选择合适的采集工具。数据接入：将采集到的数据接入到大数据平台中，进行初步的清洗和转换，如去除噪声数据、统一数据格式等。数据存储与管理选择存储技术：根据数据的类型和访问需求，选择合适的存储技术。数据管理：建立数据管理机制，包括数据目录、元数据管理、数据

大数据平台的应用在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了新时代的"石油"，而大数据平台则是开采、提炼和利用这一宝贵资源的核心设施。大数据平台通过整合多种技术手段，实现了对海量数据的高效处理与分析，其应用已经渗透到社会生活的方方面面，深刻改变着我们的生产方式和生活方式。大数据平台在商业领域的应用较为广泛且成熟。零售企业通过分析顾客的购买记录、浏览行为和地理位置信息，能够精准描绘用户画像，实现个性化推荐方法，加速新药研发进程。公共卫生部门通过监测和分析流行病数据，能够更早发现疫情苗头，及时采取防控措施。城市管理是大数据平台应用的另一个重要场景。智慧城市系统通过接入交通摄像头、环境传感器和公共服务数据故障，避免非计划停机。供应链管理系统通过分析原材料价格波动和市场供需变化，帮助企业优化采购决策，减少生产成本。农业领域也在逐步应用大数据技术。通过土壤传感器、气象站和卫星遥感收集的数据，农民可以精确大数据平台的应用。学习分析系统通过记录学生的作业完成情况、在线学习行为和测试成绩，为教师提供个性化的教学建议。教育管理部门可以分析不同地区、学校的教育资源分布和使用效率，制定更合理的教育政策。在线教育

数据中台与大数据平台在核心能力、功能定位、应用场景等方面存在明显的区别，数据中台更侧重于业务服务和数据的直接利用，而大数据平台则更侧重于技术实现和数据处理能力。数据中台与大数据平台的主要区别可以从通常是其核心功能之一，但可能更侧重于技术层面的数据管理和优化。应用开发与发布：数据中台：强调自助的、多租户的数据应用开发及发布，使得业务人员可以根据自己的需求快速开发和部署数据应用。大数据平台：通常要求使用者具备一定的编程能力，更多地服务于技术层面的数据开发和分析。服务与业务距离：数据中台：距离业务更近，能够更快速地响应业务和应用开发需求，为业务提供速度更快的服务。大数据平台：作为底层通用技术能力，服务于数据的存储、处理和分析，但可能距离直接的业务需求较远。数据共享与复用：数据中台：在实现数据能力的共享和复用的过程中，需要协调复用和效率的矛盾，通过工具体系让企业各部门方便地共享抽象出的数据能力。大数据平台：虽然也支持数据共享，但可能更侧重于技术层面的数据集成和共享，而不是业务层面的直接服务。以下几个方面进行概括：功能定位：数据中台：是一个集成和管理企业内外部数据资源的技术平台，旨在提供统一的数据服务和数据分析能力，其核心目标是打破数据孤岛，实现数据的高效利用。大数据平台：更侧重于技术

处理需求。本文将介绍几类主流的大数据技术平台及其特点。分布式存储与计算平台分布式架构是大数据处理的基础，这类平台通过将数据和计算任务分散到多台服务器上，实现了横向扩展能力。最典型的代表是开源分布式文件系统部署和灵活扩展。它们与云存储、身份认证、监控告警等云服务深度集成，提供了开箱即用的体验。同时，这些平台也开始支持混合云和多云部署模式，满足不同企业的IT策略需求。大数据技术平台种类繁多，各有侧重。企业在选择平台时，需要考虑数据规模、处理延迟要求、分析复杂度、团队技能水平以及预算等因素。未来，随着人工智能、边缘计算等技术的发展，大数据平台将继续演进，提供更强大、更易用的功能。了解这些平台的特点和应用场景，有助于我们更好地利用数据创造价值。大数据技术平台有哪些？大数据技术平台是当今信息技术领域的重要组成部分，它为企业、科研机构和政府部门提供了处理海量数据的能力。随着数据量的爆炸式增长，各类大数据平台应运而生，满足不同场景下的数据组件。它们能够有效处理批量数据，适合离线分析场景。随着技术的发展，一些平台还增加了对实时计算的支持，扩展了应用范围。实时数据处理平台与传统批处理平台不同，实时数据处理平台专为低延迟场景设计。它们采用

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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、...