浙江大数据平台建设方案

及数据挖掘技术，形成系统化解决方案，媒体也深度报道了浙江农信以大数据技术打造金融“大数据平台”实现科技引领数字化转型的成果。通过参观星环科技展厅，查阅资料，座谈交流的形式，双方进一步沟通了已经合作的集中度较高的重要外包商，开展现场评估检查。星环科技作为浙江农信重要的信息科技提供商，助力浙江农信大数据项目上线了一批非常有特色和具有突破创新的应用，该项目针对精细化管理难题，运用大数据、实时处理、地图大数据、人工智能基础软件技术驱动产品创新与赋能升级所做的工作表示赞赏。希望公司继续加强信息安全风险水平意识，保障技术水平及产品质量。参观交流过程中，围绕新金融、新科技产业生态新的发展阶段，双方针对浙江农信依托数字化转型积极探索前沿技术等相关问题进行了重点交流，近些年浙江农信已经实现数据资源的快速处理和深度应用，逐渐将“数据”打造成为自身核心竞争力，对业务发展的支撑和服务能力得到跨越式发展，体现了金融8月26日，浙江省农村信用社联合社（简称“浙江农信”）风险合规部副总经理杨纲一行来访星环科技参观交流。星环科技联合创始人、副总裁朱珺辰、金融事业部副总经理詹谦、金融行业架构总监张晓明、金融事业部区域

上海浙江的AI产业发展为目标，覆盖人工智能头部企业、初创企业、高校、科研院所等，旨在发掘上海浙江优秀人工智能团队，基于昇腾全栈AI软硬件平台，围绕人工智能深度学习技术，探索有具体落地场景的创意方案。同时将自身在人工智能领域的技术和实践经验进行分享，为上海市、浙江省人工智能产业的发展做出贡献。此次获奖方案正是星环科技模型生产和应用平台SophonAutoCV与华为昇腾的强强联合。在具体落地应用方面，以宁波某区视觉感知平台为例，该市数字媒体管理中心每天会有大量的视频流接入，期望建设统一的视频智能分析中台，实现价值数据存储、过程资产积累和硬件计算资源统一分配等。星环科技提供的数据、模型和应用资产积累，及价值沉淀，硬件资源利用率提升20%。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。未来星环科技还将继续深耕技术创新，携手更多生态伙伴为更多行业用户提供高效可靠、稳定安全的解决方案，助推产业数字化转型，为我国大数据和人工智能产业发展贡献力量！

大数据平台建设是一个涉及多个层面的复杂过程，包括数据采集、存储、处理、分析和服务等多个环节。以下是一些关键点和实践案例，可以帮助理解大数据平台建设的各个方面：需求分析与规划阶段业务需求调研：与企业被使用。确定平台目标与功能：根据业务需求，明确大数据平台建设的目标，如提高数据处理效率、实现数据共享与整合、支持数据驱动的决策制定或推动业务创新等。规划大数据平台的功能模块，通常包括数据采集、存储因素，选择最适合的技术组合。设计大数据平台的架构，一般包括数据来源层、数据接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。数据采集与存储建设阶段数据采集系统搭建：针对不同类型的数据源，采用相应的内各个业务部门（如销售、市场、财务、生产等）深入沟通，了解他们对数据的使用场景、痛点以及期望从大数据平台获取的价值。梳理业务流程，确定哪些环节产生数据、需要收集什么样的数据以及数据如何在业务流程中流动和、处理、分析、可视化和数据治理等功能。技术选型与架构设计规划：评估不同的大数据技术框架和工具，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据仓库、数据挖掘工具和数据可视化工具。根据平台的目标、功能需求和数据规模等

集团大数据平台建设方案一、建设目标整合集团内分散在各子公司、各业务系统的数据，打破数据孤岛，形成统一的数据资源池，实现数据的集中管理与共享。利用大数据分析技术，深度挖掘数据价值，为集团战略决策、业务优化、风险管控等提供数据驱动的支持，提升集团整体竞争力。搭建高效、稳定、可扩展的大数据平台架构，满足集团不断增长的数据处理和业务发展需求，适应未来数字化转型的趋势。二、功能模块数据管理功能：提供数据分析，生成分析报告和可视化图表。数据应用：将数据分析结果应用到集团的业务决策、运营管理和风险控制等方面，实现数据价值的转化。五、安全保障措施物理安全：大数据平台部署在安全可靠的数据中心，具备完善的物理：建立数据共享平台，实现集团内各子公司、各部门之间的数据共享；提供数据开放接口，对外向合作伙伴和客户开放部分脱敏数据，促进产业链协同发展。数据安全功能：采用身份认证、访问控制、数据加密等技术，保障数据的标准管理，统一集团内数据的定义、格式和编码规则；数据质量管理，实时监控数据质量，及时发现并修复数据错误和异常；数据生命周期管理，对数据的创建、存储、使用、归档和销毁进行全流程管理。数据分析功能：支持多维

大数据平台建设实施方案在当今信息化时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。大数据平台作为数据采集、存储、处理和分析的核心基础设施，其建设对于各行各业都具有重要意义。本文将探讨大数据平台建设实施方案的关键环节，帮助读者了解如何科学、有效地构建大数据平台。一、需求分析与规划大数据平台建设的开始是进行详细的需求分析。不同行业、不同企业对大数据的需求各不相同，因此必须明确平台建设的目标和预期，确保平台能够适应业务发展和数据增长的需求。二、技术架构设计大数据平台的技术架构设计是建设过程中的核心环节。一个典型的架构应包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。数据采集层负责从各种数据数据清洗、格式转换、验证测试等步骤。对于实时性要求高的系统，还要设计平滑过渡方案，避免业务中断。同时，要建立完善的监控体系，实时掌握平台运行状态，及时发现和解决问题。四、运维与优化平台建成投入使用，制定全面的建设规划。规划应包括平台的整体架构设计、技术路线选择、实施步骤安排和资源配置计划。同时，要评估现有IT基础设施，确定哪些资源可以复用，哪些需要新建。规划阶段还应考虑平台的扩展性和未来升级路径

智造大数据平台建设方案随着工业4.0时代的到来，制造业正经历着前所未有的数字化转型。在这一背景下，智造大数据平台作为支撑智能制造的核心基础设施，其建设已成为制造企业提高竞争力的关键路径。本文将系统阐述智造大数据平台的建设方案，帮助读者理解其架构、功能与实施要点。平台建设的必要性传统制造企业在生产过程中积累了海量数据，包括设备运行参数、产品质量信息、供应链物流数据等。然而，这些数据往往分散在不同反馈不断优化平台功能。智造大数据平台建设是制造业数字化转型的重要抓手。通过系统规划、分步实施，企业能够逐步释放数据价值，实现生产智能化、决策科学化。系统中，形成信息孤岛，难以发挥整体价值。智造大数据平台通过统一的数据采集、存储和分析，能够打破数据壁垒，实现生产全流程的可视化、可分析和可优化。平台架构设计一个完整的智造大数据平台通常采用分层架构学习、可视化等工具，支撑各类智能制造应用。上层是应用场景层，涵盖设备预测性维护、工艺优化、质量分析等具体业务场景。关键技术组成平台建设涉及多项关键技术。物联网技术实现设备数据的实时采集与传输，边缘

大数据基础平台建设方案：让数据为你所用在这个信息爆炸的时代，数据就像一座座金矿，蕴含着巨大的价值。但如何开采这些"金矿"？这就需要一座"现代化矿山"——大数据基础平台。本文将带你了解这座"矿山"的建设方案。一、为什么要建设大数据平台？想象一下，你是一家大型超市的老板。每天，收银系统会产生销售数据，监控系统会产生客流数据，会员系统会产生消费行为数据。这些数据分散在各个系统中，就像散落的珍珠，无法，就像工厂的安保系统。三、建设大数据平台需要哪些技术？建设大数据平台需要一系列先进的技术工具：Hadoop：大数据领域的"瑞士军刀"，提供分布式存储和计算能力。Spark：快速的数据处理引擎，可以处理建筑工具，帮助我们搭建起稳固的大数据平台。四、如何建设大数据平台？建设大数据平台就像建造一座大厦，需要循序渐进：1.打好地基：搭建硬件环境，部署基础软件。2.搭建框架：实现数据采集、存储、计算等核心功能。3.完善设施：添加数据治理、安全管理、监控告警等功能。4.持续优化：根据业务需求不断改进和扩展平台功能。在整个建设过程中，我们还需要注意数据质量、系统性能和安全防护，确保平台的稳定运行。大数据基础

处理敏感数据时，要符合相关法律法规的要求。人才团队建设同样关键。大数据平台的有效运用需要数据工程师、分析师和科学家等多角色的协作，组织应当投资于人才培养和跨部门合作机制。大数据平台方案正在成为企业数字化大数据平台方案：现代数据管理的核心架构在信息爆炸的时代，数据已成为企业的宝贵资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各类组织面临的重要挑战。大数据平台方案应运而生，它是一套综合性的技术架构，旨在解决从数据采集到价值提取的全流程问题。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常包含多个功能层，每层承担不同的数据处理职责。数据采集层负责从各种源头获取数据，包括结构化数据库、半结构化日志文件和非结构化社交媒体内容等。这一层需要解决多源异构数据的实时或批量收集问题。数据存储层是大数据平台的基础设施，采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够水平扩展以容纳PB级甚至EB级数据。现代存储计算框架实现复杂的数据转换和聚合操作。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的引擎，它使得数据可以并行处理，大幅提高计算效率。这种框架将任务分解为多个子任务，分配到集群中的多个节点同时执行，汇总

，费用显著降低；六是解决人员技能问题，通过技能培训、大数据场景方案设计与研讨、联合开发等建设省联社和农商行大数据人才队伍；七是促进创新成果共享，先行先试，树立典型，组织大数据应用场景共享；八是统一平台升级维护，省联社负责基础平台升级维护，提供性能优化方案，保障平台稳定运行。提供了一整套大数据基础平台和大数据应用解决方案，切实有效的提高了农商行大数据应用和分析能力。案例背景商业银行拥有海量的交易数据，数据是金融的核心。随着大数据技术的不断发展，各银行也开始投身到大数据应用自建大数据服务平台应用存在以下痛点难点：建设成本高：综合考虑软件硬件资源配置、软件许可、应用迁移，平均单家建设费用近300万元。维护成本高：平台建设完成后需要长期的后期维护，平台维护所需成本较高。运维要求，同时为各个农商行共享准实时数据处理、数据建模、客户画像、关联图谱等多个方面的实施经验，充分协助农商行开展在大数据方面的运用，共享省联社大数据服务平台的建设成果，从单一的批量数据交互和传统BI分析部署，直接使用、修改完善和再发布成新产品。建设基于容器的大数据平台架构平台基于容器的大数据平台架构，可以达到以下特性：多租户的平台架构（1）租户隔离：多租户和资源管理，并达到租户隔离和资源池化。（2

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...

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...

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、...

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...

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...

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、...

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...

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...