国内主流的数据治理平台

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内主流析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类；电信运营商通过实时分析优化网络质量；政府部门借助数据中台提升治理效能。不同厂商根据自身技术特点，形成了差异化的行业解决方案组合。技术特色上，国内厂商在实时计算、多模数据处理、隐私计算等前沿领域取得了

分析与机器学习组件，为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型的全套工具。技术特点分析国内主流大数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心，如生态系统组件，在此基础上进行了深度优化和本土化国内好用的大数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步和商业发展的重要力量。国内大数据平台经过多年发展，已经形成了较为完善的生态系统，能够满足不同规模企业和机构的数据改造。在架构设计上，这些平台普遍支持横向扩展，能够根据数据量增长灵活增加计算和存储资源。安全性方面，平台通常提供完善的数据加密、访问控制和审计功能，满足国内数据合规要求。此外，一些平台还特别优化了对处理需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能，为用户提供一站式的大数据解决方案。平台核心功能优秀的大数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统，能够处理海量结构化与非中文文本处理的支持，在自然语言处理方面具有本土优势。应用场景举例大数据平台在各行各业都有广泛应用。在互联网行业，平台被用于用户行为分析、个性化推荐和广告精准投放。金融领域则利用这些平台进行风险控制、反

、分析和应用的全套解决方案。这些平台不仅减少了企业使用大数据技术的门槛，也为数据价值的挖掘提供了有力工具。平台主要功能与服务国内主流的大数据服务平台通常具备几大核心功能模块。首先是数据存储与管理模块国内较知名的大数据服务平台大数据服务平台的兴起随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在这一背景下，国内涌现出一批专业的大数据服务平台，它们为各行各业提供数据存储、处理传播趋势，为科学防控提供数据支撑。技术特点国内大数据服务平台在技术上呈现出几个显著特点。一是注重自主创新，许多平台采用了自主研发的核心技术，确保数据安全和系统可控。二是强调易用性，通过简化操作流程和提供决策制定。还有数据安全模块，确保数据在采集、传输、存储和使用全流程中的安全性。这些平台往往采用分布式架构，能够弹性扩展计算和存储资源，满足不同规模企业的需求。同时，它们也提供标准化的API接口，便于与其他系统集成，实现数据的有效流转和应用。行业应用场景大数据服务平台在各行各业都有广泛应用。在金融领域，它们被用于风险控制、精准营销和反欺诈分析；在零售行业，帮助商家进行消费者行为分析和库存优化；在智慧

国内有什么好的数据平台？在当今大数据时代，数据平台已成为企业、研究机构乃至个人获取和分析信息的重要工具。国内数据平台经过多年发展，已形成较为完善的生态系统，能够满足不同层次、不同领域的数据需求。这些优化提供依据。从服务模式来看，国内数据平台既有面向企业客户的B2B服务，也有面向个人开发者的开放API。B2B服务通常提供定制化解决方案，包括数据清洗、建模分析和可视化展示等增值服务。开放API则减少平台各具特色，在数据质量、覆盖范围、更新频率和使用体验等方面各有侧重。行业数据平台则专注于特定垂直领域，如制造业、零售业、房地产业等。这些平台通过整合行业上下游数据，提供从生产端到消费端的全链条信息。相比综合型平台，行业数据平台的数据颗粒度更细，能够反映市场微观变化，对行业从业者和投资者具有较高参考价值。金融数据平台主要服务于证券、基金、银行等金融机构，提供股票、债券、期货、外汇等金融产品的实时行情和历史数据。这类平台通常具有低延迟、高并发的技术特点，能够满足高频交易和量化投资的需求。除市场数据外，许多金融数据平台还整合了上市公司财务报告、行业研报等辅助信息。互联网数据平台是近年来发展迅速的

国内数据治理产品：构建数字时代的基石在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继实施，数据治理的重要性日益凸显。国内数据治理产品应运而生，为企业、政府机构提供全方位的数据管理解决方案，成为数字化转型过程中不可或缺的基础设施。数据治理产品的核心功能国内数据治理产品通常包含四大核心模块，形成完整的数据生命周期非技术人员也能参与数据治理工作。在数据集成方面，产品普遍支持多种数据源连接，包括关系型数据库、大数据平台、API接口等，实现数据的无缝流动。行业应用场景解析数据治理产品在不同行业展现出差异化价值。在金融数据的准确性、完整性和一致性。数据安全治理模块是产品的"守门人"，提供数据分级分类、访问控制、脱敏加密等安全防护措施，满足合规要求。而数据标准管理模块则充当"数据翻译官"，统一数据定义和口径，消除部门间的数据语言障碍。这些模块协同工作，共同解决数据孤岛、质量参差、安全风险等痛点问题。技术架构的创新特点现代数据治理产品在技术架构上呈现出三大特点。基于云原生的设计理念，产品能够灵活部署在公有云、私有云

国内做数据治理的公司：以星环科技为例在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、利用和保护这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理作为一套系统化的管理方法，正在国内企业中迅速普及。本文将聚焦国内数据治理领域，以星环科技为例，探讨数据治理公司的业务模式和技术特点。数据治理是指对组织中的数据资产进行系统化管理的过程，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全、数据标准制定等多个方面。优秀的数据治理能够帮助企业提高数据价值、降低合规风险、支持决策分析。在国内市场，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的实施，企业对专业数据治理解决方案的需求日益增长。星环科技作为国内数据治理领域的代表性企业，提供了一套完整的数据治理解决方案。该公司的产品体系覆盖了数据治理的多个关键环节，能够满足不同规模企业的需求。在技术架构上，星环科技采用了分布式计算和存储技术，能够不同敏感级别的数据实施差异化保护。此外，解决方案还内置了合规性检查模板，帮助企业满足国内外数据保护法规的要求。从实施方法论角度看，星环科技倡导渐进式的数据治理路径。不同于一次性全面改造的传统做法

国内人工智能大模型的发展是近年来中国科技领域的一个重要趋势。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力，能够处理复杂任务并提供高质量的智能服务。国内的人工智能大模型通常具有以下特点：大规模数据训练：利用海量数据进行深度学习训练，以捕捉复杂的模式和特征。跨领域泛化能力：能够在不同场景下灵活应用，适应多种需求。高性能计算支持：依赖于高性能计算资源和优化算法，确保高效运行。行业定制化：针对特定行业需求进行优化，如金融大模型专注于市场分析和风险管理。

采取不同路径：大型企业注重整体规划和数据治理1035；小微企业则借助成熟平台快速开展业务赋能。行业影响：不同行业如通信、金融、制造、电力等都在探索适合自身的数字化转型路径。国有企业在数字化转型中起到引领国内的数字化转型是国家政策推动和企业自身发展的必然趋势。随着“数字中国”战略的提出，各行各业都在加速这一进程，以提升效率、创新业务模式和增强竞争力。政策驱动：国家层面不断出台支持政策，如《国民经济和作用，强调数据驱动的治理、管理和人才发展。转型成效：数字化转型在管理体系优化、运作流程效率提升、产品/服务创新和营销模式变革等方面取得显著效果。疫情加速了转型进程，激发了企业和政府的转型意愿，并促进，明确优势和挑战，制定科学的转型计划。数字化资源需统筹规划，以企业发展目标为导向，数据驱动整体推动。国内的数字化转型是多方面因素共同作用的结果，包括政策引导、市场需求变化和技术进步。企业通过系统性的社会发展第十四五年规划》明确将数字化转型作为重要战略。国务院国资委发布通知，要求国有企业加快数字化转型，发挥示范作用。各地政府也在优化营商环境，推动企业服务职能的数字化。企业实践：大型企业与小微企业

咨询预测，2023年中国AIGC产业规模约为143亿元，随后进入大模型生态培育期，持续打造与完善底层算力基建、大模型商店平台等新型基础设施，以此孕育成熟技术与产品形态的对外输出。作为一家企业级大数据基础日前，国内知名研究咨询机构艾瑞咨询（iResearch）发布了《2023年中国AIGC产业全景报告》，展开对AIGC产业的全景洞察、探究生成式AI技术对数字产业的影响变化、绘制“中国AIGC产业全景图谱”、分析主流参与厂商类型与格局策略、各类型厂商发展路径和能力要求变化等，为市场辨析产业发展价值与空间。星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，成功入选其2023年中国AIGC产业图谱金融板块持续开发工具SophonLLMOps，为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型。其中，无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...