推动智慧管理大数据平台建设

智慧政务大数据平台项目建设方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。在政务领域，构建智慧政务大数据平台是提高政府治理能力和服务水平的必然选择。本文将详细介绍智慧政务大数据平台的建设方案，从项目背景到实施路径，为相关建设提供参考。一、项目背景与意义当前，政府部门在日常管理和服务过程中积累了海量数据，但由于数据孤岛现象严重，这些数据的价值未能得到充分挖掘。智慧政务大数据平台的标准和交换机制，可以实现数据的互联互通和深度利用。这不仅有助于提高政府工作的透明度和公信力，还能促进跨部门协同，优化资源配置。二、建设目标与原则智慧政务大数据平台的建设目标主要包括三个方面：一是实现，推动政府数据有序开放，促进社会创新和经济发展。三、总体架构设计智慧政务大数据平台采用分层架构设计，主要包括基础设施层、数据资源层、平台服务层和应用层。基础设施层提供计算、存储和网络等基础支撑；数据资源层建设，旨在打破部门壁垒，实现数据共享与融合，为政府决策提供科学依据，同时提高公共服务效率。从技术层面看，大数据、云计算和人工智能等技术的成熟为平台建设提供了有力支撑。通过整合多源异构数据，构建统一的数据

智慧水务大数据平台是指利用先进的互联网技术和大数据分析能力构建的水资源管理平台，旨在帮助政府和企业科学、有效地管理水资源，提升水资源利用效率。智慧水务大数据平台包括数据采集、数据分享、数据分析、决策利用效率，还可以提升水质监测和环保治理水平。例如，通过大数据分析，可以对污染源、突发事件等进行智能预警和监管；利用人工智能等技术对水质监测进行自动化分析和判断等。在政府管理方面，智慧水务大数据平台可以为政府提供便捷、科学的水资源管理方案，通过全局视角、数据智能分析，可迅速快速定位饮用水水源地，节约人力财力资源，确保水资源质量和供应量；在企业管理方面，智慧水务大数据平台可以支持企业实现污水排放标准的自动监测，统计企业产业污染排放量，推动企业环保治理。另外，智慧水务大数据平台还可以提供水资源分析预测服务，为企业提供水资源供应情况、价格趋势走向等信息，帮助企业制定科学的发展战略。智慧水务大数据平台为水资源的保护和合理利用提供了科学依据和有效手段，助力推动水资源管理和环境治理工作。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

智慧城市大数据归集在当今数字化时代，智慧城市已成为全球城市发展的主流趋势。智慧城市的核心在于利用先进的信息技术，尤其是大数据技术，来优化城市管理和服务，提高居民生活质量。而大数据归集作为智慧城市建设环境数据、市民使用公共服务时产生的记录等，都是大数据归集的对象。这些数据的特点是体量大、种类多、生成速度快，传统的数据处理方式难以应对，因此需要专门的技术手段进行归集和管理。智慧城市中的大数据归集主要效率，还减少了成本，使得大规模数据管理成为可能。大数据归集在智慧城市中的应用场景多种多样。以交通管理为例，通过归集实时交通流量数据，城市交通管理系统可以动态调整信号灯时长，优化交通流，减少拥堵。在环境监测方面，归集的空气质量、噪音等数据可以帮助政府及时发现问题并采取措施。此外，大数据归集还能用于公共安全预警、医疗资源调度、教育资源分配等领域，提高城市治理水平。大数据归集是智慧城市建设的基石。通过科学合理地归集和利用数据，城市管理者可以做出更精准的决策，市民也能享受到更便捷的服务。尽管挑战存在，但随着技术和制度的不断完善，大数据归集必将为智慧城市的发展注入强大动力。

智慧交通大数据平台是一个结合大数据技术和交通管理的综合平台，智慧交通大数据平台将交通领域的各种数据收集、加工、处理分析等一系列工作有机地结合起来，以促进各种交通工具的高效、安全、便捷和环保运营。智慧交通管理和调度的效率和精度。通安全监测：提供交通安全监测和警能力。例如，监控交通事件，例如交通事故、道路施工、街道修建，以及在无人驾驶汽车的出现后提供现实时的路面监控和实时警报服务等。智慧交通大数据平台已经成为当今业和智慧城市发展的重要组成部分。通过利用智慧交通大数据平台提供的各种功能，交通管理和利用可以更加高效和优化，使城市可提供更智慧、更高品质、更人性化的出行环境。星环科技交通解决方案星环科技紧扣交通大数据平台包括以下几个部分：交通数据采集与分析：通过各种传感器和设备采集车流、人流、气象、道路状态等各种交通相关数据，并将其实上传至智慧交通大数据平台中心服务器，进行毫秒级的分析和处理。交通数据交互与共享：提供交通数据的交互和共享服务。政府、企业和个人可以通过公共API和数据开放平台获取有关交通的各种数据，以方便他们进行各种决策和商业活动。交通管理决策支持：提供各种数据分析与可视化工具，了解

星环科技与北京点为合作，为辽宁城市建设职业技术学院提供了技术解决方案。方案中，采用了星环科技大数据平台与开发工具，以星环科技的大数据基础平台TDH为依托，提供关系型分析引擎Inceptor、实时流数据库开发工具Waterdrop、大数据整合工具Transporter和大数据治理工具Governer等星环大数据开发工具。通过数据中心收集校园内的智慧教学、智慧管理、智慧服务等各类业务数据以及互联网数据计算引擎Slipstream、宽表数据库Hyperbase、大规模搜索引擎Scope、数据科学平台Discover，以及数据监控运维服务、非结构化安全与资源管理服务、容器以及开源组件支持。同时提供了。基于教育部标准制定学院的大数据标准，通过大数据技术进行数据的采集、清洗、转换、转载、刷新，并通过人工数据补录、爬虫等技术实现全数据源的采集，实现系统的集成和各个系统之间的数据共享。在此基础上，建立数据仓库，在存放大量数据的同时有效地管理数据。通过对数据的分析建模，实现对业务的支持。通过管理驾驶舱、各类报表图表展现及自定义的即时查询提供有效的决策支持、预警预测、质量改进，并可使用PC端、移动端、微

数据素养和应用能力。通过定期评估应用效果，收集用户反馈，不断优化平台功能，确保其长期发挥价值。智慧政务大数据平台建设是一项系统工程，需要统筹规划、分步实施。只有坚持需求导向、问题导向、效果导向，才能真正发挥数据作为新型生产要素的作用，推动政府数字化转型，实现治理体系和治理能力现代化。提供有力支撑。那么，如何构建一个高效、安全的智慧政务大数据平台呢？一、明确建设目标与需求建设智慧政务大数据平台的首要任务是明确目标和需求。不同地区、不同层级的政府部门职能各异，对数据的需求也不尽相同如何打造智慧政务大数据平台？在数字化浪潮席卷全球的今天，智慧政务大数据平台已成为提高政府治理能力和服务水平的重要工具。它通过整合分散的政务数据资源，实现跨部门、跨层级的协同共享，为科学决策和精准服务机制，确保数据的准确性、完整性和时效性，为后续的数据分析和应用打下坚实基础。三、搭建安全可靠的技术架构技术架构是平台的骨架。一个成熟的智慧政务大数据平台通常采用分层设计，包括数据采集层、存储计算层、分析处理信息不被泄露。四、推动数据共享与开放数据价值在于流动与共享。平台建设需建立完善的数据共享机制，明确各部门的数据提供责任和使用权限，通过统一的数据交换平台实现互联互通。在保障安全和隐私的前提下，逐步推进

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，采用相应的参数、返回格式、安全认证和访问权限等。数据应用开发与集成：将数据应用与企业的业务流程和其他系统进行集成，实现数据驱动的业务创新和优化。数据治理与安全建设阶段数据治理体系构建：建立元数据管理系统，对大数据内各个业务部门（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

信息技术，实现城市的智能化管理和运行，提高城市的运行效率、优化资源配置、提升居民生活品质。而在智慧城市的庞大体系中，大数据底座犹如城市的“智慧大脑”，是智慧城市建设的核心支撑。它承担着数据的汇聚、存储、云存储等，确保海量数据能够安全、稳定地存储。同时，借助高效的数据处理和管理工具，实现对数据的清洗、转换、分析和挖掘，使其能够为上层的智慧城市应用提供高质量的数据支持。大数据底座的关键作用提升城市管理可持续发展大数据底座通过对城市资源的合理配置和优化利用，有助于实现城市的节能减排和绿色发展，推动城市的可持续发展。在能源管理方面，大数据底座可以实时监测城市的能源消耗情况，分析能源使用的高峰和低谷，为揭秘智慧城市：大数据底座如何重塑城市未来智慧城市：时代变革的新引擎在信息技术飞速发展的当下，智慧城市已成为全球城市发展的重要方向。它是城市发展的高级阶段，通过运用物联网、大数据、人工智能等新一代、处理和分析等关键任务，为城市的智能化决策提供了坚实的数据基础。没有大数据底座的支撑，智慧城市就如同无源之水、无本之木，难以实现真正的智能化和高效运行。大数据底座：智慧城市的基石什么是大数据底座大数据底座

大数据平台建设在当今信息爆炸的时代，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收集、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。本文将介绍大数据平台的基本概念、建设过程以及面临的挑战，帮助读者更好地理解这一技术领域。大数据平台的基本概念大数据平台是指能够处理海量、多样、高速生成的数据的综合性技术架构。它不仅仅是一个简单的存储系统，而是包含数据采集、存储、计算、分析和可视化等多个环节的完整生态系统。大数据平台的核心价值在于能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。大数据平台通常具备几个关键特征。首先是高容量，能够存储和管理PB级甚至更大规模的数据。其次是高性能，可以在合理时间内完成复杂的数据处理任务。此外，还包括高可用性、可扩展性和安全性等重要特性。这些特征共同构成了大数据平台的基础能力框架。大数据平台的建设过程建设一个有效可靠的大数据，决定了平台的基本能力边界。数据治理体系建设也是平台建设的重要环节。包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面。良好的数据治理能够确保数据的可信度和可用性。还有应用层开发阶段。根据业务需求开发数据分析应用、可视化工具和自动化流程等。这些应用直接面向用户，是平台价值的体现。

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，...

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，...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...