广东数据中台搭建

搭建数据中台是一个复杂的过程，涉及到需求分析、架构设计、技术选型、实施步骤等多个方面。以下是主要步骤：1.明确目标与规划确定业务目标：与企业各部门沟通，了解其业务需求和期望通过数据中台解决的问题，如提升营销精准度、优化供应链管理等，以明确数据中台的建设目标。规划数据中台蓝图：根据目标，设计数据中台的整体架构和功能模块，包括数据采集、存储、处理、服务等各个层面的规划，同时制定项目实施计划，确定阶段中台，同时对数据进行清洗，去除错误、重复和不完整的数据，并进行数据格式统一等转换操作。数据整合与关联：通过数据仓库、数据湖等技术将来自不同数据源的数据进行整合，建立数据之间的关联关系，如将用户的交易测试：进行功能测试、性能测试和安全测试，确保数据中台的各个功能正常运行、性能指标满足要求、安全措施有效。上线部署：在测试通过后，采用分阶段、分模块的方式进行上线部署，上线后密切监控和运维，及时处理出现的问题。9.持续优化性能优化：根据运行情况定期评估性能，分析瓶颈并采取优化措施，如优化存储架构、增加计算资源、调整数据处理算法等。功能拓展：随着企业业务发展和数据需求变化，拓展数据中台的功能，如支持新的

搭建数据中台需要从架构设计、技术实现和应用案例等多个方面进行考虑。以下是一个详细的指南：数据中台架构数据中台的架构通常包括以下几个层次：工具平台层：这是数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算和数据安全等。数据资产层：这是数据中台的核心层，依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。主题域模型：面向业务分析，如订单、合同、营销等业务抽象的集合：虽然严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。技术实现数据存储框架：数据中台的核心是数据，数据通过采集系统获取，然后经过处理框架。应用案例电商平台：通过数据中台整合多渠道的数据，收集用户行为数据，利用大数据分析技术进行用户画像和行为预测，提供个性化的购物推荐和广告投放。金融行业：整合客户的各类数据，如交易记录、信用记录、行为数据。标签模型：设计与主题域模型方法类似，涉及企业经营过程中的实体对象，如会员、商品、门店、经销商等。算法模型：包括定场景、数据源准备、特征工程、模型设计、模型训练、正式上线、参数调整等环节。数据应用层

，实现企业数据的全面价值。二、数据中台搭建的步骤1、制定数据中台规划在搭建数据中台之前，企业需要对当前的数据管理进行全面的分析和评估。然后，企业需要根据现有的数据和业务需求，制定一份数据中台规划，确定搭建数据中台的目的和考虑因素，并制定搭建数据中台的计划。2、实现数据采集在数据中台搭建的第一步，需要将各个业务部的数据进行采集，主要包括各种数据源的相互连接、任意数据源的数据采集、实时和批量模式下的数据数据化转型的重要基础，可以帮助企业更好地利用数据，实现业务增长和业绩提升。企业在搭建数据中台的过程中，需要注意规划和预算，人力和技术入，安全机制和数据共享，以确保数据中台的成功长期利用。随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业重要的资产之一。数据中台作为一个强大的数据管理平台，可以帮助企业高效地管理和利用数据。此外，数据中台也可以帮助企业提升数据质量，促进数据共享和数据创新。数据中台是一个通过数据建立来的管理和利用平台。数据中台是企业中的大脑，所有数据管理和利用的决策都是集中在数据中台上进行。数据中台可以提供一套完整的数据管理系统，通过数据的采集、存储、加工、分析、共享和应用

数据中台搭建成本在数字化转型的浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的关注。然而，企业在决定搭建数据中台时，往往对成本构成缺乏清晰认识。本文将系统分析数据中台搭建的主要成本构成，帮助企业在预算规划时做出更明智的决策。一、数据中台搭建的主要成本构成数据中台的搭建成本可分为前期投入和持续运营两大部分。前期投入主要包括技术基础设施、软件许可、系统集成和人力资源。系统集成是将各类数据源、应用系统与数据中台对接的过程，这部分工作往往需要专业团队完成，成本不容忽视。人力资源成本则涵盖项目规划、系统开发、测试验证等环节的技术人员投入，特别是具备数据架构、大数据处理等专业技能的人才，其人力成本相对较高。持续运营成本包括数据维护、系统升级、人员培训等长期支出。数据维护涉及数据清洗、质量监控等日常工作；系统升级则需适应业务变化和技术演进；人员培训确保团队能够熟练使用数据中台间接成本，考虑三年到五年的长期运营支出。同时，明确数据中台的预期价值，建立投入产出评估机制，确保投资回报率符合预期。数据中台建设不是一蹴而就的项目，而是持续演进的过程。企业应充分认识其成本构成，制定

随着数据价值的不断凸显，企业需要建立高效可靠的数据中台来管理和应用海量数据。本文将介绍搭建数据中台的关键步骤和需要注意的事项。一、数据资产的规划和治理在搭建数据中台之前，企业需要明确数据的业务价值和资产。数据资产并不仅仅是数据本身，而是能为业务提供价值的数据集合。因此，在起初阶段就需进行数据资产的规划和治理，根据不同业务部门的需求，制定合理的数据指标和数据治理策略，以确保数据中台的搭建更加适用于多个业务场景。二、数据资产的获取和存储数据中台的搭建离不开数据的获取和存储。建立强大的数据获取能力是保证数据中台正常运作的基础。企业需要确保各个数据源的数据能够及时获取，并通过适合的数据存储技术，如数据仓库或数据湖，进行数据的存储和管理。这样可以保证数据的完整性和可用性。三、数据的清洗和整合数据的质量对于数据中台的搭建非常重要。在数据资产的基础上，企业需要对数据进行清洗和整合，去除重复、错误和无效的数据，保证数据的准确性和可靠性。同时，还需要进行数据的整合，将来自不同数据源的数据集成到数据中台中，以实现数据的一致性和统一性。四、数据的共享和协作数据中台的搭建必须注重数据的共享和协作。企业需要

随着国家烟草专卖局市场化改革的不断深入，以及社会经济环境的变化和控烟局势的日益严峻，为了在逆境中谋求发展，各工业公司都在不断探索科技和品牌的创新之路。广东中烟重视大数据应用的开发，重视挖掘数据的价值，积极探索大数据分析在烟草营销领域的应用之道，尝试将大数据分析应用于烟草营销数据分析、消费者需求洞察等方面，并将数据分析用于指导新产品的设计。项目背景广东中烟工业有限责任公司成立于2003年5月，是技术融入到烟草行业中，通过对行业生产、营销、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，为消费者提供更贴近市场的产品和服务？广东中烟在营销数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供周全的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售户订单数据下行分析项目遵循广东中烟数据中心整体架构，在统一的

数据中台建设是一个复杂的系统工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是数据中台建设的一些关键要素和步骤：数据架构设计：数据中台需要构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。合理的数据架构设计可以确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理：数据治理是数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面降低数据使用的门槛，提升数据价值的利用率。技术选型与架构：在构建数据中台时，需要选择合适的技术栈和架构，例如采用分布式存储、流处理、机器学习等技术，以提高数据处理能力和智能化水平。同时，需要设计合理的架构，确保系统的可扩展性、高可用性和安全性。组织与文化：数据中台的建设不仅涉及技术问题，还涉及组织和文化问题。需要建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务。同时，需要培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工质量与一致性。数据资产管理：在数据整合与治理的基础上，建立数据资产管理体系，包括数据分类、数据标签、数据血缘、数据权限等。这有助于企业更好地了解数据资产，提高数据利用效率。数据服务与开放：数据中台需要

随着国家烟草专卖局市场化改革的不断深入，以及社会经济环境的变化和控烟局势的日益严峻，为了在逆境中谋求发展，各工业公司都在不断探索科技和品牌的创新之路。广东中烟重视大数据应用的开发，重视挖掘数据的价值，积极探索大数据分析在烟草营销领域的应用之道，尝试将大数据分析应用于烟草营销数据分析、消费者需求洞察等方面，并将数据分析用于指导新产品的设计。项目背景广东中烟工业有限责任公司成立于2003年5月，是技术融入到烟草行业中，通过对行业生产、营销、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，为消费者提供更贴近市场的产品和服务？广东中烟在营销数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供全方位的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售户订单数据下行分析项目遵循广东中烟数据中心整体架构，在统一

如何搭建数据中台在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一个融合技术、数据、业务和组织的系统工程。本文将为您解析搭建和业务化，能够快速响应前端业务需求，为智能决策提供支撑。搭建数据中台的五个关键步骤战略规划与业务对齐搭建数据中台首先要从企业战略出发，明确建设目标。需要回答几个关键问题：为什么要建数据中台？希望解决。搭建数据中台是一场涉及技术、数据和组织的深刻变革，需要企业有清晰的战略定力和执行力。只有将数据真正转化为企业的核心资产和能力，才能在未来竞争中占据优势地位。数据中台的系统方法。理解数据中台的本质数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，其核心价值在于打破数据孤岛，实现数据的统一治理和有效利用。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台更强调数据的资产化、服务化哪些业务痛点？预期的投资回报是什么？这一阶段需要高层领导的支持，并组建跨部门的专项团队，确保数据中台建设与业务需求紧密对接。数据资产盘点与标准化对现有数据进行全面盘点，包括数据来源、类型、质量、使用情况

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：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；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；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，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。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

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。StellarDB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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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StellarDB，兼容openCy...

Sophon是星环科技推出的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。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：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。高性能图数据库StellarDB的优势：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，具有良好的可扩...