搭建数据中台的价值和技术

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，确定阶段数据处理工具来实现这些流程，以提取有价值的信息和知识。5.数据服务层搭建设计数据服务接口：以服务的形式将数据提供给用户和应用系统，构建RESTfulAPI或SQL-like接口，明确接口的请求和返回体系搭建数据标准管理：制定统一的数据标准，包括数据格式、数据字典和编码规则等，并建立维护和更新机制。元数据管理：构建元数据管理系统，收集和管理数据的元数据，包括业务元数据和技术元数据，建立元数据之间的

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。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，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，然后经过处理框架数据模型。数据安全框架：确保数据在采集、存储、处理和共享过程中的安全性和合规性。数据运营框架：提供数据服务的管理和监控，包括硬件环境、软件环境的监控管理，确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息

业务中台、数据中台和技术中台是企业数字化转型中的关键概念，它们各自承担着不同的职责和功能。以下是业务中台、数据中台和技术中台的定义和区别：定义与功能差异数据中台：定义：数据中台主要聚焦于数据的整合偏好、消费习惯等信息用于精准营销。数据洞察与挖掘：利用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中发现潜在价值。业务中台：定义：业务中台是企业业务能力的共享平台，是对企业核心业务流程中通用的业务能力进行抽象、整合工作：促进企业内部不同部门之间的数据共享。业务中台：应用场景：新业务快速开发：当企业开展新业务时，利用业务中台的组件快速搭建业务框架。业务流程优化与整合：对现有业务流程进行优化和整合。例如，将多个业务系统体验。技术中台：应用场景：应用开发与部署：在企业开发新的业务系统或应用时，利用技术中台提供的技术组件和工具快速搭建系统架构。例如，使用技术中台的微服务框架和部署工具，开发和部署一个新的金融服务应用需要集成和通信时，技术中台提供中间件和接口规范。例如，利用技术中台的消息中间件实现销售系统和库存系统之间的消息传递，确保数据同步。

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合理的预算规划，避免因成本超支导致项目搁浅。通过科学的成本管理和价值评估，数据中台才能真正成为驱动企业数字化转型的强大引擎。。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

，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。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

数据中台的搭建在数字化转型的浪潮中，数据中台逐渐成为企业实现数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是传统数据仓库的升级版，而是一种以业务场景为导向、以数据服务为核心的新型架构体系。本文将解析数据中台搭建的核心逻辑和实施路径。数据中台的本质是企业的"数据中枢神经系统"。它通过统一的数据标准、集中的数据处理能力和灵活的服务接口，将分散在各业务系统的数据整合成可复用的资产。就像城市的地下墙，建议成立虚拟的"数据委员会"，由各业务部门负责人共同决策数据优先级。同时要培养既懂业务又懂数据的"桥梁型"人才，他们能准确翻译业务需求和技术实现。数据中台的搭建不是一次性项目，而是持续运营的过程。初期管网系统，数据中台在底层默默支撑着前端业务的用水用电需求，却不需要每个业务部门自建供水供电设施。搭建数据中台的开始是打好数据地基。这需要建立统一的数据标准体系，包括数据命名规范、指标口径、编码规则等质量评分机制，形成持续优化的闭环。技术架构的选择需要量体裁衣。典型的数据中台包含数据采集层、存储计算层、数据开发层和服务层。对于中小企业，可以采用轻量级的开源技术栈；大型企业则可能需要分布式架构来支撑

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，如数据的存储和管理，还需要注重业务价值的探索和分析。通过对数据的深入挖掘和分析，企业可以发现潜在的业务机会和问题，并采取相应的策略来优化业务流程和提升业绩。六、数据安全与合规数据中台搭建过程中，数据的安全高效可靠的数据中台是企业实现数据驱动和数字化转型的重要步骤。在搭建过程中，企业需要重视数据资产的规划和治理，确保数据的获取和存储能力，进行数据的清洗和整合，推进数据的共享和协作，深入挖掘业务价值，同时

企业数字化转型的核心枢纽，正扮演着愈发关键的角色，堪称企业的“智慧大脑”。搭建前奏：规划与准备明确目标与需求搭建数据中台，犹如建造一座宏伟的大厦，首先得明确建造的目的和用途。企业必须从自身的业务痛点出先进的分布式存储技术。组建专业团队数据中台的搭建是一项复杂的系统工程，需要一支专业的团队来协同作战，就像一场精彩的交响乐演奏，需要各种乐器的完美配合。团队成员应包括数据工程师、分析师、业务专家等。搭建进行时：关键步骤与技术数据采集与集成数据采集是数据中台搭建的第一步，如同从各个源头引水入渠。企业的数据源丰富多样，包括数据库，存储着大量结构化的业务数据，像客户信息、订单记录等；日志文件，记录着系统算法可以根据历史数据进行训练，建立预测模型，为企业的决策提供支持。比数据服务与应用开发数据中台搭建的最终目的是为业务部门提供数据服务，支持企业的业务运营和决策。将处理后的数据以API（应用程序编程接口企业数据中台搭建指南：开启数据驱动的变革之旅数据中台：企业数字化转型的“心脏”在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已成为企业最为宝贵的资产之一，如同石油于工业时代一般，驱动着企业的发展。而数据中台，作为

出现时，开发团队可以专注于业务逻辑的实现，而不必从零开始搭建技术基础设施。同时，技术中台也促进了技术标准的统一，有利于系统的长期维护和演进。双中台协同：1+1>2的效应数据中台和技术中台虽然各有侧重数据中台和技术中台：数字化转型的双引擎在数字化转型的浪潮中，数据中台和技术中台已成为企业构建数字化能力的核心基础设施。这两个概念虽然经常被同时提及，却有着不同的定位和功能，共同支撑着现代企业的技术发挥整体价值。数据中台的出现正是为了解决这一问题。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、处理、分析和服务化。它通过统一的数据标准和治理体系，将来自不同源头的数据进行清洗、整合和加工，形成高质量的数据在全企业范围内流动和共享，避免了重复建设和资源浪费。数据中台不仅提高了数据利用效率，还为基于数据的决策和创新提供了坚实基础。技术中台：数字化能力的"工具箱"与技术中台相比，技术中台更像是企业的"技术，但在实际应用中往往需要紧密配合。技术中台为数据中台提供了运行的基础设施和技术支撑，而数据中台则丰富了技术中台的能力维度，使其不仅限于技术组件的提供。两者的协同能够产生"1+1>2"的效应。例如

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...

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...

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、...

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...

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...

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...