搭建数据中台的价值和技术

数据
星环数据解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值

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数据搭建
搭建数据是一个复杂过程,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解决问题,如,同时对数据进行清洗,去除错误、重复不完整数据,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数据进行整合,建立数据之间关联关系,如将用户交易提升营销精准度、优化供应链管理等,以明确数据建设目标。规划数据蓝图:根据目标,设计数据整体架构功能模块,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,以提取有价值信息知识。5.数据服务层搭建设计数据服务接口:以服务形式将数据提供给用户应用系统,构建RESTfulAPI或SQL-like接口,明确接口请求和返回体系搭建数据标准管理:制定统一数据标准,包括数据格式、数据字典编码规则等,并建立维护更新机制。元数据管理:构建元数据管理系统,收集管理数据数据,包括业务元数据技术数据,建立元数据之间
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搭建数据
搭建数据需要从架构设计、技术实现应用案例等多个方面进行考虑。以下是一个详细指南:数据架构数据架构通常包括以下几个层次:工具平台层:这是数据载体,包含大数据处理基础能力技术。应用案例电商平台:通过数据整合多渠道数据,收集用户行为数据,利用大数据分析技术进行用户画像行为预测,提供个性化购物推荐广告投放。金融行业:整合客户各类数据,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、营销等业务抽象集合:虽然严格来说不属于数据范畴,但数据使命是为业务赋能,几乎所有企业在建设数据同时都已规划好数据应用。技术实现数据存储框架:数据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、处理共享过程安全性和合规性。数据运营框架:提供数据服务管理监控,包括硬件环境、软件环境监控管理,确定监控指标,按需求提供运营日报,处理告警信息
业务数据技术是企业数字化转型关键概念,它们各自承担着不同职责功能。以下是业务数据技术定义区别:定义与功能差异数据:定义:数据主要聚焦于数据整合偏好、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,从数据发现潜在价值。业务:定义:业务是企业业务能力共享平台,是对企业核心业务流程通用业务能力进行抽象、整合工作:促进企业内部不同部门之间数据共享。业务:应用场景:新业务快速开发:当企业开展新业务时,利用业务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整合。例如,将多个业务系统体验。技术:应用场景:应用开发与部署:在企业开发新业务系统或应用时,利用技术提供技术组件工具快速搭建系统架构。例如,使用技术微服务框架部署工具,开发部署一个新金融服务应用需要集成通信时,技术提供中间件接口规范。例如,利用技术消息中间件实现销售系统库存系统之间消息传递,确保数据同步。
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数据搭建
,实现企业数据全面价值。二、数据搭建步骤1、制定数据规划在搭建数据之前,企业需要对当前数据管理进行全面的分析评估。然后,企业需要根据现有的数据业务需求,制定一份数据规划,确定数据化转型重要基础,可以帮助企业更好地利用数据,实现业务增长业绩提升。企业在搭建数据过程,需要注意规划预算,人力技术入,安全机制和数据共享,以确保数据成功长期利用。搭建数据目的考虑因素,并制定搭建数据计划。2、实现数据采集在数据搭建第一步,需要将各个业务部数据进行采集,主要包括各种数据相互连接、任意数据数据采集、实时批量模式下数据随着数字化时代到来,数据已经成为了企业重要资产之一。数据作为一个强大数据管理平台,可以帮助企业高效地管理利用数据。此外,数据也可以帮助企业提升数据质量,促进数据共享和数据创新。数据是一个通过数据建立来管理利用平台。数据是企业大脑,所有数据管理利用决策都是集中在数据上进行。数据可以提供一套完整数据管理系统,通过数据采集、存储、加工、分析、共享应用
数据搭建成本在数字化转型浪潮数据作为企业数据资产管理价值挖掘核心平台,正受到越来越多企业关注。然而,企业在决定搭建数据时,往往对成本构成缺乏清晰认识。本文将系统分析数据搭建主要成本构成,帮助企业在预算规划时做出更明智决策。一、数据搭建主要成本构成数据搭建成本可分为前期投入持续运营两大部分。前期投入主要包括技术基础设施、软件许可、系统集成人力资源专业技能人才,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技术演进;人员培训确保团队能够熟练使用数据合理预算规划,避免因成本超支导致项目搁浅。通过科学成本管理价值评估,数据才能真正成为驱动企业数字化转型强大引擎。。系统集成是将各类数据源、应用系统与数据对接过程,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、测试验证等环节技术人员投入,特别是具备数据架构、大数据处理等
数据搭建在数字化转型浪潮数据逐渐成为企业实现数据价值关键基础设施。它既不是简单技术堆砌,也不是传统数据仓库升级版,而是一种以业务场景为导向、以数据服务为核心新型架构体系。本文将解析数据搭建核心逻辑实施路径。数据本质是企业"数据中枢神经系统"。它通过统一数据标准、集中数据处理能力灵活服务接口,将分散在各业务系统数据整合成可复用资产。就像城市地下墙,建议成立虚拟"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"桥梁型"人才,他们能准确翻译业务需求和技术实现。数据搭建不是一次性项目,而是持续运营过程。初期管网系统,数据在底层默默支撑着前端业务用水用电需求,却不需要每个业务部门自建供水供电设施。搭建数据开始是打好数据地基。这需要建立统一数据标准体系,包括数据命名规范、指标口径、编码规则等质量评分机制,形成持续优化闭环。技术架构选择需要量体裁衣。典型数据包含数据采集层、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
随着数据价值不断凸显,企业需要建立高效可靠数据来管理应用海量数据。本文将介绍搭建数据关键步骤需要注意事项。一、数据资产规划治理在搭建数据之前,企业需要明确数据业务价值资产。数据资产并不仅仅是数据本身,而是能为业务提供价值数据集合。因此,在起初阶段就需进行数据资产规划治理,根据不同业务部门需求,制定合理数据指标和数据治理策略,以确保数据搭建更加适用于多个业务场景。二、数据资产获取存储数据搭建离不开数据获取存储。建立强大数据获取能力是保证数据正常运作基础。企业需要确保各个数据数据能够及时获取,并通过适合数据存储技术,如数据存储管理,还需要注重业务价值探索分析。通过对数据深入挖掘分析,企业可以发现潜在业务机会问题,并采取相应策略来优化业务流程提升业绩。六、数据安全与合规数据搭建过程数据安全高效可靠数据是企业实现数据驱动数字化转型重要步骤。在搭建过程,企业需要重视数据资产规划治理,确保数据获取存储能力,进行数据清洗整合,推进数据共享协作,深入挖掘业务价值,同时
企业数字化转型核心枢纽,正扮演着愈发关键角色,堪称企业“智慧大脑”。搭建前奏:规划与准备明确目标与需求搭建数据,犹如建造一座宏伟大厦,首先得明确建造目的用途。企业必须从自身业务痛点出先进分布式存储技术。组建专业团队数据搭建是一项复杂系统工程,需要一支专业团队来协同作战,就像一场精彩交响乐演奏,需要各种乐器完美配合。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搭建第一步,如同从各个源头引水入渠。企业数据源丰富多样,包括数据库,存储着大量结构化业务数据,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,为企业决策提供支持。比数据服务与应用开发数据搭建最终目的是为业务部门提供数据服务,支持企业业务运营决策。将处理后数据以API(应用程序编程接口企业数据搭建指南:开启数据驱动变革之旅数据:企业数字化转型“心脏”在数字化浪潮汹涌澎湃当下,数据已成为企业最为宝贵资产之一,如同石油于工业时代一般,驱动着企业发展。而数据,作为
出现时,开发团队可以专注于业务逻辑实现,而不必从零开始搭建技术基础设施。同时,技术也促进了技术标准统一,有利于系统长期维护演进。双协同:1+1>2效应数据技术虽然各有侧重数据技术:数字化转型双引擎在数字化转型浪潮数据技术已成为企业构建数字化能力核心基础设施。这两个概念虽然经常被同时提及,却有着不同定位功能,共同支撑着现代企业技术发挥整体价值数据出现正是为了解决这一问题。数据核心功能包括数据采集、存储、处理、分析和服务化。它通过统一数据标准治理体系,将来自不同源头数据进行清洗、整合加工,形成高质量数据在全企业范围内流动共享,避免了重复建设资源浪费。数据不仅提高了数据利用效率,还为基于数据决策创新提供了坚实基础。技术:数字化能力"工具箱"与技术相比,技术更像是企业"技术,但在实际应用往往需要紧密配合。技术数据提供了运行基础设施技术支撑,而数据则丰富了技术能力维度,使其不仅限于技术组件提供。两者协同能够产生"1+1>2"效应。例如
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...
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...
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数据中台建设
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...
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、...
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。
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...
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...
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...