从零开始搭建数据中台

从0到1搭建大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个有效可靠的大数据平台已成为许多企业和组织的迫切需求。从零开始搭建大数据平台看似艰巨，但只要掌握正确的方法和步骤，这一过程可以变得系统而有序。本文将是平台稳定运行的关键。完善的日志收集和性能监控系统能够帮助及时发现和处理问题。资源调度和负载均衡机制则确保系统在高并发情况下的稳定性。随着数据量的增长，平台还需要具备弹性扩展的能力。从零开始构建大数据介绍从零到一搭建大数据平台的关键环节和注意事项。大数据平台的核心目标是实现海量数据的采集、存储、处理和分析。首先需要明确的是业务需求和技术目标，这将决定平台的整体架构设计。不同规模和处理需求的项目需要平台是一个循序渐进的过程。建议从小规模原型开始，逐步验证各个组件的功能和性能。在平台建设过程中，持续优化和调整是必不可少的。随着技术的不断发展，大数据平台的架构也在不断演进，保持对新技术的关注和学习的环节。从数据采集开始就需要考虑隐私保护和合规要求，完善的权限管理和审计机制是保障数据安全的基础。同时，数据质量管理也应当贯穿整个数据处理流程，包括数据清洗、去重和一致性检查等措施。系统监控和运维保障

如何从0到1搭建大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个有效可靠的大数据平台已成为许多企业和组织的核心需求。从零开始搭建大数据平台看似复杂，但只要遵循科学的方法和步骤，就能逐步实现目标。本文将为您瓶颈并进行优化，是保持平台竞争力的必要工作。从零开始搭建大数据平台是一项系统工程，需要综合考虑技术、人员和流程多个方面。通过合理的规划和分阶段实施，即使是资源有限的团队，也能构建出满足业务需求的大数据平台。适合的平台不一定是技术很先进的，而是能平衡业务需求、技术复杂度和维护成本的解决方案。介绍搭建大数据平台的基本流程和关键考量。明确需求与规划架构搭建大数据平台的开始是明确业务需求和技术目标。需要思考平台将处理哪些类型的数据，数据量预计有多大，需要支持哪些分析场景。是侧重于实时数据处理，还是批量分析为主？这些问题的答案将直接影响后续技术选型。在需求明确后，需要设计平台的整体架构。典型的大数据平台通常包含数据采集层、存储层、计算层和应用层。数据采集层负责从各种数据源收集数据；存储层提供，帮助运维人员快速定位和解决问题。持续优化与迭代演进大数据平台的搭建不是一蹴而就的过程，而需要持续优化和迭代。随着业务发展和技术进步，平台架构可能需要调整，组件可能需要升级或替换。定期评估平台性能，识别

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，从零开始建设必然需要更大投入。定制化需求是另一个成本变量，标准化产品虽然便宜，但往往无法完全满足企业特殊需求，定制开发虽然精准匹配业务，但代价较高。技术路线的选择同样影响深远。开源方案看似节省许可费用。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

一文带你从零开始理解向量数据库！在当今数据爆炸的时代，传统数据库已经无法满足某些特定场景的需求，特别是当我们需要处理非结构化数据如文本、图像、音频等内容时，一种新型的数据库技术应运而生——向量数据库。本文将带你从零开始理解这一技术的核心概念和应用价值。什么是向量数据库？向量数据库是一种专门设计用于存储、检索和管理向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库存储表格数据不同，向量数据库处理的是高以帮助识别重复或相似的视频、文章，提高内容审核效率。在生物医药领域，科研人员使用向量数据库来比对蛋白质结构或基因序列，加速药物研发过程。智能客服系统也受益于这项技术，通过将用户问题转化为向量，系统可以快速从知识库中找到最相关的解答。甚至在网络安全领域，向量数据库能够识别异常行为模式，及时发现潜在威胁。维空间中的数学向量。这些向量通常是由机器学习模型生成的，能够捕捉数据的深层次特征。举个例子，当你在搜索引擎输入一段文字时，系统会先将这段文字转换为一个向量，然后在向量数据库中寻找与之最相似的向量，接着返回相关结果。这种处理方式比传统的关键词匹配更加精准和有效。向量数据库的核心原理向量数据库的核心在于"向量嵌入"技术。通过深度学习模型，任何类型的数据都可以被转换为固定长度的数值向量。比如，一张猫的图片

零售数据中台是一种将零售企业内部各种业务系统（如销售系统、库存系统、会员系统等）的数据进行整合、处理和存储，并能够快速地为不同业务场景（如营销、供应链管理、客户服务等）提供数据服务和数据分析能力的通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）、仪表盘等形式展示，方便零售企业的各级管理人员和业务人员快速理解数据和发现问题。二、应用场景精准营销数据中台可以为营销部门提供全面的顾客数据，包括顾客基本信息、购买历史商品管理方面，数据中台提供商品销售数据、库存数据和市场反馈数据。零售商可以根据这些数据优化商品品类，淘汰滞销商品，引进热门商品。在供应链优化方面，利用销售预测数据和库存数据，与供应商进行更有效的协同平台。它打破了数据孤岛，使数据能够在企业内部高效流转，为企业的数字化转型和精细化运营提供有力支持。一、主要功能模块数据汇聚与整合从零售企业的多个数据源收集数据，包括线下门店的销售终端系统、线上电商平台。客户服务提升数据中台为客服部门提供顾客购买历史、投诉记录等数据。客服人员在处理顾客咨询和投诉时，可以快速了解顾客情况，提供更贴心的服务。

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

、持续集成和交付工具链、监控运维体系等。这些技术能力被打包成标准化服务，业务团队可以像搭积木一样快速组合使用，而不必每次都从零开始。技术中台的建设使企业技术架构更加清晰，避免了重复造轮子。它让开发人员能够能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作，共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台：企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛的问题，将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台

通常包含用户中心、订单中心、支付中心、商品中心等基础业务模块。这些模块经过高度抽象和标准化设计，可以快速组合支持新业务场景的搭建。当企业需要推出新产品或进入新市场时，无需从零开始构建系统，而是可以基于数据中台、业务中台与技术中台：企业数字化转型的三大支柱在当今数字经济时代，企业纷纷寻求数字化转型以提高竞争力。在这一过程中，数据中台、业务中台和技术中台构成了支撑企业数字化运营的三大基础架构，它们各司其职又相互协同，共同推动企业向智能化、敏捷化方向发展。数据中台：企业的智慧大脑数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛、数据碎片化的问题。通过统一的数据采集、存储、处理和分析能力，数据中台将分散在各个业务系统中的数据汇聚起来，形成企业的"数据湖"。数据中台的核心价值在于实现数据的资产化、服务化和价值化。它不仅提供数据存储功能，更重要的是建立了数据标准体系，确保数据质量，并通过数据建模、标签体系构建等手段，将原始数据转化为可直接为业务所用的数据资产。数据中台还提供数据服务能力，通过API等方式将数据能力开放给各个业务场景，支撑精准营销、智能风控、运营优化等应用。业务中台：敏捷

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

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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、...