如何建设数据中台系统

如何建设数据中台？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一套将数据转化为资产并服务于业务的系统性工程。那么，如何科学有效地建设数据中台呢？明确建设目标与定位建设数据中台的开始是明确其定位和目标。数据中台的核心使命是打破数据孤岛，实现数据资产化，为业务提供统一、有效的数据服务。不同企业应根据自身业务需求确定数据中台的具体目标，比如提高运营效率、支持精准营销或优化供应链管理。切忌盲目跟风，必须从实际业务痛点出发，确保数据中台建设与企业战略相匹配。构建完整的技术架构数据中台的技术架构通常包含数据采集、存储、计算、治理所有权和使用权限，建立数据血缘追踪能力，确保数据的准确性、一致性和可信度。数据治理不是一次性工作，而是需要持续优化的长期过程。培养组织协同能力数据中台建设不仅是技术工程，更是组织变革。需要打破部门壁垒，建立跨职能的数据团队。这个团队应包括数据工程师、数据分析师、业务专家等多个角色，共同负责数据中台的规划、建设和运营。同时，企业应培养全员数据素养，推动数据驱动决策的文化形成。实施迭代式发展策略数据中台

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提供丰富的数据服务接口，以便前台业务能够方便地获取所需数据。同时，需要建立数据开放机制，鼓励内部员工和外部合作伙伴基于数据进行创新。数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护是数据中台建设中的重要环节。需要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

数据中台建设：数据体系建设在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产，而数据中台作为连接前台业务与后台技术的关键枢纽，其重要性日益凸显。数据体系建设是数据中台建设的核心环节，它决定了企业能否有效数据集市，而是以业务价值为导向，将分散的数据资源整合为可复用、可共享的数据资产。良好的数据体系能够打破数据孤岛，实现跨部门、跨系统的数据流动与协同。数据体系建设包含三个维度：技术维度解决数据如何存储和实现和工具选型；运营阶段则要建立数据治理机制，确保体系持续优化。实践中常见两种建设模式：自上而下的全局规划适合信息化基础较好的企业，能够系统性地解决问题；自下而上的局部突破则适合资源有限的情况，通过数据等更多类型。同时，机器学习、实时计算等新技术的引入也会推动体系架构的升级。结语数据体系建设是数据中台成功的关键所在，它既需要技术架构的支撑，也需要组织流程的配合。优秀的数据体系能够使企业从"拥有数据挖掘数据价值、支撑业务创新。本文将科普数据体系建设的基本概念、关键要素和实施路径。数据体系的基本概念数据体系是指企业在数据采集、存储、处理、分析和应用全过程中形成的结构化框架。它不同于传统的数据仓库或

数据中台如何建设在当今数据驱动的商业环境中，数据中台已成为企业数字化转型的重要基础设施。它既不是简单的数据仓库，也不是孤立的大数据平台，而是一套整合数据资产、赋能业务创新的体系化解决方案。那么，如何科学地建设一个高效的数据中台呢？明确建设目标与定位建设数据中台的开始是明确其战略定位。数据中台应当服务于企业的整体数字化战略，旨在打破数据孤岛，实现数据的统一管理和价值挖掘。需要明确的是，数据中台不是技术堆砌的产物，而是业务需求驱动的解决方案。在规划阶段，企业应当梳理现有业务痛点，识别哪些问题可以通过数据中台解决，避免盲目跟风建设。构建统一的数据资产体系数据中台的核心是形成可复用、可共享的数据资产处理层、数据服务层和应用层。技术选型应当基于企业现有技术栈和未来发展需求，考虑系统的扩展性、兼容性和维护成本。值得注意的是，数据中台不是要替代现有的业务系统，而是通过API、微服务等方式与现有系统无缝集成特性，便于业务部门按需调用。同时，要建立完善的服务目录和服务管理机制，确保数据服务能够被方便地发现、理解和使用。组织与文化的配套变革数据中台建设不仅是技术工程，更是组织变革。需要打破传统的部门壁垒，建立

架构来支持数据的采集、处理存储、管理和应用。一般来说，数据中台的架构应该具备特点：可扩展性、高性能、高可靠性、易用性、安全性。收集和整合数据：需要收集各个业务部门和系统中的数据，并把它们整合到数据中构建相应的数据服务和应用，包括数据查询、数据可视化、数据挖掘、机器学习等。不断优化和改进：数据中台的建设是一个漫长的过程，需要不断地评估和优化，以满足不断变化的业务需求。同时，还需要对新的技术和工具进行跟踪和采用，以提高数据中台的效率和价值。星环数据中台解决方案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。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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

使用门槛数据中台的建设目标是帮助企业实现服务自助、数据自治、平台自理。星环科技认为如何有效把数据资产盘活、盘清、促进使用，如何对整个数据管理过程形成有效自动化的帮助，同时对数据资产能够形成一站式的全景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，并管理工作与平台操作有机结合，数据中台的建设离不开数据开发者、管理者和使用者，星环科技面向这三类用户构建了数据资源目录，数据资产目录和数据服务目录，三目录体系搭建起数据管理的支撑体系。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。服务自助、数据自治、平台自理降低用户应用和体验，是确保数据中台建设成功并且能用起来的关键。唯有这样的目标才能降低用户的使用门槛，更快、便捷地帮助企业建设数据中台。企业数字化底座的构建面向的是三类用户进行，因此构建这三类用户的体系就是构建

什么是数据中台建设在当今数字化浪潮中，各类组织都面临着如何有效管理和利用海量数据的挑战。数据中台建设作为一种新兴的数据管理模式，正逐渐成为企业数字化转型的核心支撑。本文将为您解析数据中台的基本概念、核心价值以及建设路径。数据中台的基本概念数据中台可以被理解为一种组织级的数据共享与服务平台，它位于前台业务系统和后台数据基础设施之间，承担着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。不同于传统的数据仓库或经过规范化处理后，形成标准化的数据资产，通过API或其他方式服务于各类业务场景。数据中台的核心价值建设数据中台的首要价值在于打破数据孤岛。许多组织中，数据分散在不同系统中，难以互通共享。数据中台通过统一自身数据资源状况，为数据驱动决策提供可靠保障。数据中台的建设路径数据中台建设是一项系统性工程，通常需要经历几个关键阶段。首先是战略规划阶段，需要明确中台建设的愿景目标、组织保障和演进路线。这一阶段的核心的数据标准和治理体系，实现了跨部门、跨系统的数据整合，为数据分析奠定了基础。其次，数据中台显著提高了数据应用的效率。传统模式下，每个新业务需求都需要从原始数据开始处理，耗时费力。而数据中台提供的标准化

数据中台的建设是一个复杂而系统的过程，涉及多个步骤和阶段。以下是数据中台建设的主要步骤：明确业务需求：这是搭建数据中台的第一步，包括了解企业的业务流程、关键业务指标、数据来源和数据使用场景等。通过与业务部门的深入沟通，确定数据中台的建设目标和范围。技术选型与架构设计：根据企业的具体需求和技术栈，选择合适的技术架构。数据集成与治理：数据集成是构建数据中台非常重要的一步，主要解决不同源系统数据异构人员组织架构，建设制度体系，设立审计机制，并开展培训宣贯，加强数据意识。现状梳理：梳理企业的系统建设、已经拥有的数据以及业务特点等现状，了解企业对数据中台的认知。建设制度体系：制定数据管理制度、数据安全制度、数据质量规范等，保障数据中台建设的规范化和标准化。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。技术建设、资产建设、场景建设、深化应用：数据中台建设可以分为规划阶段、技术建设、资产建设、场景建设、深化应用五个步骤。性问题。通过ETL工具，将数据从各个数据源中提取出来，进行转换和清洗，然后加载到数据中台的数据库或数据仓库中。同时，制定明确的数据标准和规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...