统一数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。
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什么是统一数据仓库,有什么优势?
什么是统一数据仓库?统一数据库也被称为企业数据仓库,它可以保存一个组织的所有业务信息,并使整个公司都能访问这些信息。如今,大多数公司都在孤立的孤岛中管理数据,而同一组织的不同团队则使用各种数据,就可以执行复杂的查询,而不会与业务系统的事务性操作发生冲突。数据仓库的典型架构由不同的组件组成,在对数据执行某些关键操作后,数据会从一个组件传递到下一个组件。统一数据仓库的结构由数据仓库架构中包含的组件的子集组成,即:数据源、核心DW、数据集市、提取、转换和加载(ETL)流程以及元数据存储库。统一数据仓库重要的好处是,所有数据都基于一个中心前提:因此,无需单独分析数据,就能将其转化为可操作的信息,从而促进决策过程的改进。统一数据仓库的优势数据仓库可为数据提供更多支持,因为它们旨在跟踪、管理和分析信息,为决策支持、分析报告和数据挖掘提供一个良好的环境。统一的数据仓库与其他分析程序携手合作,促进公司发展。公司的所有数据都可随时用于分析和规划目的用户可以存储大量数据和各种参数。这些数据可能来自多个通常互不相关的来源。统一的数据仓库能够完善数据,消除冗余信息,同时提高整体数据质量。将数据操作保持在低水平,将完整性保持在高水平。提供改进的新信息

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统一数据底座建设
统一数据底座:打破困境的“金钥匙”(一)定义与内涵统一数据底座,是一种创新的数据管理架构,它就像一个强大的“数据中枢”,将企业内分散在各个角落、不同格式与类型的数据资源,如同百川归海般整合在一起。通过一套标准化的流程和技术手段,对这些数据进行清洗、转换、整合,消除数据之间的差异和矛盾,从而为企业打造一个统一、规范、高质量的数据管理和服务平台。(二)关键特性数据标准统一:统一数据底座致力于建立一灾机制,确保数据在面对各种意外情况时的完整性和可用性。同时,集中存储也为数据的快速检索和分析提供了便利,提高了数据处理的效率。共享应用便捷:统一数据底座为企业内部各部门提供了便捷的数据共享和应用服务了灵活的资源配置和弹性扩展能力,企业可以根据业务量的变化,随时调整数据处理资源,降低运营成本。同时,统一数据底座还具备良好的兼容性和扩展性,能够与企业现有的各类信息系统进行无缝对接,保护企业的信息化投资。套全局通用的数据标准,涵盖数据的定义、格式、编码规则、质量规范等各个方面。无论是客户信息、产品数据还是财务数据,都遵循相同的标准进行收集、存储和处理。存储管理集中:它将企业的各类数据集中存储在一个或多个数据仓库

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搭建统一数据平台
打破数据孤岛,搭建统一数据平台的全攻略统一数据平台:概念与内涵统一数据平台,从本质上来说,是一种能够将企业内外部各种来源、格式的数据进行整合,从而为企业提供全面、准确、一致的数据支持的综合性解决方案。它打破了数据之间的物理和逻辑隔阂,使得原本分散在各个角落的数据能够汇聚在一起,形成一个有机的整体。搭建统一数据平台的重大意义统一数据平台的搭建,对于企业的运营和发展具有不可估量的重大意义,它就像企业的“智慧大脑”,从多个维度为企业的前行保驾护航。在规范信息资源方面,统一数据平台发挥着关键作用。在辅助管理决策方面,统一数据平台为企业提供了强大的支持。它打破了数据孤岛,使企业能够获取全面、准确的数据。从避免重复建设的角度来看,统一数据平台为企业节省了大量的资源。在没有统一数据平台之前,企业的各个部门或业务单元为了满足自身的数据需求,往往会各自建设数据存储和处理系统。这不仅导致了硬件设备、软件系统等资源的重复投入,还造成了数据的冗余和不一致。搭建步骤全解析搭建统一数据平台是一项复杂而系统的工程,需要遵循科学的步骤和方法,以确保平台能够高效、稳定地运行,为企业提供准确、有价值的数据支持。数据采集

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统一数据分析
统一数据分析是一类新的解决方案,它将数据处理与人工智能技术统一起来,使企业组织更容易实现人工智能,并加快其人工智能计划。统一数据分析使企业更容易在各种孤岛式数据存储系统中构建数据管道,并为模型构建准备标注数据集,从而使企业能够在现有数据上进行人工智能,并在海量数据集上迭代进行人工智能。统一数据分析还提供对广泛的人工智能算法集的访问,这些算法集可反复应用于这些标记数据集,以对模型进行微调。后,统一分析解决方案还为数据科学家和数据工程师提供了协作能力,使他们能够在从开发到生产的整个生命周期内有效地开展工作。能够成功大规模统一其领域数据并将数据与佳人工智能技术相结合的组织。

湖仓一体相比传统数据仓库在统一数据底座、灵活性与扩展性、高性能与低延迟、成本效益、数据治理与安全性以及多样化的计算生态支持等方面具有显著优势。统一的数据底座:湖仓一体将数据仓库与数据湖的优势相结合,为企业提供了一个统一的、可共享的数据底座。避免了传统数据仓库与数据湖之间的数据移动,简化了数据管理和处理流程。灵活性与扩展性:湖仓一体架构支持多种数据类型的存储和处理,满足企业多样化的数据需求,降低了技术兼容性带来的风险。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一:湖仓一体架构整合了数据仓库和数据湖的数据治理流程,简化了数据治理的复杂度。实现了数据访问控制和数据加密,保障了数据的安全性。多样化的计算生态支持:湖仓一体架构能够对接上层多样化的计算生态。支持架构,真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构,星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力,可以实现多模态数据以及元数据的统一管控,同时支持统一的多租户管理,可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

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湖仓一体是什么?
湖与数据仓库体系的割裂,在架构上把数据湖的灵活性、数据丰富性与数据仓库的企业级战略/战术分析支持能力进行融合,逐步演进成为集多源异构数据统一储存、多模型计算分析及统一数据治理的大数据综合解决方案;解决客户的多元化数据类型,多样化分析,实时数据分析和统一数据管控,建设湖仓一体平台是现阶段优解。“湖+仓”vs“湖仓一体”“湖仓一体”时代,数据湖和数据仓库通过ETL打通,架构上仍各自独立。数据湖从各类很高。“湖仓一体”时代,通过统一资源管控,统一分布式存储管理来支持多种存储模型,统一分布式计算引擎,统一数据接口,实现湖仓一体架构,在技术上,具备存算解耦、弹性扩展、多租户、多计算引擎、分级资源管理等一体”的解决之道星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构,真正实现湖仓技术架构统一。贯穿存储、文本存储、对象存储,键值存储、时序存储、事件存储、时空存储、图存储、全文引擎等多种模型存储统一管理;统一分布式计算引擎,支持分析型处理、操作型处理及实时处理等多种计算类型;统一数据操作/数据接口

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湖仓一体和数据仓库、数据湖的关系和区别
数据仓库和数据湖的优点,旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。在湖仓一体模式中,数据被原样加载到数据湖中,同时进行一定程度的模式定义和质量控制,以便更好地支持企业的数据分析和决策。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构,真正实现湖仓技术架构统一湖仓一体(DataLakehouse)是当前大数据领域热度非常高的一个概念,简单来说,湖仓一体是将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性相结合的一种新型开放式架构。湖仓一体和数据仓库、数据湖的关系和区别数据仓库:传统的数据存储方式,主要用于存储结构化数据,以便进行快速查询和分析。数据仓库通常将数据从多个来源抽取、转化和加载到一个中心化的存储系统中,供企业进行决策分析使用。数据湖。贯穿这四层架构,星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力,可以实现多模态数据以及元数据的统一管控,同时支持统一的多租户管理,可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

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企业级统一数据平台建设思路
辅助业务,因此需要企业建成一个统一的、可共享的数据平台,推进建设内部业务的统一数据化,为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障,帮助企业落地数字化战略。建设企业统一的数据平台需要考虑哪些问题?本文进行介绍。—企业级统一数据平台整体建设思路—企业级数据平台指的是支撑企业的数字化业务创新和运营的技术基础平台,提供数据驱动、精准决策的全方位技术支撑。整体要求从公司整体的数字化战略的视角来看,数据平台:统一整合企业内、外部各类业务系统数据,尽量做到“应存尽存、能收则收、层级化管理”;统一管理企业内外部数据资产,形成企业统一数据治理标准及规范,落实数据安全管控,将数据资产化和业务化,实现“数据既能应用程序。实时数据支持,包括验证、分类、管理和治理。解耦且可扩展,因此服务之间没有依赖关系,而且开放标准支持互操作性。多租户支持能力经过优化,在成本和简单性之间取得平衡。—企业级统一数据平台的五大能力要求的基础支撑,从而可以让数据应用更加健壮和高效。—企业级统一数据平台的设计考量—为了能够帮助企业快速的支撑业务的需求,更好的满足数字应用的开发和运营,企业数据平台应该是以PaaS平台来对内对外提供服务

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数据仓库服务
、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等,以提高数据质量,确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合:数据仓库服务会对存储的数据进行汇总和聚合,以满足不同层次和角度的数据分析需求,使得数据各种业务系统数据、外部的市场数据、客户数据等,通过ETL过程进行数据的清洗、转换和整合,形成一个统一、完整的数据视图。数据清洗和转换:在数据存储之前,数据仓库服务会对原始数据进行清洗和转换,包括去除重复数据有序的,并且能够通过索引或查询进行追溯。数据可视化:数据仓库服务提供数据可视化功能,帮助用户更直观地理解数据和分析结果。提升决策效率:数据仓库服务通过提供统一、全面的数据视图和强大的分析能力,帮助企业数据仓库服务是一种基于云端的数据仓库解决方案,它提供了一种灵活、可扩展的数据存储和管理方式。以下是数据仓库服务的一些主要功能和特点:数据集成:数据仓库服务能够从多种数据源中提取数据,包括企业内部的意外修改的风险,并采用了一系列的安全措施,如访问控制、身份验证、数据加密等,以确保数据的安全性。支持多种分析工具和查询语言:数据仓库服务具有很高的灵活性,能够支持多种分析工具和查询语言,如SQL
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国产数据库有哪些?
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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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...

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图计算平台代表厂商
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...

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什么是分布式时空数据库?
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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...

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数据安全实践案例
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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图数据库的应用场景
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...

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电力行业数字化转型服务商
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