基于数据仓库的数据系统

、复杂度大，而基于云的数据仓库则可以通过云计算技术实现快速部署、易于维护和管理、灵活扩展等优点。同时，在云计算环境下，数据仓库可以与其他云服务（如云存储、云计算、云安全等）以及其他企业信息系统进行集成和基于云的数据仓库是一种在云计算环境下创建和管理数据仓库的解决方案。利用云计算的弹性、可靠性和可扩展性，为企业提供全面的数据管理和分析功能。传统的数据仓库建设需要大量的硬件、软件和人力资源，成本高交互，构建起全面的企业信息化体系。基于云的数据仓库的特点和优势快速部署：基于云的数据仓库可以在云端快速部署和启动，而且不需要购买各种硬件设备和软件应用程序来建立轻巧的存储解决方案。这使得企业在数据分析和业务决策上能够快速地反应，同时也缩短了业建立数据仓库的时间。高可用性：基于云的数据仓库可以避免数据、硬件、软件等单点故障，并且还可以快速恢复。云计算平台可提供全方位的数据备份、灾难恢复和高可用性保障，保障数据的安全、完整性和可用性。灵活扩展：基于云的数据仓库可以根据实际需求，随时增加或减少计算和存储资源。这使企业能够轻松实现按需扩展，对业务拓展和数据增长进行有效管理。高度的安全性：基于云的数据仓库

数据仓库系统是一个用于存储、管理和分析大量历史数据的系统，旨在支持企业决策、报告和数据分析。以下是数据仓库系统的关键组成部分和特性：数据存储：数据仓库系统通常使用关系型数据库管理系统或专门的数据仓库技术来存储数据。数据集成：系统能够集成来自不同源的数据，包括操作型数据库、外部数据源等，以提供统一的数据视图。数据模型：数据仓库系统采用特定的数据模型，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能和支持多维分析。ETL过程：系统包括数据抽取、转换和加载的过程，以确保数据的一致性和质量。数据粒度：数据仓库系统存储的数据粒度可以根据需要进行调整，以满足不同分析需求。查询和报告：系统支持复杂的查询和报告功能，使用户能够快速获取所需信息。OLAP支持：数据仓库系统通常支持在线分析处理，允许进行多维数据分析和数据挖掘。数据质量：系统强调数据的准确性、一致性和完整性，通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据管理：数据仓库系统包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。性能优化：系统经过优化，以提高查询性能和响应速度，包括使用索引、分区和物化视图等技术。数据治理：数据仓库系统实施数据治理策略

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。支持数据驱动的创新：数据仓库服务为企业提供了丰富的数据资源和强大的分析工具，支持企业进行数据驱动的创新，推动业务增长和转型升级。灵活的扩展性与适应性：现代数据仓库服务通常采用分布式架构和云原生技术，能够轻松应对海量数据的处理需求，同时支持多种数据格式和接口类型，方便企业与其他系统进行集成和共享数据。、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，使得数据所需的数据视图。数据挖掘与预测：数据仓库服务支持数据挖掘和预测分析，通过应用各种数据挖掘算法和模型，发现数据中的隐藏模式和关系，并结合时间序列分析、回归分析等预测方法，预测未来趋势和结果。数据服务与共

传统数据仓库是一种用于存储和管理企业数据的系统，旨在支持决策制定和业务分析。它通常基于批处理模式，定期从各个业务系统中提取数据，进行清洗、转换和加载（ETL）到数据仓库中。以下是传统数据仓库的一些关键特点和功能：关键特点批处理：数据通常以批处理的方式定期（如每日、每周）从源系统提取和加载到数据仓库中。结构化数据：主要处理结构化数据，数据在加载前需要经过严格的数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。预定义模式：数据仓库的模式通常是预定义的，需要在数据加载前设计好表结构和关系。历史数据存储：主要用于存储历史数据，支持历史趋势分析和报表生成。高性能查询：优化了查询性能，能够快速响应复杂的分析转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用ETL工具来完成。数据分析：支持多种数据分析方法，如统计分析、数据挖掘、预测建模等，帮助用户发现数据中的模式和趋势。数据可视化：将复杂的数据以直观的图表和仪表盘查询，但对实时性要求较低。核心功能数据集成：从多个数据源定期提取数据，确保数据的全面性和一致性。数据清洗和转换：对提取的数据进行清洗和转换，去除重复、错误和冗余的数据，确保数据的质量。数据加载：将清洗和

数据仓库是一种数据库系统，它被设计用来支持企业或组织的数据存储、管理和分析需求。以下是数据仓库的几个核心概念：集成性：数据仓库通常包含来自企业内部多个数据源的数据，这些数据源可能包括操作型数据、索引、分区和物化视图等技术，以提高数据检索的速度。安全性和访问控制：数据仓库需要确保数据的安全性，防止未授权访问，同时提供基于角色的访问控制，以确保数据的合规使用。库、外部数据提供商的数据等。数据仓库通过ETL过程将这些数据集成在一起，确保数据的一致性和准确性。面向主题：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关。例如，一个零售企业的数据仓库可能包含销售、库存、客户和财务等主题。非易失性：数据仓库中存储的数据通常是历史数据，用于分析和报告，而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，它通常不会被修改或删除，而是保留用于长期分析。时间变化性：数据仓库中的数据通常随时间变化，反映了企业数据随时间的演变。这允许分析者观察趋势和模式，并进行历史比较。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型来组织数据，这些模型通常是

等技术，以提高数据检索的速度。安全性和访问控制（SecurityandAccessControl）：数据仓库需要确保数据的安全性，防止未授权访问，同时提供基于角色的访问控制，以确保数据的合规使用。数据数据仓库的维护和使用至关重要。灵活性和可维护性（FlexibilityandMaintainability）：数据仓库的设计允许灵活地添加新的数据源和修改现有数据结构，同时保持系统的可维护性。数据仓库的特性主要围绕其设计目的和功能展开，以下是数据仓库的一些核心特性：集成性（Integration）：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商的数据等，确保数据的一致性和准确性。面向主题（Subject-Oriented）：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关，如销售、库存、客户和财务等。非易失性（Non-Volatile）：数据仓库中存储的数据主要用于分析和报告，而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，它通常不会被修改或删除，而是保留用于长期分析。时间变化

/ELT处理后的数据。数据仓库可以是基于关系数据库管理系统的，也可以是基于列式存储的分析型数据库数据模型：定义数据仓库中数据的组织方式，常见的模型包括星型模型和雪花模型。数据分层：将数据仓库分为多个数据仓库的架构设计是构建高效、可扩展和易于管理的数据仓库系统的关键。以下是数据仓库架构的几个主要组成部分：数据源（DataSources）：数据仓库的数据来源，可以包括关系数据库、文件系统、云存储的数据。数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，解决数据冗余和不一致的问题。数据质量管理：确保数据的准确性、一致性和完整性。元数据管理：管理数据仓库中数据的元数据，包括数据的定义、来源、用途等信息。数据安全和合规性：确保数据仓库中的数据符合安全和合规要求，包括数据访问控制、加密和审计。数据治理：制定和执行数据仓库的政策、流程和标准。数据访问和分析工具：提供用户界面和工具，以便用户可以查询、分析和报告数据仓库中的数据。这些工具可以是BI工具、数据可视化工具、SQL客户端等。监控和优化：监控数据仓库的性能，并根据需要进行优化，以确保数据仓库的高效运行。备份和恢复：确保数据仓库的数据可以被备份和在需要时恢复。扩展性和灵活性：设计数据仓库架构时，需要考虑未来的扩展性和灵活性，以适应业务增长和变化。

基于大数据平台的数据仓库是指将大量的数据存储在分布式的计算集群中，通过数据处理与计算技术提取有价值的信息，用于分析与决策。其主要包括以下几个部分：数据采集：通过多种数据采集方式获取各种数据源的数据、分析数据。数据可视化：通过视化工具将数据转化为可读的图表、报表等形式，用于数据展示。基于大数据平台的数据仓库可以应用于各种领域，如电商、金融、医疗、物流等，能够从庞杂的数据中提取出有用的信息，辅助企业数据仓库的需求。强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算，提高执行效率。提供超强的并行计算和线性可扩展能力。具有PB级数据处理能力，提供强大的批处理能力，无需预先建模即可进行秒级交互分析无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与服务：提供双机热备。保障数据可靠，服务可用。能够实现即时灾难恢复，通过做出决策、提高运营效率、降低成本等。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。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

开源数据仓库是一种基于开源软件构建的数据存储和处理系统，它利用开源软件的优势，实现了低成本、高灵活性的大数据解决方案。以下是开源数据仓库的一些关键特点和定义：开放性和透明性：开源数据仓库的源代码是的开源数据仓库应该能够快速处理PB级的数据，同时支持水平扩展，以应对未来业务增长的需求。兼容性和集成能力：现代企业通常有多个数据源和不同的应用系统，选择一个能够与现有技术栈和工具无缝对接的数据仓库至关重要。数据安全和治理：数据的安全性和合规性是任何企业都必须考虑的方面。开源数据仓库是否提供良好的权限管理、数据加密、审计日志等功能，能够帮助企业确保数据的安全性和隐私保护。社区支持和文档：一个活跃的社区能够及时解决遇到的技术问题，并且通过开源文档、教程等资源帮助开发者更快上手和解决问题。公开的，任何人都可以查看、使用、修改和分发。这种开放性鼓励技术共享与创新，促进技术的快速迭代和优化。降低成本：企业无需支付高昂的许可费用，即可使用高性能的数据库系统，降低了IT成本。灵活性与可定制性：企业可以根据自身需求，对开源数据库进行定制和优化，提高系统的灵活性和适用性。社区支持：开源数据库拥有庞大的社区支持，开发者可以在社区中交流经验、解决问题，提高系统的稳定性和安全性。性能和扩展性：一个优秀

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...