传统数据仓库 大数据

大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统，它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展，具有以下特点和优势：数据存储海量数据处理能力：能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据社交媒体、物联网设备等，将这些分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据孤岛，形成全面、一致的数据视图。数据清洗与转换：在数据集成过程中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，去除噪声数据、纠正错误，例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析，实现精准营销。决策支持：为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果，做出更明智、更科学的决策，例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构：通常采用多层架构，如操作数据存储（ODS）、企业数据仓库（EDW）、数据集市等，各层之间分工明确，便于数据的管理、维护和使用。弹性可扩展：能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，灵活地扩展计算资源和存储资源，实现水平扩展和垂直扩展，确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理元数据存储：对数据仓库中的数据进行元数据管理，记录数据的来源、定义、转换规则

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满意度分析、客户流失预测等，以提升客户体验和忠诚度。优势数据一致性：通过预定义的模式和严格的数据清洗，确保数据的一致性和准确性。高性能查询：优化了查询性能，能够快速响应复杂的分析查询，适合大规模数据的分析。历史数据分析：存储了丰富的历史数据，支持历史趋势分析和报表生成，帮助企业了解业务发展的长期趋势。

可以利用数据仓库云来整合业务数据，如销售数据、客户数据等，进行简单的数据分析，如销售趋势分析、客户画像等，以支持企业的日常决策。大数据分析与机器学习在大数据和机器学习领域，数据仓库云发挥着重要作用。企业可以将海量的大数据存储在数据仓库云中，然后利用云平台提供的计算资源和分析工具进行复杂的数据挖掘、机器学习算法训练等任务。企业数据集成与共享企业内部往往有多个部门和多种业务系统，数据仓库云可以帮助整合只需为实际使用的存储和计算资源付费，避免了传统数据仓库建设中高额的硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据量的快速增长和分析需求的变化。随着企业业务的发展，数据量可能会呈指数级增长，数据仓库云可以方便地扩展存储容量和计算能力。快速部署相比传统数据仓库的建设，数据仓库云的部署速度更快。企业可以在短时间内开通数据仓库云服务，开始数据的加载和分析工作。例如，新成立的创业公司如果需要快速搭建数据仓库来支持业务决策，使用数据仓库云可以在几天甚至几小时内完成部署，而传统方式可能需要数周或数月来采购硬件、安装软件和进行配置。数据安全与维护云服务提供商通常会提供高级别的数据安全措施，如数据加密、访问

数据仓库的一些关键特点：大规模数据存储：大数据数据仓库能够处理PB级别的数据存储需求，支持大规模数据的存储和管理。多样化数据类型：它能够处理各种类型的数据，包括传统的关系型数据以及文本、图像、视频等非、访问控制和审计日志等安全功能，以保护数据的安全和满足合规要求。成本效益：与传统的数据仓库相比，大数据数据仓库通常基于开源技术构建，能够降低成本。云原生支持：许多大数据数据仓库提供云服务，使得用户可以按需使用资源，具有更高的灵活性和可扩展性。大数据数据仓库是一种专门设计用于处理和分析大规模数据集的数据库系统。它能够存储来自不同来源的海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并提供数据查询、数据分析和报告等功能。以下是大数据结构化数据。高性能处理能力：利用分布式计算和存储技术，大数据数据仓库能够快速处理和分析海量数据，支持实时或近实时的数据分析。数据集成：它能够集成来自不同来源和格式的数据，提供统一的数据视图，简化数据的访问和分析。高可用性和可靠性：大数据数据仓库通常采用分布式架构，提高了系统的可用性和可靠性，减少了单点故障的风险。数据压缩和优化：为了提高存储效率和查询性能，大数据数据仓库会采用数据压缩、列式存储、数据

。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。特定主题或职能领域的数据。与传统的数据存储方式相比，数据仓库可以让用户更便捷地访问和处理数据，从而快速解决问题。集成：数据仓库可以将不同来源的不同数据类型集成在一起，建立一致性。这种集成多样的数据来源，包括不同的文件格式、结构化和非结构化数据、以及海量的互联网数据等，大大增强了数据仓库的功能和价值，简化了企业数据的管理与分析。相对稳定：进入数据仓库后，数据将保持稳定，不会发生改变。相反，数据仓库分析数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够在高效分析大量不同的数据、提取数据价值、并保留历史记录面发挥独特的作用。相对于其他数据存储方式，数据仓库具有许多优势。面向主题：数据仓库可以高效分析关于着眼于反映历史变化，这意味着企业可以随时查询历史，从汲取经验教训，进行数据趋势分析，或者预测未来趋势。高速查询：数据仓库支持高速查询和高数据吞吐量，能够凭借出色的灵活性帮助用户细分数据或降低数据

教育行业数据仓库：解锁数据力量，重塑教育未来数据仓库：教育行业的变革新引擎数据仓库，作为大数据时代的关键技术，正深刻地改变着教育行业的运作方式。简单来说，数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。与传统数据库不同，它并非用于日常事务处理，而是专注于数据分析与决策支持。数据仓库具有四个核心特征：面向主题：数据围绕特定主题组织，如学生、课程、教学评估等，而非按进行长期趋势分析和决策制定。时变性：数据带有时间戳，反映数据随时间的变化情况，支持时间序列分析和历史数据查询。在教育行业，数据仓库的重要性不言而喻。一方面，教育机构积累了海量数据，涵盖学生学习行为、教学资源使用、教师教学表现等多个方面。数据仓库能够将这些分散的数据整合起来，提供一个统一的、全面的数据视图，为教育决策提供坚实的数据基础。另一方面，通过对数据仓库中的数据进行深入分析，教育机构可以发现潜在的规律和趋势，从而实现精准教学、个性化学习、优化教学资源配置等目标，提升教育质量和效率。教育行业数据仓库的应用场景（一）教学优化数据仓库为教师提供了全面、深入了解学生学习情况的途径。通过分析学生

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。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，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程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度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

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。人员的培训，以保证数据仓库的管理可持续发展。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。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能搭建数据仓库需要经过以下步骤：确定数据仓库的目标和需求：了解业务需求、整合数据源、需查询和分析的数据内容等，以明确数据仓库所需的功能和特性。设计数据模型：根据业务需求设计数据模型，包括维度模型、星型模型等，以确定数据仓库的结构特点。选择数据仓库平台：选择合适的数据仓库平台，以确保数据仓库的性能和可靠性。数据抽取与加载：通过ETL工具将数据从各种数据源中抽取到数据仓库，并对数据进行清洗和转换，以满足数据仓库的规范和标准。创建数据仓库表：根据业务需求创建物理存储空间、定义表和视图，以及制定数据访问安全策略等，以确保数据仓库的完整性和安全性。数据清理和转换：对于抽取的数据进行数据清理和转换，将数据

云数据仓库是使用云技术来提取和存储不同数据源的数据的一种数据仓库。相比于传统的本地数据仓库，云数据仓库具有以下优势：弹性可扩展性:云数据仓库可以根据业务需求快速扩展或缩减计算和存储资源，满足大、可伸缩性和简化的管理方式，同时节约成本，使企业能够更加高效地利用数据进行分析和决策。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数据仓库的需求。数据分析和应用开发，减少了维护和管理的负担。成本节约:云数据仓库通常采用按需计费的模式，企业只需为实际使用的资源付费，避免了传统数据仓库中购买、配置和维护硬件和软件的投入。云数据仓库能够提供更高的弹性规模或可变的数据处理要求。简单易用:云数据仓库提供了简单易用的界面和工具，使得数据仓库的创建、管理和使用变得更加方便和快捷。管理简单:云数据仓库由云服务商负责管理硬件、软件和网络等基础设施，企业只需专注于

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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。