证券行业数据仓库架构

各种不同的数据源，如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中，数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分，并且经过清洗、整合和转化，以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层：数据性能、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。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算数据仓库（DataWarehouse）是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理（OLAP）的系统。它是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库中的数据来源于源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方，也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高的数仓开发工具，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，提供大规模数据

数据仓库架构是一个复杂的系统，它涉及多个层次和组件，每个部分都有其独特的功能和职责。以下是数据仓库架构的主要组成部分和特点：数据源层（DataSources）内部数据源：包括企业内部各种业务系统，如原始数据进行汇总、平均、比率计算等。加载（Load）：将经过转换后的数据加载到数据仓库的存储层。加载方式有多种，如全量加载（一次性将所有数据加载到数据仓库）和增量加载（只加载新的数据或者更新后的数据）。加载过程需要考虑数据仓库的存储结构和性能，确保数据能够高效地存储和后续查询。数据存储层（DataStorage）关系型数据库（RDBMS）：传统的关系型数据库等可以用于存储数据仓库的数据。它们提供了成熟的事务处理和数据存储功能。在数据仓库中，可以利用关系型数据库的表结构来存储数据，通过主键-外键关系来组织数据。非关系型数据库（NoSQL）：对于一些大规模、非结构化或者半结构化的数据，非关系型数据库是很好的选择。数据访问层（DataAccess）查询工具（QueryTools）：提供基本的SQL查询功能，用户可以通过编写SQL语句来查询数据仓库中的数据。报表工具（ReportingTools

教育行业数据仓库是一个用于存储、管理和分析与教育相关的数据的系统。提供决策支持和战略规划，帮助教育机构、学校等更好地了解教育生态系统的运行状况、发现潜在问题等。以下是教育行业数据仓库的一些常见功能和、关联分析等，生成报告和可视化图形。决策支持：通过对教育数据进行深入分析，教育行业数据仓库能够为决策者提供可靠的数据支持，帮助制定教育政策、调整教育资源分配和改进教学质量。星环数据仓库解决方案星环特点：数据整合：数据仓库可以从多个数据源中提取数据，并通过数据整合技术将些数据整合到一个统一的数据模型中，以便进行分析和查询。数据清洗和转换：数据仓库可以对提取的数据进行清洗和转换，使数据达到一致性和准确性。数据存储和管理：数据仓库使用专门的数据库管理系统来存储和管理教育数据，包括数据的备份、恢复和安全性护。数据分析和报告：数据仓库提供数据分析和报告工具，可以进行各种分析操作，如数据挖掘、趋势分析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。

数据仓库的分层架构是一种常见的设计方法，它将数据仓库的环境划分为不同的层次，每个层次都有特定的职责和功能。这种分层的设计有助于提高数据仓库的灵活性、可维护性和扩展性。以下是数据仓库分层架构的常见层次或者导出操作。数据清洗和转换层：也称为ETL层或暂存区，在这一层，数据经过清洗、转换、整合，以准备加载到数据仓库中。这包括数据的去重、格式统一、编码转换等操作。数据仓库层：这是数据仓库的核心层，存储着经过清洗和转换的、集成的数据。这一层的数据是面向主题的、非易失的，并且通常以多维数据模型的形式组织，如星型模型或雪花模型。数据集市层：数据集市是数据仓库的子集，专注于特定的业务领域或主题。它们通常是为特定的部门或用户群体定制的，以提供更快的查询性能和更具体的业务洞察。呈现层：这一层包括各种数据访问和报告工具，如报表、仪表板、数据可视化工具等。用户通过这些工具访问数据仓库中的数据，进行分析和决策。访问层：这一层涉及到用户如何与数据仓库交互，包括安全控制、权限管理、查询优化等。它确保数据的安全性和用户访问的便捷性。应用层：在最顶层，应用层包括各种应用程序，它们使用数据仓库中的数据来提供业务价值。

数据仓库的数据架构是其核心组成部分，它决定了数据的组织方式、存储结构和处理流程。以下是数据仓库架构的几个关键组成部分：数据源层：这是数据仓库的起点，包含了企业内部各种异构的数据源，如关系数据库、非中的数据以可视化、报表或查询的形式提供给业务用户。高效的数据访问层能够帮助决策者快速获取所需信息，从而在复杂的业务环境中做出及时决策。分层架构：数据仓库通过分层结构，使每层数据都有特定的应用范围关系数据库、文件系统、Web数据等。这些数据源是数据仓库数据的原始来源，也是后续数据处理和分析的基础。ETL层：负责从数据源层抽取数据，进行必要的清洗、转换和加载操作，以确保数据的一致性、准确性和完整性。ETL过程通常包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据校验等步骤，是数据从源系统到数据仓库的桥梁。数据仓库层：是数据仓库的核心部分，负责存储经过ETL处理后的数据。数据仓库层通常采用星型模式、雪花模式或混合模式等数据结构来组织数据，以便支持高效的数据查询和分析。同时，数据仓库层还具备数据压缩、索引优化、分区管理等高级功能，以提高数据存储和查询的性能。数据集市层：根据特定的业务需求和数据使用场景，从

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、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、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

数据仓库架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面的考虑。以下是一些关键点和最佳实践：分层架构设计：数据仓库通常采用分层架构，包括操作数据层（ODS）、数据仓库明细层（DWD）、数据仓库汇总层（DWS用户的效率。性能优化：数据仓库的架构需要优化查询性能，支持快速的数据检索和分析。这包括使用适当的索引、分区和数据压缩技术。数据质量：确保数据的准确性和完整性是数据仓库的重要原则。数据清洗和验证过程应在数据加载前进行，以保证数据质量。可扩展性：随着业务需求的变化，数据仓库需要具备扩展能力，以支持新的数据源和增加的数据量。可扩展的架构能够适应未来的发展。安全性和隐私保护：数据仓库中存储了大量敏感信息，因此必须确保数据的安全性。采取适当的安全措施和访问控制策略是必要的。灵活性：数据仓库的架构应具有灵活性，便于根据业务变化进行调整。灵活的架构能够支持快速的业务响应和数据分析需求。关键技术和工具：数据仓库建设涉及的关键技术和工具包括ETL工具、数据仓库平台、数据建模工具和商业智能工具。实践：明确业务需求和目标、合理的数据建模、选择合适的技术架构和工具、持续优化与维护是数据仓库建设的最佳实践。未来发展趋势：数据仓库的发展趋势包括实时数据处理与分析能力的提升、向云计算架构的转型、智能化的数据分析功能等。

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。服务、应用程序日志等。ETL/ELT过程：ETL：从数据源提取数据，进行转换和清洗，然后加载到数据仓库中。ELT：先提取数据并加载到数据仓库中，然后在数据仓库中进行数据转换。数据仓库存储：存储经过ETL/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

解锁期货行业数据仓库：数字时代的金融新引擎数据仓库：期货行业的“智慧大脑”数据仓库，简单来说，是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对于期货行业而言，数据仓库汇聚了来自交易系统、结算系统、客户管理系统、市场行情系统等多源异构数据，这些数据经过清洗、转换、加载等一系列处理后，被整合到一个统一的平台上，以一种有序、高效的方式存储和管理。在期货行业，数据仓库。这是因为数据仓库主要用于数据分析和决策支持，需要保证数据的一致性和可靠性，为长期的趋势分析和战略决策提供坚实的基础。时变性：记录行业发展轨迹时变性是指数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新，以反映扮演着至关重要的角色，是实现数字化转型的核心驱动力。它打破了数据孤岛，使原本分散在各个业务系统中的数据得以融合，为全面、深入地分析市场和业务提供了可能；通过对海量历史数据的存储和分析，数据仓库能够帮助期货公司洞察市场趋势，把握投资机会，制定更加科学合理的投资策略；精准的客户画像和风险评估也离不开数据仓库的支持，这有助于期货公司优化客户服务，提高客户满意度，同时有效控制风险，保障公司稳健运营。期货

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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、...