大数据仓库的应用

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。面对高速增长数据规模,传统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需求。

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大数据仓库
大数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据集中式系统,它是传统数据仓库大数据时代演进和扩展,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,将这些分散数据整合到一个统一数据仓库中,消除数据孤岛,形成全面、一致数据视图。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:为企业决策制定提供有力支持,企业管理层可以基于数据仓库数据分析结果,做出更明智、更科学决策,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,便于数据管理、维护和使用。弹性可扩展:能够根据企业数据增长和业务需求变化,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:对数据仓库数据进行元数据管理,记录数据来源、定义、转换规则
、易用、高性价比等特性。面对高速增长数据规模,传统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需求。数据仓库应用非常广泛,以下列举一些典型应用情况:支持企业决策:数据仓库构建不同主题域,为业务人员、企业管理者和决策者提供可靠数据支持,帮助企业制定策略、提高竞争力、并优化商业运营。数据分析与挖掘:数据仓库数据是已经被清洗和转换过数据,因此可以更好地用于数据分析和数据挖掘,以加强对业务需求解决。市场营销和客户关系管理:通过数据仓库数据,企业可以深入了解客户需求、购买习惯等,制定出更加有效营销策略,以及提供更后客户关系管理服务。产品和服务定位:通过数据仓库信息,企业可以更精确地将产品和服务定位和调整到适合市场需求位置,以增强产品和服务竞争力。业务流程管理:通过数据仓库信息和分析,企业可以更加清楚地了解企业核心流程,以及进行业务流程再造或调整以满足市场需求。企业资源管理:数据仓库是企业内部资源管理信息重要来源。通过数据仓库信息,可以帮助企业更加有效地维护和
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数据仓库产品
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,提供大规模数据下高效灵活存储和分析能力便捷迁移: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数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台对接,从各个方面简化并加速数据仓库平滑迁移度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,确保数据强一致,高可用事务保障星环数据仓库方案优势强大数据处理能力:采用向量化加速,高性能效率:提供全套数仓开发工具,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,大大提高数据仓库开发效率丰富数据类型支持:支持多种类型数据需求。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SQL支持:支持完整SQL
付费和简化维护优势。实时数据仓库:企业对实时数据处理需求增加,数据仓库开始向实时化方向发展,支持数据实时分析和监控。大数据数据仓库融合:数据仓库大数据平台融合,拓展了数据仓库应用范围,实现数据仓库技术与应用是一个广泛话题,涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点,结合了最新搜索结果:数据仓库技术云数据仓库:随着云计算普及,数据仓库正向云端迁移,提供弹性扩展、按需:数据仓库开始向智能化方向发展,包括自动化数据建模、智能数据清洗、自动化ETL流程等技术,提升数据仓库建设效率和数据分析能力。数据仓库应用案例金融业:银行通过构建数据仓库整合交易系统、信贷管理系统、风险控制系统、供应链管理系统等数据,设计数据模型,通过ETL工具抽取数据,利用BI工具和大数据分析技术进行生产效率分析、质量控制分析、供应链优化等。零售行业:零售连锁店通过构建数据仓库整合销售点系统、会员管理系统对结构化、半结构化和非结构化数据统一管理和分析。数据湖与数据仓库结合:数据湖技术与数据仓库相结合,实现数据全生命周期管理,提供更强大数据管理能力,这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化
、分析数据数据可视化:通过视化工具将数据转化为可读图表、报表等形式,用于数据展示。基于大数据平台数据仓库可以应用于各种领域,如电商、金融、医疗、物流等,能够从庞杂数据中提取出有用信息,辅助企业基于大数据平台数据仓库是指将大量数据存储在分布式计算集群中,通过数据处理与计算技术提取有价值信息,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数据做出决策、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数据仓库需求。强大数据处理能力:采用向量化加速,高性能分析计算,提高执行效率。提供超强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数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台对接,从各个方面简化并加速数据仓库平滑迁移可靠数据与服务: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
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数据仓库应用
数据仓库在现代企业中具有广泛应用,以下是一些主要应用场景和行业案例:应用场景商业智能与分析:数据仓库是进行商业智能分析和报告核心平台,能够汇总不同来源数据,为企业用户提供全面的信息,支持基于数据决策和预测性分析。客户关系管理:通过将客户数据导入数据仓库,企业可以深入了解客户行为,制定相应营销策略,提高客户满意度。企业资源规划:数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产,支持更有根据决策生产流程、设备故障和供应链效率,实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库:随着云计算普及,越来越多企业将数据仓库迁移到云平台上,以实现更高灵活性和可扩展性。实时数据仓库:实时数据仓库能够以秒级延迟提供最新数据分析结果,帮助企业及时做出决策。智能化与自动化:数据仓库将与人工智能和机器学习技术结合,提供更深入数据挖掘和智能决策支持。。行业案例电商行业:电商企业利用数据仓库整合用户行为、销售和库存数据,进行个性化推荐和精准营销,从而提升用户体验和销售业绩。金融行业:银行和金融机构通过数据仓库进行客户行为分析、风险管理和合规性监控
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数据库系统。它能够存储来自不同来源海量数据,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。以下是大数据数据仓库一些关键特点: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,支持大规模数据存储和管理。多样化数据类型:它能够处理各种类型数据,包括传统关系型数据以及文本、图像、视频等非结构化数据。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,支持实时或近实时数据分析。数据集成:它能够集成来自不同来源和格式数据,提供统一数据视图,简化数据访问和分析。高可用性和可靠性:大数据数据仓库通常采用分布式架构,提高了系统可用性和可靠性,减少了单点故障风险。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、访问控制和审计日志等安全功能,以保护数据安全和满足合规要求。成本效益:与传统数据仓库相比,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,具有更高灵活性和可扩展性。
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数据仓库架构
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需求。数据仓库架构图优势强大数据处理能力:采用向量化加速,高性能分析计算源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据地方,也是OLAP查询目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用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,大大提高数据仓库开发效率丰富数据类型支持:支持多种类型数据,提供大规模数据数据仓库(DataWarehouse)是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理(OLAP)系统。它是一个面向主题、集成、非易失性数据集合,旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库数据来源于各种不同数据源,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,以统一数据视图呈现。数据仓库架构通常分为三层:数据
。面对高速增长数据规模,传统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需求。,包括不同文件格式、结构化和非结构化数据、以及海量互联网数据等,大增强了数据仓库功能和价值,简化了企业数据管理与分析。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重要组成部分,它能够在高效分析大量不同数据、提取数据价值、并保留历史记录面发挥独特作用。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特定主题或职能领域数据。与传统数据存储方式相比,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不同数据类型集成在一起,建立一致性。这种集成多样数据来源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,能够凭借出色灵活性帮助用户细分数据或降低数据
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...