工业企业数据仓库管理

工业企业数据治理是对工业企业生产、运营、管理等各个环节所产生的数据进行全面管理和优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据流通与共享，从而为企业的决策制定、生产优化、成本控制以及创新、完整的数据进行分析和挖掘，为企业管理层提供决策所需的关键信息，如市场趋势分析、成本效益评估、风险预警等，帮助管理层做出更加科学、明智的决策，增强企业的市场竞争力。工业企业数据治理的关键领域数据标准管理：对数据的定义、来源、结构、关系等元数据进行收集、整理和管理，建立元数据仓库，为数据的理解、使用和管理提供支持。主数据管理：识别和管理企业的关键主数据，如客户、供应商、产品、设备等，确保主数据的唯一性、准确性和完整性，并在企业内部各个系统之间实现主数据的共享和同步。工业企业数据治理的实施步骤规划与准备阶段：明确数据治理的目标和范围，制定详细的数据治理战略和实施计划，组建数据治理团队，包括数据管理发展提供有力支持。工业企业数据治理的重要性优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和治理，如设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，企业能够及时发现生产线上的瓶颈和潜在问题，实现生产流程的

等。数据安全管理：工业数据中台的安全解决方案提供了一套通用的数据中台安全架构，从业务逻辑数据流到基础架构承载，端到端加固数据安全。这包括数据权限、数据地图、数据脱敏和数据审计等方面。工业企业数据资产工业数据中台是工业企业数字化转型的核心，它涉及到数据的集成、治理、分析与共享等多个方面。以下是工业数据中台的几个关键组成部分和特点：数据治理平台：工业数据中台提供全面的主数据整合方案，包括数据集成、元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据治理和数据清洗。这些功能帮助企业建立起私有化大数据中心，从而实现数据的有效管理和利用。数据集成与大数据集成平台：工业数据中台通过打通各类数据孤岛，构建统一的数据资产目录和数据仓库，为数据挖掘和业务创新奠定基础。它支持多种数据类型的存储，包括结构化、时序、图片等，并内置机器学习算法库，支持工业大数据挖掘与预测分析。元数据中心：元数据中心是数据中台的中心与数据能力中心：数据中台是面向工业企业的数据资产中心与数据能力中心，包含数据集成、数据开发、数据服务、数据治理等相关功能，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。数据中台与元数据规范

工业数据标准建设与数据治理：夯实工业数字化根基在工业4.0和智能制造蓬勃发展的时代，数据已成为工业企业的核心资产之一。然而，工业数据来源广泛、格式多样、结构复杂，若缺乏有效的管理，就难以发挥其价值使用过程中的安全性，防止数据泄露和被恶意篡改。元数据与主数据管理：元数据是描述数据的数据，主数据是企业核心业务实体的数据。数据治理对元数据和主数据进行管理，建立元数据仓库和主数据管理系统，实现对元数据和主。工业数据标准建设与数据治理应运而生，它们是提升工业数据质量、实现数据共享与流通、推动工业数字化转型的关键举措。一、工业数据标准建设的重要性打破数据孤岛：工业企业内部通常存在多个业务系统和生产设备，每个等高级应用的实现。二、工业数据标准建设实施步骤现状调研与需求分析：全面梳理企业内部的数据资产，包括生产数据、设备数据、管理数据等，了解现有数据的格式、结构、存储方式以及数据的产生和使用流程。同时，与各业业务需求和决策要求。数据安全管理：工业数据涉及企业的核心业务和商业机密，数据安全至关重要。数据治理通过制定数据安全策略和措施，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等，保障工业数据在采集、传输、存储和

工具，将数据分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示出来，方便工业企业的管理人员和技术人员快速理解数据和洞察业务趋势，为决策提供有力依据。数据服务与应用开发数据接口与API：提供丰富的数据接口和API智能生产管理系统、设备远程监控系统、供应链优化系统等，推动工业企业的数字化转型和智能化升级。平台架构与技术选型微服务架构：采用微服务架构设计，将数据中台的各个功能模块解耦成独立的微服务，提高系统的可工业互联网数据中台是面向工业领域，通过对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、整合、存储、治理和分析，为工业企业提供数据服务和决策支持，驱动工业业务创新和智能化发展的综合性数据平台。数据采集与汇聚广泛，方便工业企业内部的各种应用系统和外部合作伙伴调用数据，实现数据的共享和流通，促进工业生态系统的协同发展。工业应用开发支持：为工业应用开发提供开发环境和工具，支持企业基于数据中台开发各种工业互联网应用，如，又能在边缘端实现实时数据处理和快速响应，满足工业生产的低延迟需求。应用场景设备管理与维护：通过对设备运行数据的实时监测和分析，实现设备故障的早期预警和诊断，提前安排设备维护计划，降低设备故障率，提高

企业数据仓库是企业提升数据管理能力、优化决策流程的关键基础设施。以下是企业数据仓库的架构、功能以及应用案例的概述：企业数据仓库架构企业数据仓库架构通常包括以下几个关键组件：数据源层：涵盖企业内外部的，通常以星型模式、雪花型模式或事实-维度模型进行存储。数据访问层：将存储在数据仓库中的数据以可视化、报表或查询的形式提供给业务用户。企业数据仓库功能企业数据仓库的主要功能包括：数据集成：将来自不同查询和分析过程，提高查询性能。高性能存储：采用大容量、高性能的存储系统，满足大量数据的存储和查询需求，优化查询性能。企业数据仓库应用案例以下是一些企业数据仓库的应用案例：销售分析：跨国零售企业利用数据仓库整合多个销售渠道的数据，进行销售分析。供应链优化：制造业企业通过数据仓库整合供应链各环节数据，运用数据分析识别瓶颈和问题，优化供应链效率。市场营销：互联网公司整合用户行为数据、偏好和社交媒体互动数据，分析营销活动效果，制定个性化营销策略。各类数据源，如业务系统数据库、文件、外部数据供应商等。数据采集与ETL：从数据源层抽取数据，经过清洗、转换和加载等步骤，将数据整合成适合分析的形式，并存储到数据仓库中。数据存储层：负责长期保存历史数据

企业数据仓库是一个整合、管理和存储企业各个部门和业务领域数据的集中性存储系统。它是一个用于支持企业决策制定和业务分析的核心组件。企业数据仓库的主要目标是将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以便提供高质量、一致性和准确性的数据供决策使用。它通常包含大量的历史数据，可以支持分析师和管理人员对过去业务表现的深入了解。企业数据仓库通常采用ETL（抽取、转换和加载）过程，将数据从各个源系统中抽取、报表和数据可视化等。通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，企业可以发现关键业务趋势、分析绩效指标、进行预测和制定战略。企业数据仓库在企业管理和决策制定中起到了重要的作用，它提供了一个一站式的数据资源库，帮助企业更好理解和利用自身的数据资产，从而提高业务的效率和竞争力。随着大数据技术的发展和应用，企业数据仓库也在不断演进和创新。例如，引入了云计算和分布式计算技术，以提高数据仓库的灵活性和可伸缩性；引入了机器学习和人工智能技术，以提高数据分析和决策制定的能力。这些创新使企业数据仓库更加适应了快速变化商业环境和需求。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

数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据的系统。数据仓库是一种面向决策支持的技术，旨在帮助企业从多个角度析数据，并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤：确定需求和目标和数据质量管理等。通过合理的规划和管理，数据仓库可以帮助企业更好地分析数据、支持决策制定，并提供准确的数据驱动的信息。性能。数据质量管理：数据质量管理是数据仓库建设的一个重要环节。确保数据的准确性、完整性和一致性是数据仓库使用的基本要求。数据质量管理包括数据清洗、数据去重、错误处理等。数据安全：数据安全是数据仓库建设中：在搭建数据仓库之前，必须明确需求和目标。了解业务的需求，确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型：数据模型是数据仓库的基础，确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据模型包括星型模型和雪花模型。星型模型是常用的模型之一，它通过一个中心的事实表和多个维度表来表示数据。雪花模型在星型模型基础上进行了扩展，维度表可以进一步分解更小的表。数据抽取与转换：在搭建数据仓库之前

数据仓库管理是一个涉及多个方面的复杂过程，包括维护、性能优化、扩展和迭代、文档和知识管理等。以下是这些方面的详细说明：数据仓库维护数据仓库维护是确保数据持续准确和一致的过程，主要任务包括：数据更新：采用合适的压缩算法减少存储空间占用并提升数据传输速度。优化表结构和索引：合理的表结构设计和正确的索引创建可以显著提升查询效率。数据分区：通过数据分区可以提高查询性能和数据管理效率。数据仓库扩展和迭代数据仓库扩展性。维度表和事实表的扩展：通过添加新的维度表和事实表来扩展数据仓库的分析能力。数据仓库文档和知识管理文档和知识管理是确保数据仓库知识和经验得到有效传递和共享的关键：文档编写：编写和维护项目文档、清洗和备份：定期更新数据，清洗以去除无效和错误数据，以及备份以防数据丢失或损坏。故障处理：及时解决数据仓库运行中出现的故障，保证系统的稳定性。数据仓库性能优化性能优化是提升数据处理效率的关键，包括：高速存储解决方案：使用SSD等高速存储设备提升数据读写速度。数据库版本升级：定期升级数据库版本以享受性能改进和新功能。数据库参数设置：合理调整数据库参数如缓冲区大小、并发度等，以提升性能。使用压缩算法

互联网技术为数据采集和传输提供了高效的网络平台。数据存储与管理：面对海量的工业大数据，需要使用分布式存储技术，对数据进行高效存储和管理。同时，还需要建立数据仓库和数据湖等存储架构，实现数据的集中管理和共享、图形等形式展示出来，便于工业企业的管理人员和操作人员理解和使用。数据可视化技术可以帮助用户快速发现数据中的规律和问题，提高决策效率。应用场景设备故障预测与维护：通过对设备运行数据的分析，建立设备故障生产成本，提升产品质量。供应链优化：整合企业内部和外部的供应链数据，实现对供应链的实时监控和优化。通过对市场需求预测、库存水平控制、物流配送优化等，提高供应链的响应速度和灵活性。能源管理：对工业企业的加工参数、原材料消耗数据、生产批次数据等。企业管理数据：来自企业的资源计划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）、供应链管理系统（SCM）等的业务数据，如订单信息、库存数据、销售数据、采购数据等工业大数据是指在工业领域中，从工业设备、生产系统、业务流程等各个环节产生的海量数据，以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的相关技术和系统。数据来源生产设备数据：包括各类工业设备在运行过程中

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...

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...

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...

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...

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...

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。...