大数据服务内容

大数据服务是指基于大数据技术和平台，为企业和机构提供的数据采集、存储、处理、分析以及可视化等一系列服务的统称。服务类型数据采集与整合服务数据采集：从各种数据源（如数据库、文件系统、传感器、网络日志等的数据分析报告，为决策提供依据。服务模式软件即服务（SaaS）：供应商将大数据服务以软件的形式提供给用户，用户通过互联网访问和使用这些服务，无需在本地安装和维护软件和硬件设备。如一些云端的数据分析平台，用户只需上传数据，即可进行各种分析操作。平台即服务（PaaS）：提供大数据处理平台和开发环境，用户可以在平台上开发、测试和部署自己的大数据应用程序。基础设施即服务（IaaS）：主要提供计算、存储批处理框架，对大规模数据集进行批量处理，如数据挖掘、统计分析等。流处理服务：利用流处理平台，实时处理源源不断的数据流，实现实时监控和决策。高级分析服务：运用机器学习、深度学习等技术，进行预测分析、文本、网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求租用这些资源来构建自己的大数据环境。应用领域金融领域：用于风险评估、信贷审批、投资决策、市场预测、反欺诈等，通过对海量金融交易数据和客户数据的分析，提高金融机构

服务。其目的是帮助用户从海量数据中获取有价值的信息，从而支持决策、优化业务流程等诸多事务。服务内容数据存储服务大数据服务中心提供大容量、高可靠的数据存储解决方案。采用分布式存储系统，或其他云存储服务大数据服务中心是一个集中管理和处理大数据的机构或部门。它整合了数据资源、技术资源、人力资源等多种要素，为企业、政府部门或其他组织提供数据存储、数据分析、数据挖掘以及数据可视化等一系列与大数据相关的人员快速理解数据背后的含义，从而使决策更加高效。数据治理服务数据治理包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理和数据安全管理等多个方面。在数据标准管理方面，大数据服务中心会建立统一的数据格式、编码规则等标准，确保数据的一致性。例对于数据质量管理，会定期检查数据的准确性、完整性和时效性。应用场景企业应用企业可以利用大数据服务中心来优化供应链管理。通过分析采购数据、库存数据和销售数据，企业能够精准地预测市场需求，合理安排采购和生产计划，降低库存成本。还能用于客户关系管理。通过分析客户行为数据、反馈数据和人口统计学数据，企业可以对客户进行细分，提供个性化的营销活动和服务。政府应用在城市规划方面，大数据服务

大数据服务平台是为各类企业和机构提供数据存储、数据处理、数据分析等服务的综合性平台。大数据服务平台是大数据生态系统中的重要组成部分，为企业和机构提供了一个高效、可靠、安全的数据处理环境，帮助其解决数据处理难题，发掘数据价值，提高业务水平。大数据服务平台的构建需要综合运用各种技术，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、文本搜索、图存储分析、空间数据存储、实时数据处理等各类大数据业务场景，在金融、交通、政府、能源等多个行业积累了大量案例，可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式搜索场景中的应用。星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据库兼容性，不仅可以帮助各个行业用户开发创新的数字化业务

大数据服务中台：数字化转型的核心引擎在当今数据爆炸的时代，企业每天都会产生海量的数据信息。如何有效管理和利用这些数据资源，成为决定企业竞争力的关键因素。大数据服务中台应运而生，它如同一座桥梁，连接着底层数据资源和上层业务应用，正逐渐成为推动企业数字化转型的核心引擎。什么是大数据服务中台大数据服务中台是一种介于底层数据基础设施和前端业务应用之间的中间层架构体系。它不同于传统的数据仓库或数据库系统，而是将分散在各个业务系统中的数据能力进行抽象、整合和标准化，形成可复用、可共享的数据服务能力集群。简单来说，大数据服务中台就像是一个"数据能力超市"，业务部门可以根据需要随时调用已经标准化、组件化的数据服务，而不必每次都从零开始建设。大数据服务中台的核心组成一个完整的大数据服务中台通常包含几个关键组成部分。数据资产层负责对原始数据进行采集、清洗和存储，这是整个中台的基础。数据开发层提供数据处理和加工的工具与环境，支持数据的转换和计算。数据服务层则将处理好的数据封装成标准化的API或服务接口，供业务系统调用。而数据治理层则贯穿始终，确保数据质量、安全性和合规性。大数据服务中台的价值体现大数据服务

大数据服务中心是一个集数据采集、存储、处理、分析、共享等多种功能于一体的综合性服务机构，以下是关于大数据服务中心的详细介绍：主要功能数据采集与汇聚：从多种数据源收集数据，包括企业内部的业务系统后的数据以接口、报表、可视化等形式提供给用户，实现数据的共享和应用。发展趋势云原生架构：越来越多的大数据服务中心采用云原生架构，实现资源的弹性伸缩、自动化部署和管理，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据融合：借助人工智能技术，如深度学习、自然语言处理等，进一步提升大数据分析和挖掘的能力，实现更加智能化的数据应用。数据安全与隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益突出，大数据服务中心将更加注重数据提供支持。数据共享与服务：将处理和分析后的数据以合适的方式提供给内部和外部的用户，支持数据的共享和流通。通过建立数据接口、数据平台等方式，为企业的不同部门、合作伙伴以及客户提供数据服务，促进业务的协同存储层：使用数据仓库、数据湖等技术存储采集到的数据，为数据处理和分析提供数据基础。数据处理层：对存储的数据进行清洗、转换、加工等处理操作，使用批处理、流式处理等方式进行数据分析和计算。数据服务层：将处理

大数据服务是指提供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（包括计算、分析、可视化等）、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术驱动的服务。以下是大数据服务的几个关键方面：数据采集：从场景：大数据服务在金融、零售、医疗、能源、交通等多个领域都有广泛的应用。技术栈：大数据的技术栈涵盖了从底层存储到上层应用的各个层面，包括分布式存储和计算平台，以及机器学习、人工智能等数据分析技术。各种数据源中收集数据，这些数据源可以是内部系统、外部API、传感器等。数据存储：将采集到的数据存储到数据仓库、数据湖中。数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、过滤和去重等操作。数据分析：对数据进行探索性分析和数据建模，以发现数据中的模式和趋势。数据可视化：使用可视化工具将数据转换成易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解数据。数据输出：将分析结果输出到报告、图表和数据仓库中，以便进一步使用。应用

大数据服务平台搭建在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据服务平台的搭建，正是为了解决这一问题而诞生的技术方案。本文将介绍大数据服务平台的基本概念、核心组件以及搭建过程中的关键考量。大数据服务平台概述大数据服务平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性系统。它能够处理结构化、半结构化和非结构化的海量数据，并通过各种算法和工具提取有价值的信息，为决策提供支持。这类平台通常具备高扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够应对不断增长的数据量和复杂的分析需求。核心组件一个完整的大数据服务来，便于理解和决策。搭建过程中的关键考量在搭建大数据服务平台时，需要考虑以下几个重要因素：首先要明确业务需求。不同的行业和应用场景对大数据平台的要求各不相同。例如，金融行业可能更注重实时性和安全性，而电很重要。一个好的大数据服务平台应该提供友好的用户界面和丰富的API，让不同技术背景的用户都能方便地使用。同时，完善的文档和技术支持也能大大减少使用门槛。还要考虑成本效益。大数据平台的建设和维护需要投入

大数据服务平台是一种提供数据采集、传输、存储、处理（包括计算、分析、可视化等）、交换、销毁等覆盖数据全生命周期的服务的平台。以下是一些关键的功能和特点：数据采集与存储：大数据服务平台可以帮助组织和值，并将来自不同源头的数据整合在一起。数据分析与挖掘：大数据服务平台提供各种数据分析和挖掘工具，用于发现数据中的模式、趋势和关联性，帮助用户提取有价值的信息以支持决策和创新。数据可视化与报告：平台能够将分析结果以直观和易懂的方式呈现给用户，通过可视化工具和报告生成器，用户可以创建丰富、交互式的数据可视化图表和报告。数据安全与隐私：大数据服务平台致力于保护数据的安全性和隐私性，提供身份验证、数据加密API管理：大数据服务平台通常包括服务目录，展示各目录下的数据服务类型、服务流程和数据资产目录。它还支持API的管理，包括API的创建、发布和监控。数据治理与合规：平台负责数据的规范化、标准化和合规化，包括数据质量管理、元数据管理和合规性审计等功能，确保数据符合内部和外部的规定和标准。性能与弹性：使用云端大数据服务具有快速创建、弹性扩缩容、极致性能等产品特性。全链路数据治理：数据服务平台提供全链路数据治理能力，涵盖资产全景、数据地图、智能监控、数据质量、数据安全、资源优化等多个功能模块。

大数据服务平台是一种集成了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多种功能，以云计算和分布式技术为基础，为企业和组织提供海量数据管理和深度挖掘服务，帮助其实现数据驱动决策和业务创新的综合性平台。功能特点。智能城市建设：在城市管理中，分析交通、能源、环境等数据，实现智能交通管理、能源优化调配、环境污染监测等，提高城市的运行效率和居民生活质量。发展趋势智能化：随着人工智能技术的不断发展，大数据服务平台将更加分析工具和算法，如SQL查询、机器学习算法、深度学习模型等，支持用户进行交互式分析和探索性分析。数据服务层：将分析结果以API接口、报表、可视化等形式提供给用户，方便用户进行数据消费和决策支持。管理层、产品研发、客户服务等提供决策依据。市场营销与客户洞察：分析消费者的行为数据、偏好数据等，实现精准营销、客户细分、客户流失预测等，提高营销效果和客户满意度。金融风险防控：在金融领域，通过对海量金融交易数据和客户信用数据的分析，进行风险评估、欺诈检测、信用评级等，降低金融风险。医疗健康管理：整合医疗数据，如病历、检查报告、基因数据等，实现疾病预测、辅助诊断、医疗资源优化配置等，提升医疗服务质量和效率

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...

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、...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...