旅游数据平台建设

旅游数据中台建设与应用一、旅游数据中台的定义与价值旅游数据中台是一种整合和管理旅游相关数据资源的平台，旨在通过数据驱动的方式提升旅游行业的智能化水平，优化游客体验，助力旅游企业的数字化转型。其核心景区设备、交通设施和游客设备的数据，为游客提供实时的服务。四、旅游数据中台的建设步骤数据资源盘点：梳理自有的数据资源，对数据资源进行初步分类和筛选。数据应用规划：清晰描述所有业务场景，梳理数据应用价值体现在以下几个方面：数据整合与共享：打破数据孤岛，整合来自不同渠道的旅游数据，如景区门票销售、酒店预订、交通流量、社交媒体评论等，实现数据的互联互通。个性化服务：通过数据分析，深入了解游客的需求和偏好，提供个性化的旅游推荐和服务。智能决策支持：为旅游企业提供数据驱动的决策支持，优化资源配置、提升运营效率。二、旅游数据中台的应用场景旅游数据中台的应用场景广泛，涵盖了旅游的各个环节，从旅游规划到景区体验，再到售后服务。个性化旅游推荐智能推荐系统：基于游客的兴趣偏好，推荐适合的旅游目的地、景点和活动。动态调整推荐：根据游客的实时反馈和行为数据，动态调整推荐内容。智能出行服务交通规划：整合交通数据

大数据的应用很广泛，比如：商业领域：大数据可以用于市场营销、客户关系管理、供应链优化、商品定价等方面，有助于企决策和增强市场竞争力。社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台理解用户需求、提升用户体验运输的规划、优化和控制，提出佳路线，提升配送效率和客户服务水平。智慧能源：大数据可以用于智能电网的优化和管理，提供进电力供应链条的解决方案，从而提高能源的使用效率和减少浪费。智慧旅游：大数据可以用于旅游市场的趋势分析、优化旅游目的地的规划与营销，以及提供对游客行为的实时监控与服务。大数据的应用涵盖了许多领域，大数据可以同时处理多种数据类型，并利用这些数据提供深入的洞察和预测，助企业和机构做出更好的决策。和粘性，还可以通过分析用户行为和趋势预测来发展方向。健康医疗：大数据可以用于医疗健康领域的疾病预测、诊断、治疗、药物研发等方面，有助于改善医疗水平和提高健康服务量。城市管理：大数据可以用于城市规划、公共安全、交通管理、环境保护等方面，有助于提城市服务和居民生活品质。金融领域：大数据可以用于信用评估、欺诈检测、投资决策等方面，有助于降低风险和优化金融产品。人工智能：大是人工智能的基础，可以用于训练

数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面和技术架构。以下是数据平台建设的关键步骤和技术架构的概述：明确业务模式和战略目标：在开始数据平台建设之前，首先需要明确企业的业务模式和当前阶段的战略目标管理、供应链优化、风险管理等。ETL过程：数据抽取、转换和加载（ETL）是数据平台建设中的关键步骤，涉及从多种数据源抽取数据、进行必要的转换，并将数据加载到数据仓库中。数据仓库构建：数据仓库是数据平台、存储、分析和应用等多个环节，以支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。业务流程开发：数据平台建设还需要考虑业务流程的开发，包括周期性调度和手动触发运行的场景，以满足不同业务需求。。这有助于确定数据平台需要支持的业务流程和决策需求。数据采集层：数据平台的技术架构通常从数据采集层开始，这一层负责从各种内部和外部数据源中获取数据。数据源可能包括业务系统数据库、日志文件、第三方API利用数据仓库中的数据进行分析和报告，以支持管理决策。这一层可能涉及到复杂的查询、数据挖掘和机器学习等技术。数据应用层：数据应用层是数据平台的顶层，它将处理和分析后的数据转化为具体的业务应用，如客户关系

大数据平台建设是一个涉及多个层面的复杂过程，包括数据采集、存储、处理、分析和服务等多个环节。以下是一些关键点和实践案例，可以帮助理解大数据平台建设的各个方面：需求分析与规划阶段业务需求调研：与企业被使用。确定平台目标与功能：根据业务需求，明确大数据平台建设的目标，如提高数据处理效率、实现数据共享与整合、支持数据驱动的决策制定或推动业务创新等。规划大数据平台的功能模块，通常包括数据采集、存储因素，选择最适合的技术组合。设计大数据平台的架构，一般包括数据来源层、数据接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。数据采集与存储建设阶段数据采集系统搭建：针对不同类型的数据源，采用相应的内各个业务部门（如销售、市场、财务、生产等）深入沟通，了解他们对数据的使用场景、痛点以及期望从大数据平台获取的价值。梳理业务流程，确定哪些环节产生数据、需要收集什么样的数据以及数据如何在业务流程中流动和、处理、分析、可视化和数据治理等功能。技术选型与架构设计规划：评估不同的大数据技术框架和工具，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据仓库、数据挖掘工具和数据可视化工具。根据平台的目标、功能需求和数据规模等

数据归集平台建设在当今信息化社会，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。如何有效地收集、管理和利用这些数据，成为各行各业面临的共同挑战。数据归集平台的建设，正是为了解决这一问题而诞生的解决方案。数据原始数据进行清洗、转换和加工；数据存储层提供有效可靠的数据保存方案；数据服务层则为上层应用提供数据访问接口。建设数据归集平台具有多重意义。首先，它能显著提高数据利用效率，减少重复收集和存储的成本。其次，统一的数据标准和质量控制可以提升数据的准确性和一致性。最重要的是，它为数据分析和智能决策提供了坚实的基础，帮助组织从数据中挖掘更多价值。平台建设的关键环节数据归集平台的建设是一个系统工程，需要精心规划必须贯穿平台建设的全过程。从数据传输加密、访问控制到数据脱敏，都需要制定严格的策略。特别是在处理敏感数据时，要确保符合相关法律法规的要求。平台的可扩展性也不容忽视。随着业务发展，数据量和处理需求很可能会快速增长，因此架构设计要预留足够的扩展空间。采用分布式架构和云计算技术是常见的解决方案。数据归集平台的建设不是一蹴而就的项目，而是一个持续演进的过程。它需要技术与管理的双重保障，既要关注架构的先进性

。通过分析轨迹数据，可以优化物流配送过程、提高物流效率、降低成本，并提供更好的供应链管理。旅游与出行服务：轨迹数据可以用于旅游路线规划、旅行行为分析、智能导游和出行服务等。通过分析轨迹数据，可以为游客提供个性化的旅游推荐和路线规划，提升旅行体验和服务质量。安全与监控：轨迹数据可以用于物体追踪、行为分析、安全预警和监控等。通过分析轨迹数据，可以及时发现异常行为、预测潜在风险并采取相应措施，提升安全性和管理效率。除了以上应用领域，轨迹数据还可以于环境保护、城市规划、个人健康管理等其他领域。轨迹数据是指物体、人员或车辆等在一段时间内移动或行驶的路径数据。这些数据记录了位置、速度、时间等信息，具有广泛的应用前景。以下是一些轨迹数据的常见应用领域：交通规划与管理：轨迹数据可以用于交通流量监测与预测、道路网络优化、交通拥堵研究与缓解等通过分析轨迹数据，可以优化路网规划、信号灯配和交通指引，提高交通效率和安全。地理信息系统（GIS）：轨迹数据可以用于地理数据采集与更新、地图制作与导航、地理分析和空间决策支持等。通过将轨迹数据与地理位置信息关联，可以更好地理解和展示地理现象以及相关的空间关系。物流与供应链管理：轨迹数据可以用于货物运输和物流路线规划、配送效率优化、库存管理和供应链可见性等

大数据平台建设是一项系统工程，涵盖从规划设计到运维优化的多个关键环节，以下是具体介绍：规划设计需求调研：与各部门沟通，明确数据来源、处理需求、应用场景及性能要求等。架构选型：根据需求选择合适的架构，方便决策。应用开发部署：开发数据报表、数据挖掘、智能决策等应用，集成到业务系统，为用户提供数据服务。安全与运维保障安全体系建设：实施身份认证、访问控制、数据加密、审计等安全措施，保障数据安全。运维管理实施：通过监控工具对平台的硬件、软件、数据进行实时监控，建立故障处理、备份恢复、版本更新等运维机制，确保平台稳定运行。，确定技术栈。资源评估：估算数据量、计算量，确定服务器、存储、网络等硬件资源规模。数据采集与预处理采集：运用具，从数据库、文件系统、传感器、网络日志等多源采集结构化、半结构化和非结构化数据。传输：通过消息队列实现数据的高效传输，确保数据的实时性和稳定性。预处理：使用ETL工具或编写脚本，对采集数据进行清洗、去重、格式转换等，提高数据质量。数据存储与管理存储系统构建：基于分布式文件系统或NoSQL

工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性层：包括批量数据采集、流数据采集以及外部数据采集等技术。存储与计算层：涉及批量计算的技术，结构化数据库技术，以及在线分析等技术。数据服务层：涉及各类技术协议、数据协议、标签、数据模型管理等。应用层

大数据平台建设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。大数据平台作为数据收集、存储、处理和分析的核心基础设施，其建设对于各行各业都具有重要意义。本文将介绍大数据平台的基本概念、建设过程以及面临的挑战，帮助读者更好地理解这一技术领域。大数据平台的基本概念大数据平台是指能够处理海量、多样、高速生成的数据的综合性技术架构。它不仅仅是一个简单的存储系统，而是包含数据采集、存储数据。其次是高性能，可以在合理时间内完成复杂的数据处理任务。此外，还包括高可用性、可扩展性和安全性等重要特性。这些特征共同构成了大数据平台的基础能力框架。大数据平台的建设过程建设一个有效可靠的大数据，决定了平台的基本能力边界。数据治理体系建设也是平台建设的重要环节。包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面。良好的数据治理能够确保数据的可信度和可用性。还有应用层开发阶段。根据业务需求开发数据分析应用、可视化工具和自动化流程等。这些应用直接面向用户，是平台价值的体现。、计算、分析和可视化等多个环节的完整生态系统。大数据平台的核心价值在于能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。大数据平台通常具备几个关键特征。首先是高容量，能够存储和管理PB级甚至更大规模的

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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、...