数据中台开发公司

数据中台公司有哪些：以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案，帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源，实现数据价值的提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型，并以星环科技为例，探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类：传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点，能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业，星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据开发服务则能解决行业特有的痛点。在金融领域，数据中台帮助机构整合多渠道客户数据，实现精准营销和风险控制。在制造业，它支持设备物联网数据的实时分析和预测性维护。政府部门则利用数据中台打破信息孤岛，提升公共服务效率。技术优势与创新以星环科技为例的数据中台公司，其技术优势主要体现在三个方面：首先是在大规模分布式计算方面的积累，能够高效处理PB级数据；其次是多模型数据处理能力，支持结构化、半结构化和非

做数据中台的上市公司在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的重要基础设施。作为这一领域的代表性上市公司，星环科技的发展历程和业务模式为我们理解数据中台行业提供了典型案例。数据中台概念爆发的机遇。公司早期专注于大数据基础软件研发，随着市场认知深化，逐步将业务重心转向数据中台解决方案。这一战略转型体现了对行业趋势的敏锐把握。从技术架构看，星环科技的数据中台产品具有典型的三层结构：底层议题。随着数据法规日趋严格，企业客户对数据中台的安全能力提出了更高要求。星环科技在产品中增强了数据脱敏、权限管控等功能，这种对合规性的重视是行业健康发展的必要条件。数据中台作为企业数字化转型的关键基础设施，其价值已得到市场验证。企业需要专注于核心技术、深入行业场景、保持技术前瞻性。是分布式数据存储与计算平台，中间层包含数据开发、治理和资产化管理工具，上层则提供数据服务和智能分析能力。这种架构设计既保证了系统稳定性，又满足了业务灵活性要求。在行业应用方面，星环科技的服务覆盖了金融、制造、能源等多个领域。以金融行业为例，其解决方案帮助客户实现了跨业务线的数据整合，支持实时风控和精准营销等场景。这种垂直行业的深耕策略，使公司能够提供更贴合实际需求的产品。数据安全和合规是另一个重要

数据中台开发是将企业数据整合、处理、服务化的过程，涉及架构设计、技术选型、数据集成、代码研发等多个阶段，以实现数据的集中管理和服务，涉及多个阶段和步骤的复杂过程。以下是一些关键点和步骤：开发实施阶段：数据中台的开发实施阶段是将前期的规划和设计转化为实际运行的系统。主要任务包括搭建数据中台的平台环境，如硬件、网络、操作系统等基础设施的部署和配置。数据采集是核心任务之一，需要设计并实现ETL过程/交换引擎、敏捷BI系统等。数据集成：数据集成方案设计和规范了数据源级别的数据集成流程和同步策略。需要对各数据源制定表级别的集成策略，形成数据同步清单。代码研发：数据中台完成一个指标的开发需要经历多个步骤，包括业务口径梳理、技术口径梳理、原型设计和评审、模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。数据治理：在数据中台实施过程中，加入数据治理的过程，包括基于业务大图设计公共层的，整合分散在各个业务系统中的数据。代码研发工作，根据设计方案编写和测试数据模型、数据处理算法、数据应用等相关代码。架构设计：数据中台的架构设计核心在于用全局统一的标准和规范实现数据赋能。需要考虑如何灵活

做数据中台的上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构，正在被越来越多的上市公司所重视和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用，并以星环科技为例，分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台，它通过整合分散在各个业务系统中的数据互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域的数据进行整合，形成企业级的统一数据视图。这种整合不仅提高了数据的使用效率，也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上，提供数据中台解决方案的上市公司主要分为三类：一类是专注于大数据基础软件的企业，第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展的公司，第三类是互联网巨头旗下提供企业服务的子公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域的代表性上市公司，其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司的技术路线强调自主可控，产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析的全

数据中台的数据开发是一个系统化的过程，涉及到多个步骤和角色的协作。以下是数据中台数据开发的流程和关键点：业务口径梳理与技术口径梳理：在数据开发的初期，需要对业务需求进行梳理，明确业务目标和需求，并将需求并且技术可行。模型设计：模型设计阶段由数据中台的模型设计师主导，采用分层建模的方式对数据进行组织与存储。模型一般分为ODS层（操作数据层）、DIM层（维度数据层）、DWD层（明细数据层）、DWS层这些需求转化为技术可实现的口径。这一步骤是数据开发的基础，确保数据开发的方向与业务目标一致。原型设计和评审：在明确了业务和技术口径后，需要进行原型设计。原型设计完成后，会进行评审，以确保设计满足业务（汇总数据层）、ADS层（应用数据层）。数据开发：数据开发工程师根据模型设计，与模型设计师确定技术口径，明确计算的指标来源。数据开发工程师通过数据同步工具将数据同步到ODS层，并逐层汇总，直到ADS层。此外，数据开发工程师还需设置调度任务，配置指标计算的时间和方式。后端开发：后端开发工程师基于产品经理的功能定义，输出相应的接口给前端开发工程师。后端开发工程师负责将ADS层数据封装成对外服务的接口

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和，简化算法的开发、设计和部署过程，提高企业的决策能力和运营效率。另外，业务中台和数据中台的时间轴比较前置，数据中台是后置的，而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点

数据中台就是一个集中的平台，它帮助公司管理、处理和分发数据，让数据在整个组织中流动起来，支持业务决策和运营。通过数据中台，公司能够更好地利用数据，提高效率和竞争力。数据中台这个概念听起来可能有点技术化，用一个通俗的比喻来解释一下：想象一下，公司就像一个大型超市，而数据中台就相当于超市的仓库管理系统。这个系统帮助超市管理所有的商品（数据），确保商品（数据）能够被正确地存储、分类、更新和分发到需要它们的地方。数据收集：就像超市从不同的供应商那里进货一样，数据中台从公司的不同业务系统（比如销售系统、客户服务系统等）收集数据。数据存储：收集来的数据被存储在数据中台，就像商品被存放在仓库里一样。这样：就像超市对一些商品进行包装和加工一样，数据中台也会对数据进行加工，比如进行数据分析和处理，使其更有价值。数据分发：加工好的数据会被分发到超市的各个部门，比如销售部门、库存部门等。在公司里，数据中台也，数据就可以被集中管理，而不是散落在各个地方。数据清洗和整理：仓库里的货物需要被分类和整理，数据中台也会对收集到的数据进行清洗和整理，去除错误的、重复的或者无用的数据，确保数据的准确性和可用性。数据加工

数据中台开发：开启数据驱动新时代随着信息技术的飞速发展，企业面临着海量数据的挑战与机遇。如何有效地整合、管理和利用这些数据，成为企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。数据中台作为一种创新的数据和共享，通过建立统一的数据标准和规范，将不同来源的数据进行整合和清洗，使其具有一致性和可用性。同时，数据中台还提供了强大的数据服务能力，能够快速响应业务部门的需求，为业务创新提供数据支持。开发流程全解析数据采集与集成从多数据源采集数据是数据中台开发的第一步，其方法主要包括批量采集和实时采集。批量采集适用于对数据实时性要求不高的场景，例如企业的历史业务数据，像过去一年的销售订单数据、客户信息数据等数据质量。数据挖掘和机器学习技术是提取数据价值的重要手段。数据挖掘通过各种算法和技术，从大量数据中发现潜在的模式、规律和关联。数据服务与应用开发数据API和数据服务接口是将数据中台的数据提供给外部应用的关键步骤。数据API是一组预先定义的函数和接口，允许外部应用程序通过特定的协议和格式来访问数据中台的数据。在开发数据API时，首先要确定API的设计原则和规范，遵循RESTful原则，使用HTTP

应用，无需从头开始开发所有功能。这大大缩短了业务上线周期，使公司能够更快地响应市场变化，推出创新产品和服务，抢占市场先机。（二）优化客户体验数据中台整合了企业各个渠道的客户数据，使企业能够全面了解客户数据支撑；业务中台则将企业核心业务能力进行抽象和沉淀，形成可复用的业务组件，供前端业务快速调用。二、数字中台对公司的价值（一）提升业务创新速度通过业务中台的能力复用，前端业务团队可以快速搭建新的业务运营效率，降低运营成本。（四）增强企业竞争力数字中台为企业提供了强大的技术和数据支持，使企业能够在数字化时代保持领先地位，增强市场竞争力。三、构建数字中台的步骤（一）战略规划明确公司数字化转型的目标和愿景，确定数字中台在其中的定位和作用。结合公司业务特点和发展战略，制定数字中台的建设规划，包括建设目标、实施路径、时间节点等。（二）需求调研深入了解公司各业务部门的需求，包括业务流程、数据需求、应用构建公司数字中台，开启数字化转型新征程在数字化浪潮席卷全球的当下，企业面临着前所未有的机遇与挑战。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，越来越多的公司开始寻求数字化转型之路。而构建数字中台，成为了众多企业

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...