能源集团数据中台

集团统建数据中台：开启数字化转型新引擎集团统建数据中台是什么集团统建数据中台，是一种专为大型集团企业打造的数据管理与应用平台。它旨在整合集团内部各个子公司、各个业务系统中分散的数据资源，打破数据之间的隔阂，为整个集团提供统一的数据服务，从而实现数据的高效共享和深度价值挖掘。从构成来看，集团统建数据中台涵盖多个关键部分。首先是数据集成层，它如同一个强大的“数据搬运工”，负责从集团内各类业务系统，如。数据服务层是数据中台与业务应用之间的桥梁，它将经过处理和治理的数据以服务的形式提供给集团内各个业务部门和子公司。通过API（应用程序编程接口）、数据接口等方式，业务人员可以方便快捷地获取所需的数据，用于报表生成、数据分析、业务决策等场景。为什么集团需要统建数据中台解决数据孤岛问题在大型集团企业中，数据孤岛现象普遍存在。数据孤岛的存在严重阻碍了集团企业的发展。由于数据分散在各个系统中，不同部门之间难以获取全面、准确的数据，导致信息沟通不畅，业务协同效率低下。而集团统建数据中台则为打破数据孤岛提供了有效的解决方案。数据中台就像一座超级“数据立交桥”，将集团内各个部门、各个业务系统的数据汇聚到一起，通过

能源行业数据中台是指将能源行业中的数据集中管理、整合、存储和分析的平台，为能源行业的决策者提供数据分析和决策支持。能源行业数据中台包括传统能源域（如石油、天然气、煤炭）和新能源领域（如风能、太阳能、水能等）的数据，涵盖生产、储运、市场交易等各个环节的数据。能源行业数据中台通过将分散的数据集成，在统一的平台上进行数据挖掘和分析，可以帮助企业实现数据的共享和协同，提高能源生产、运营和决策的效率，促进能源行业的智能化、数字化发展。能源行业数据中台可通过以下几个方面来实现：数据集成：能源行业涉及多个环节和部门，每个环节都会产生大量的数据，包括生产数据、销售数据、市场数据等。数据中台可以将这些分散的高可用性，确保数据的完整性、真实性和可靠性。数据分析与挖掘：能源行业的数据中台可以通过数据挖掘和分析技术，从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，帮助企业发现潜在的问题和机会。数据中台可以提供各数据分析和可视化工具，支持企业进行数据分析、预测和决策。数据共享与应用：能源行业的数据中台可以实现数据的共享和交换，促进不同部门、企业之间的合作与共享。数据中台可以提供开放接口和标准化的数据格式，方便数据的

能源行业数据中台：开启数字化转型的新引擎能源行业数据中台是什么能源行业数据中台，是一种将现代信息技术与能源领域深度融合的创新架构，是能源企业数字化转型的关键枢纽。它旨在通过对能源生产、传输、分配和，各区域电力、燃气的分配记录，以及消费环节中终端用户的能源使用量、使用时间等信息，都被整合其中。通过数据中台，这些原本分散在各个系统、各个环节的数据，被打通并汇聚在一起，打破了数据孤岛，形成了全面且统一的能源数据资源池。能源行业数据中台的核心功能在于数据集成、数据治理、数据分析与数据服务。数据集成实现多源数据的高效采集与整合，涵盖传感器、监控系统、业务管理软件等不同来源的数据。数据治理则对数据进行清洗、维护等决策提供有力支持。数据服务通过开放的数据接口，将处理分析后的数据以服务的形式提供给企业内部各业务部门以及外部合作伙伴，实现数据的共享与流通，推动能源生态的协同发展。能源行业数据中台的主要特征统一性：消除信息孤岛在传统能源行业模式下，各个业务环节和系统犹如一座座孤立的“信息孤岛”，数据被分别存储在不同的数据库中，格式各异、标准不一，导致数据难以共享和协同利用。能源数据中台则像是一座连接各个孤岛的

管理体系制度有待完善，数据资产管理保障组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设，加强数据资产管理能力，打通各系统数据，提升数据质量和标准化水平，为应用端提供统一的接口和数据服务能力。集团数据中台报表、用友NC数据、主数据、人力资源系统等业务数据，整合构建数据模型。集团数据中台建设成果1、智慧财务支撑数据中台搭建之前，多个系统需要分别与智慧财务系统进行数据打通，且不同系统中同类数据的一致性存在差异，输出直接可用的数据指标，无需智慧财务再次开发。精准触达数据中台接入全集团5套核算系统以及合并报表系统，智慧财务系统可以精准触达全集团6级316家机构的财务数据，可按照股权关系实时穿透展现下属企业的财务将合并报表系统试运行时期积累的“沉睡数据”重新核对纠正，发挥数据价值，提高集团财务分析的准确性。指标自动计算数据中台与各财务核算系统建立的数据通路，自动取得财务分析关注指标，并完成指标计算以及与年初数、上年同期等数据的对比工作，大大节省财务人员编写财务报告的工作量。2、协同技术中台提供集团主数据共享服务接入整合智慧财务所需财务核算、合并报表、主数据等业务系统源数据；提纯沉淀智慧财务报表所需的计算

集团数据中台建设方案一、建设背景随着集团业务的不断拓展和数字化转型的深入，数据量呈爆发式增长，各业务系统数据分散，形成“数据孤岛”，难以实现数据的高效共享和利用。为了提升集团数据管理水平，挖掘数据价值，建设数据中台成为必然选择。二、建设目标整合集团内分散的数据，实现数据的集中管理和共享。建立统一的数据标准和规范，提高数据质量。提供高效的数据服务，支撑集团各业务系统的数据分析和决策。为集团的数字化调研阶段：与集团各业务部门沟通，了解其数据需求和业务痛点，为数据中台建设提供需求依据。方案设计阶段：根据需求调研结果，设计数据中台的技术架构、数据模型、数据流程等方案。开发建设阶段：按照方案设计，进行数据中台的开发建设，包括数据采集、存储、处理、服务等模块的开发。测试上线阶段：对开发完成的数据中台进行测试，确保其功能和性能满足要求。测试通过后，上线数据中台，逐步推广应用。运维优化阶段：建立数据中台的运维管理体系，对数据中台进行监控、维护和优化，确保其稳定运行。创新提供数据基础，推动业务的智能化发展。三、技术架构数据采集层：通过ETL工具、数据接口等方式，从集团各业务系统、外部数据源采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储层：采用分布式

拆解集团数据中台构建：从0到1的数字化破局之路数据中台：集团数字化转型的“新引擎”在数字化浪潮席卷全球的当下，集团企业面临着前所未有的挑战与机遇。如何在海量的数据中挖掘价值，驱动业务创新与高效运营，成为了企业实现可持续发展的关键。数据中台，作为数字化转型的核心驱动力，正逐渐成为众多集团企业的战略选择。集团数据中台构建全攻略（一）前期规划：谋定而后动在构建集团数据中台之前，进行全面而深入的需求分析与规划是至关重要的。这一步骤如同绘制航海图，为后续的建设工作指明方向。明确构建目标是首要任务，是为了提升决策效率、优化业务流程，还是为了推动产品创新？只有清晰地界定目标，才能确保数据中台的建设与集团的能力和资源来完成建设任务。（二）搭建架构：筑牢数据根基数据架构设计是构建数据中台的核心环节，它如同大厦的基石，决定了数据中台的稳定性和扩展性。一个完善的数据架构通常包括数据源层、集成层、存储层、处理层数据中台的计算核心，负责对存储层的数据进行处理和分析。采用大数据处理技术，，实现数据的批量处理和实时处理。通过数据挖掘、机器学习等算法，对数据进行深度分析，提取有价值的信息和知识。例如，通过聚类分析发现

组织有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设，加强数据资产管理能力，打通各系统数据，提升数据质量和标准化水平，为应用端提供统一的接口和数据服务能力。03集团数据中台建设经过信息调研，梳理出9个财务、人力资源系统等业务数据，整合构建数据模型。04集团数据中台建设成果智慧财务支撑数据中台搭建之前，多个系统需要分别与智慧财务系统进行数据打通，且不同系统中同类数据的一致性存在差异，数据采集、处理、计算等工作量财务再次开发。精准触达数据中台接入全集团5套核算系统以及合并报表系统，智慧财务系统可以精准触达全集团6级316家机构的财务数据，可按照股权关系实时穿透展现下属企业的财务现状，令决策有的放矢。财务风险“沉睡数据”重新核对纠正，发挥数据价值，提高集团财务分析的准确性。指标自动计算数据中台与各财务核算系统建立的数据通路，自动取得财务分析关注指标，并完成指标计算以及与年初数、上年同期等数据的对比工作，大大节省财务人员编写财务报告的工作量。协同技术中台提供集团主数据共享服务接入整合智慧财务所需财务核算、合并报表、主数据等业务系统源数据；提纯沉淀智慧财务报表所需的计算、评分、评级指标；为智慧财务报告与

有待落实。集团迫切需要加快数据中台项目的建设，加强数据资产管理能力，打通各系统数据，提升数据质量和标准化水平，为应用端提供统一的接口和数据服务能力。集团数据中台建设经过信息调研，梳理出9个财务域源系统业务数据，整合构建数据模型。集团数据中台建设成果1、智慧财务支撑数据中台搭建之前，多个系统需要分别与智慧财务系统进行数据打通，且不同系统中同类数据的一致性存在差异，数据采集、处理、计算等工作量巨大。数据开发。精准触达数据中台接入全集团5套核算系统以及合并报表系统，智慧财务系统可以精准触达全集团6级316家机构的财务数据，可按照股权关系实时穿透展现下属企业的财务现状，令决策有的放矢。财务风险监控数据中台”重新核对纠正，发挥数据价值，提高集团财务分析的准确性。指标自动计算数据中台与各财务核算系统建立的数据通路，自动取得财务分析关注指标，并完成指标计算以及与年初数、上年同期等数据的对比工作，大大节省财务人员编写财务报告的工作量。2、协同技术中台提供集团主数据共享服务接入整合智慧财务所需财务核算、合并报表、主数据等业务系统源数据；提纯沉淀智慧财务报表所需的计算、评分、评级指标；为智慧财务报告与财务风险

光伏行业数据中台是一个统一的数字平台，用于收集、存储、处理和共享与光伏行业相关的各种数据。这些数据包括能源生产与效率、市场规模与趋势、技术变革与发展、政策法规等方面的数据。数据中台可以采用先进的大数据日志，以便进行安全审计。三、技术创新与业务发展数据汇聚与全局使用：各场站实时发电、预测、交易数据全部通过集团数字底座汇聚至产业数据中台，省运营中心可通过产业数据中台访问全局数据。同时，省运营中心的FT主站作为中转中枢，实现场站、公司、区域、集团的功率预测数据、交易数据上通下达。开放性与协同创新：发挥产业数据中台的开放性优势，支撑集团内外技术团队协作创新，首次实现支持多功率预测厂家同台竞技。贯通数据技术和人工智能技术去分析数据，从而提高业务的效率、作出更加准确和可靠的决策。一、数据中台建设目标数据全面资产化：将企业所有数据纳入数据中台进行统一管理，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并。数据资产高效输出和循环落地：构建数据资产高效输出和循环落地机制，将数据资产应用于实际业务场景，并根据业务反馈不断优化数据产品和服务，形成数据资产管理闭环。二、数据中台技术选型数据存储技术：关系型

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...

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。

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。...

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...

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...

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...

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...

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...