智能制造中的数据中台

智能制造时代，数据中台如何“智”造未来？数据中台：智能制造的“智慧中枢”（一）数据中台的概念与内涵数据中台，是一种以数据为核心的架构和理念，它旨在构建一个集中、可控、高效的数据管理平台。在智能制造的错误，将其转化为高质量、标准化的数据资产。随后，这些数据资产被以服务的形式提供给企业的各个业务部门，满足它们在生产监控、质量控制、供应链管理、市场分析等不同场景下的数据需求。（二）数据中台对智能制造的重要性提升生产效率：在智能制造中，生产设备的高效运行至关重要。数据中台通过实时采集和分析设备运行数据，能够及时发现设备的潜在问题，实现预测性维护。优化决策制定：在竞争激烈的市场环境下，企业的决策速度和等，通过统一的数据标准和规范，实现数据的互通和共享。数据中台并非简单的数据存储仓库，它更像是一个智能的数据工厂。在这个工厂里，数据被采集进来后，会经过一系列的清洗、转换、加工等工序，去除其中的杂质和需求，通过这些接口快速获取所需的数据，进行报表生成、数据分析、业务决策等操作。同时，基于数据中台的数据支持，开发各类数据应用，如生产监控大屏、智能决策系统等，为企业的生产运营和管理提供有力的支持，让数据

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI台提供业务场景和数据来源，数据中台对业务中台产生的数据进行整合和分析，为业务决策提供支持；AI中台则基于数据中台的数据和业务中台的业务场景，提供智能化的服务和应用，进一步提升业务效率和创新能力。深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据

数据中台智能化是指通过集成人工智能技术，提升数据中台的自动化、智能化水平，以实现更高效的数据处理、分析和应用。以下是几个关键点来概述数据中台智能化的进展和应用：技术融合与智能化趋势：数据中台的智能化演进涉及到与人工智能技术的深度融合。通过人工智能技术，数据中台可以自动分析源业务系统间的数据依赖关系、智能推荐主数据、数据标准、数据治理建议，并自动生成脚本等。智能化的数据中台能够提供更加普惠的数据集成、治理、流通、交易等服务，强化数据资产管理，并与AI技术相互融合促进。行业应用与数字化转型：数据中台在金融、零售、制造、医疗等多个行业被广泛应用，成为企业数字化转型的重要支撑。在金融行业，数据中台通过整合与共享数据，提升数据的可访问性与可用性，优化业务流程，创新服务模式。在零售行业，数据中台助力企业打通全域数据，实现实时洞察、精准决策。在制造行业，数据中台提升业务敏捷性、解决数据孤岛问题、实现智能化数据分析与决策支持。数据治理与资产管理：数据中台通过执行严谨的数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及统一性，为构建稳固的数据资产体系奠定基石。数据中台深化数据资产

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以措施。主要功能特点智能数据整合与治理在数据整合方面，智能数据中台能够智能地识别不同数据源的结构和语义，更加高效地将数据汇聚到一起。智能数据分析与洞察可以进行自动的数据分析，例如自动生成数据报表。与传统的手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台

智能标签中台：开启数据智能新时代一、智能标签中台是什么智能标签中台就像是一个智能的数据“翻译官”和“整合大师”。在如今复杂的企业信息系统中，数据来源广泛且多样，像企业内部的业务系统、客户关系管理系统（CRM）、财务系统，还有外部的市场调研数据、社交媒体数据等等。这些数据如同散落在各处的珍珠，格式、结构和含义各不相同，存在着数据孤岛的问题，难以被直接有效地利用。智能标签中台的首要任务，便是将这些多，智能标签中台会对这些数据进行深入的分析和挖掘，按照预先设定的规则和算法，为数据打上各种各样的标签。二、核心功能大揭秘（一）数据整合与清洗智能标签中台的数据整合与清洗功能，是整个平台高效运作的基石。在上下文或相关规则进行补充。（二）标签生成与管理在完成数据整合与清洗后，智能标签中台就进入到关键的标签生成与管理阶段。标签生成是一个将原始数据转化为具有业务含义的标签的过程，它主要通过算法和规则两种方式来方面，中台实现了对标签的全生命周期管理。从标签的创建开始，中台会记录标签的名称、定义、创建时间、创建人等信息，确保标签的可追溯性。当业务需求发生变化或数据更新时，中台可以对标签进行更新操作。（三）智能

数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作，共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台：企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛的问题，将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和转变为价值中心。通过数据中台，企业可以挖掘数据潜力，实现精准营销、智能风控、供应链优化等场景，真正让数据成为生产力。技术中台：数字化转型的基石技术中台是企业技术能力的沉淀和共享平台，它封装了各类通用技术标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心

关注用户行为分析，而制造业则可能侧重供应链优化，模型设计需贴合实际业务场景。数据中台模型设计是数据中台落地的关键环节，其核心在于平衡标准化与灵活性，确保数据能够高效支撑业务需求。未来，随着人工智能和数据中台模型设计在数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值、实现智能化运营的重要基础设施。数据中台模型设计作为其核心环节，直接影响着数据的可用性、一致性和灵活性。本文将介绍数据中台模型设计实时计算技术的发展，数据中台模型设计也将向更智能、更动态的方向演进。企业在实践中需结合自身业务特点，选择适合的建模方法，才能真正释放数据的价值。的基本概念、关键原则以及常见的建模方法，帮助读者理解其核心逻辑。数据中台模型设计的基本概念数据中台模型设计是指在数据中台架构下，对数据进行规范化、标准化和体系化建模的过程。其目标是通过合理的模型设计，使数据能够高效流动、易于共享，并支持多业务场景的分析与应用。与传统的数据库设计不同，数据中台模型更强调数据的全局视角，避免数据孤岛，确保不同业务部门能够基于统一的数据标准进行协作。数据中台模型通常分为

了解客户需求和购买行为，制定个性化的营销策略，提升客户体验和忠诚度。‌制造业‌：在制造业中，数据中台的应用包括生产调度、供应链管理和质量控制等方面。制造企业可以利用数据中台对生产数据进行实时监控和分析等方面的优化。通过数据中台，政府机构可以整合各部门的数据资源，打破信息孤岛，提高政府服务效率和公众满意度。此外，数据中台还广泛应用于电力、教育、交通等其他行业领域，为企业的数字化转型和智能化升级提供有数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...