图数据库和向量知识库的关联

大模型知识库使用向量数据库还是图数据库?在构建大模型知识库时，选择合适的数据库技术尤为重要。当前主要有两种数据库类型备受关注：向量数据库和图数据库。这两种技术各有特点，适用于不同的应用场景。向量数据，它专注于实体之间的关系。在图数据库中，数据以节点和边的形式存储，节点代表实体，边代表实体间的关系。这种结构天然适合表示复杂的关联网络，如社交网络、知识图谱等。对于需要深度推理和关系挖掘的大模型语义相似性的检索，如问答系统、推荐系统，向量数据库可能更合适。如果需要处理复杂的关系推理，如因果分析、知识推理，图数据库可能更有优势。在实际应用中，有些系统甚至会结合使用两种数据库，以发挥各自的优势。无论选择哪种方案，都需要根据具体的使用场景、数据特点和性能需求做出决策。理解这两种技术的本质差异，是构建有效大模型知识库的开始。随着技术的不断发展，数据库与大模型的结合方式也将持续演进，为人工智能应用提供更强大的知识处理能力。数据库是专门为处理高维向量数据而设计的。它能够有效存储和检索以向量形式表示的数据，这种表示方式正是现代大模型处理信息的核心方法。当大模型将文本、图像或其他类型的数据转换为嵌入向量后，向量数据库可以快速找到

无涯·问知是一款基于星环科技自研预训练模型无涯Infinity和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答知识库应用。无涯·问知支持不限长度的音视频图文等多模态数据快速的行情数据、卫星遥感数据、产业链上下游数据等，为从业者提供专业、及时的辅助决策。构建自有知识库，确保企业和个人数据安全自动化知识工程：支持用户上传各类文档后自动解析，通过文档切片及向量化技术自动为大模型注入私域知识，确保企业数据安全。灵活扩展知识库：自有知识库的构建使得企业能够根据业务发展的需要进行灵活扩展，保证了知识体系的连续性和及时更新，以应对快速变化的市场环境。预警、设备故障诊断等丰富的业务场景中。主要产品优势体现在：精准问答能力，减少大模型幻觉基于向量索引技术的信息检索：基于星环自研向量数据库Hippo的向量索引技术，能够在庞大的数据集中快速精准地召回相关入库，且支持自动化文档切片及向量化处理，配合自研的RAG框架，可实现知识的精准召回。无涯·问知具备了泛行业的知识获取能力、专业的内容理解能力及数据分析能力，可用于市场研究分析、企业供应链分析、法律风险

，能够提供更丰富和深入的知识表示。知识图谱通常以图数据库的形式存储，并通过图数据库查询语言进行访问和查询。知识库是知识图谱的一种实现方式，知识图谱则更加注重于知识之间的结构和关联。知识图谱可以通过知识库知识库和知识图谱是两个相关但不同的概念。知识库（KnowledgeBase）是指存储和组织知识的集合。它可以包含结构化和非结构化的信息，如事实、规则、定义、术语等。知识库通常用于存储特定领域的知识中的信息构建而成，但不同的知识库可能对应不同的知识图谱结构。知识库通常用于存储和管理知识的具体内容，而知识图谱则更注重于知识的结构和组织方式。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识，以便人们可以查找和使用这些知识。知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用于表示和组织知识的图状结构。它基于图论的概念，将知识表示为实体、属性和关系的网络。知识图谱通过将不同实体之间的关系建模图谱分析。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

从知识库构建到向量数据库选型在当今数据爆炸的时代，如何有效地组织、存储和检索知识成为企业和研究机构面临的重要挑战。从传统的知识库构建到新兴的向量数据库应用，这一演变过程反映了信息技术在处理复杂知识表示与检索需求方面的进步。知识库构建的基础知识库构建始于对领域知识的系统化整理。传统知识库通常采用结构化方式存储信息，如关系型数据库中的表格形式，或使用语义网络、本体论等方法表示知识间的关联。这一量增长和非结构化数据的涌现，传统方法在灵活性、扩展性和语义理解方面逐渐显现局限性。向量表示与嵌入技术为解决传统知识库的不足，向量表示技术应运而生。其核心思想是将文字、图像、音频等各类数据转化为高维空间、框架表示和逻辑表示等。知识验证确保入库信息的准确性和一致性，而知识维护则解决知识更新与版本控制问题。传统知识库的优势在于其明确的结构和清晰的逻辑关系，适合处理定义明确、边界清晰的领域知识。但随着数据搜索。这使得系统能够理解用户查询的真实意图，而不仅仅是字面匹配。例如，"汽车"和"机动车"虽然用词不同，但在向量空间中位置接近，可被识别为相似概念。向量数据库的选型考量随着向量嵌入技术的普及，专门为有效

、知识图谱等。在图数据库中，数据以图的形式表示，能够直接反映实体之间的关联和路径。查询方式向量数据库：查询主要基于向量的相似度计算，如欧氏距离、余弦相似度等。这种查询方式能够快速找到与给定向量相似相关内容。图数据库：适用于处理具有复杂关系的数据集，特别是在需要分析实体之间关联和路径的场景中。例如，在社交网络分析中，可以利用图数据库来发现用户之间的社交关系；在知识图谱构建中，可以利用图数据库来表示和查询实体之间的复杂关系。向量数据库和图数据库在数据结构、查询方式以及应用场景上存在显著的差异。数据结构向量数据库：专注于存储和管理由一组数值组成的向量数据。这种数据结构特别适用于处理高维数据，如图像、音频和文本等。在向量数据库中，数据以向量的形式表示，这允许进行高效的相似度计算和聚类分析。图数据库：专注于存储和管理由节点（代表实体）和边（代表关系）组成的图形数据。这种数据结构非常适合处理具有复杂关系的数据集，如社交网络的数据，对于推荐系统、信息检索等场景非常有用。图数据库：查询通常基于图的遍历和匹配算法，如短路径查找、子图匹配等。这种查询方式能够揭示实体之间的关系，挖掘数据中的模式和结构，适用于关系分析、知识推理等场景

挖掘数据中的关联模式和潜在关系。知识图谱定义：知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，由一组实体（节点）和它们之间的语义关系（边）组成的知识库。作用：知识图谱将知识结构化地表示为图，使得不同领域的整合：可以涵盖不同领域的知识，实现不同领域数据和知识的整合和关联。支持知识推理：基于图结构和语义关系，能够进行知识推理和推导，发现新的知识和关联。关系存储与管理：图数据库可以用于存储和管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系，图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向：知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库为知识图数据库和知识图谱之间有着紧密的联系，但它们是两个不同的概念，具体如下：图数据库定义：图数据库是一种数据库管理系统，用于存储和查询图形数据结构，其核心数据模型是图，由节点（代表实体）和边（代表实体之间的关系）组成。作用：图数据库提供了一种高效的方式来存储和管理复杂的关系型数据，支持快速的关系查询和遍历，适用于需要处理大量关联数据的场景，如社交网络分析、推荐系统、生物信息学等。特点：直观灵活的

知识图谱和图数据库之间存在密切的关系，具体如下：知识图谱定义：知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，由一组实体（节点）和它们之间的语义关系（边）组成的知识库。作用：将知识结构化地表示为图，使得不同领域的知识可以相互关联，便于进行知识的存储、检索、推理和应用，广泛应用于智能问答、推荐系统、知识管理等领域。图数据库定义：图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统，以图作为管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系，图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向：知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库数据模型的核心，将数据表示为节点和边的集合。作用：提供了一种高效的方式来存储和管理复杂的关系型数据，支持快速的关系查询和遍历，适用于需要处理大量关联数据的场景。关系存储与管理：图数据库可以用于存储和为知识图谱提供高效的存储和查询支持，使其能够更好地进行信息检索和智能问答等应用。技术优势：图数据库的高效关系查询和分析能力，为知识图谱的构建和应用提供了强大的技术支撑，使得知识图谱能够更好地发挥其价值

知识库，是什么？定义剖析从专业角度来讲，知识库是用于知识管理的特殊数据库，它将知识以特定的知识表示方法进行表达、组织和存储，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。早期，知识库主要应用于专家系统，是专家系统中存放应用领域问题求解知识的集合，包含基本事实、规则和其它相关信息，这些知识多来源于领域专家或者从业者的经验教训。比如在医疗诊断专家系统中，知识库就存储着各种疾病的症状、诊断标准、治疗方法等知识，系统依据这些知识来对患者的病情进行诊断和给出治疗建议。随着技术发展和应用场景的拓展，如今的知识库已经演变成一个更为广义的概念，成为一种具有咨询性质的共享知识库，是组织或企业的知识资产集合地。它不再局限于专家系统的规则集合，而是涵盖了各种结构化和非结构化的知识，像操作指南、案例分析、常见问题解答等，旨在为用户提供全面的知识服务，支持决策、解决问题和促进学习。类型大观在实际应用中，知识库主要分为内部知识库和外部知识库这两种常见类型，它们在功能和服务对象上有着明显的差异。内部知识库主要服务于企业或组织内部的员工，是员工之间协作和共享公司知识与信息的重要平台。这里面存放着公司内部的各种规章制度

向量数据库是一种专门用于存储和查询向量的数据库系统。通过使用向量数据库来存储和查询数据，可以显著提高效率并降低成本。向量数据库主要应用于大模型训练、推理和知识库补充等场景，并且在接入层、计算层和存储，向量数据库能够提升10倍的效率。如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低几个数量级。以往，企业要接入一个大模型可能需要花费很久的时间，而使用向量数据库后，仅需几天即可完成，大大降低，可以使用向量数据库存储和查询图像特征向量，以加快图像搜索和识别的速度。除了大模型训练，向量数据库还可以应用于推理和知识库补充等场景。在推理方面，向量数据库可以作为外部知识库，为模型提供更加多样化和全面的信息。在知识库补充方面，向量数据库可以存储和查询与现有知识库相似的向量，以补充和丰富知识。星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量层等方面已实现了全面的人工智能化。当前，大模型正快速进入各行业，但这些模型通常包含数十亿甚至更多的参数，其训练成本非常高昂。向量数据库可以用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗等任务。与传统方式相比

大模型与行业应用相结合，实现更加智能化的应用，是当前面临的重要问题。向量数据库和图数据库是大模型与行业应用相结合的重要工具。向量数据库是一种基于向量的存储和处理数据的数据库，可以高效地存储和检索向量数据，为大模型的训练和推理提供强大的支持。图数据库则是一种基于图结构的存储和处理数据的数据库，可以高效地存储和检索图结构数据，为大模型的训练和推理提供更加灵活的数据结构。相较于通用大模型，结合向量数据库、图数据库与知识图谱所存储的具体行业知识，领域大模型更精通特定行业的知识，具备高效的语料匹配能力和知识推理能力，能够有效回答用户的提问。在医疗领域，领域大模型可以帮助医生更加准确地诊断疾病。通过对大量的医疗数据进行分析和处理，领域大模型可以学习到疾病与症状之间的关联，并利用这些关联对新的病例进行诊断。在金融领域，领域大模型可以帮助银行识别欺诈行为。通过对大量的交易数据进行分析和处理，领域大模型可以学习到欺诈行为的特点和规律，并利用这些特点对新的交易进行检测。随着人工智能技术的不断发展和应用，大模型已经成为一个热门技术。大模型是指模型参数数量庞大、训练数据量巨大的深度学习模型。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著成果。然而，如何将

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...

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...

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。...

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...

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。

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...

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...