建设数据湖平台 实现

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的分析师和数据科学家基于数据湖中的数据进行复杂的数据分析、挖掘和可视化展示，为企业决策提供数据支持。数据应用开发接口：对外提供RESTfulAPI等接口，方便其他业务系统与数据湖进行交互，实现数据的共享和作业的运行时长、流处理的延迟、查询响应时间等，及时发现性能瓶颈并进行优化调整。资源管理：根据业务需求和数据量的增长趋势，合理规划和分配数据湖的硬件资源，通过集群管理工具实现资源的动态调配和弹性扩展，确保系统的稳定运行和高效利用资源；定期对数据湖中的数据进行备份和归档，以防止数据丢失，并制定数据恢复策略和流程，确保在出现灾难情况时能够快速恢复数据。运维自动化：引入运维自动化工具，实现数据湖组件的安装

数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据采集：选择合适的数据采集工具和技术，如ETL工具、数据集成平台、APIs等。数据存储：设计数据存储方案，考虑数据的规模、增长速度和访问模式。数据处理和转换：实施数据清洗、转换和聚合的流程，以提高数据的一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有

湖仓一体建设是一种融合数据湖和数据仓库优势的数据架构建设方法，旨在为企业提供更加高效、灵活、智能的数据管理与分析平台。以下是湖仓一体建设的详细步骤和关键要点：明确建设目标与业务需求与业务部门沟通上协同工作，实现对不同类型数据的高效处理和分析。架构集成与优化：设计合理的架构集成方案，确保数据湖和数据仓库之间能够无缝协作，实现数据的自由流动和共享。数据集成与治理数据源连接与数据抽取：确定企业用户对数据的访问和操作行为，以便在出现安全问题时能够进行追溯和审计。确保数据湖和数据仓库的建设和使用符合企业内部的安全政策以及相关的法律法规要求，避免因数据安全问题给企业带来法律风险和声誉损失。应用开发和解决方案。持续优化与迭代：建立数据应用的反馈机制，收集用户的使用意见和建议，根据业务的发展和变化，持续对数据架构、数据治理、数据应用等进行优化和迭代升级，确保湖仓一体平台能够始终满足企业日益增长的数据需求和业务创新要求。架构设计统一存储平台选择：考虑选用分布式文件系统或云存储服务作为统一的数据存储基座，以支持海量数据的存储，并能够容纳结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型。这些存储平台具有高扩展性、高可靠性和低成本的

湖仓一体建设方案涉及将数据湖和数据仓库的优势结合起来，以形成一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些关键点，它们构成了湖仓一体建设方案的基础：建设目标：实现数据的统一存储、统一运维、统一计算、统一SQL，支持单平台多系统多租户，实现数据高效流转和最大化复用，提高数据价值产能，提升数据管理效率。技术架构：湖仓一体架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储。数据处理：仓模块完成多表关联、复杂的统计汇总及需要微批滚动的实时数据计算需求；湖模块融合多组件技术，具备离线分析、实时计算和交互式自助分析等能力。数据服务：湖仓一体平台基于数据中台对外提供统一的数据服务，包括批量文件服务、实时接口服务、消息队列服务的方式，同时具备服务管控，实现服务管理与监控。业务功能：数据从源系统采集进入平台至服务输出，数据在平台内经过清洗、存储、加工处理、应用等，规划各类数据数据管理体系，确保数据的准确性和一致性。技术优势：湖仓一体通过存储与计算分离的设计，实现了资源的灵活扩展和高效利用。它支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）的并存，提供了统一的数据访问接口，降低

本篇将介绍星环科技如何基于数据云平台TDC为富国基金建设万能的数据湖，助力其实现数据统一与共享交换。案例背景富国基金管理有限公司成立于1999年，是中国老10家基金公司之一。2003年，加拿大于搭建联合创新实验室，通过引入人工智能、数据挖掘技术来提升数据价值能力。建设成效通过TDC的多租户能力实现富国基金数据的统一与共享交换TDC通过建立富国基金统一的数据湖租户空间，统一归集富国基金内部各业多云融合★提高了资源利用率，按需创建租户，租户资源互相给★业务隔离，不同租户按需部署大数据产品实例★应用和数据统一部署★应用和数据逐步互通、融合★基于私有云平台建设数据湖、Hyberbase容灾场景★统一的数据湖空间，高效管理企业数据★通过共享组件辅以权限控制，实现数据的按需共享和交换★通过多租户数据湖进行统一的数据申请下发终成果已完成构建集数据吞、吐、存、算于一体的TDC数据湖第一阶段建设，实现包括离线批处理、数据分析、实时流处理等基础能力。建设基于TDC的数据湖，实现多源数据归集，具备丰富的数据获取能力，实现数据在不同租户间的管理和共享，解决历史数据存储及数据孤岛问题。正在探索的能力不断

检查提供数据支撑。在贷后阶段，基于ArgoDB构建的历史数据区，可实现信贷模型规则的历史数据回溯，验证模型的有效性。总结与展望基于ArgoDB构建的湖仓集一体架构平台一期项目建设已经完成，充分实现了当初的建设目标，接下来该农商行将与星环科技继续深入合作，进一步扩展和加强湖仓集一体架构平台支撑能力。如基于星环ArgoDB扩展主题数据集市规模，增建营销、经营等数据集市，同时进一步拓展历史区数据存储，实现行内各类影像资料、手工台账等数据的归集，并且丰富实时数据区数据服务场景，为网贷类产品的准入提供实时数据接口，丰富大屏驾驶舱各类指标数据。此外，在扩大集群规模的同时，建设数据治理平台，实现湖仓各链路的元数据采集，打造包括数据地图、数据标准、数据资产管理、数据集成管理、数据交换管理、主数据管理等模块的数据治理工具。并基于星环ArgoDB建设湖仓一体的监控指标运营平台，采集和分析集群中数据库资源运行的计算、存储资源等数据，实现告警以及服务状态、用户资源等运营指标监控。数据库在数据存储、数据加工等方面具有局限性。并于2016年，与星环科技展开合作建设大数据平台，逐步引入分布式存储和分布式计算技术，使用星环科技关系型分析引擎Inceptor实现高性能的存储与计算能力，对接

是一种能够存储全量数据、快速实现洞察的方案，具有数据规模弹性大、数据类型丰富、数据模式灵活和数据时效性提升等优势。以下是数据湖建设的基本步骤：数据入湖数据盘点：对原始数据进行全量保存，无需预设计和建模管理、任务调度的能力，详细记录数据的处理过程。在治理过程中，需要更多的数据模型和指标模型。业务支撑在通用模型基础上，各个业务部门定制自己的细化数据模型、数据使用流程和数据访问服务。二、数据湖建设数据湖、数据总量和数据增量等。这个阶段还需要梳理企业的组织结构，明确数据和组织结构之间的关系，为后续的数据湖用户角色、权限设计和服务方式奠定基础。模型抽象针对企业/组织的业务特点，梳理归类各类数据，对数据进行数据、原始数据元数据和原始数据。各类数据按照模型抽象的结果分类存放。融合治理利用数据湖提供的各类计算引擎对数据进行加工处理，形成各类中间数据和结果数据，并妥善管理保存。数据湖应具备完善的数据开发、任务。盘点范围包括数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量和数据增量等。数据湖存储与管理数据目录与检索：提供元数据服务和数据快速检索能力。权限控制与审计：确保数据湖的开放性和松散性的同时，提供强权

建设数据湖涉及数据摸底、技术选型、数据接入、应用治理和业务支撑等关键步骤，选择合适的存储和计算引擎，确保系统的稳定性和灵活性，以支持企业的数据管理和分析需求。1.数据湖的概念和特征数据湖是一种企业。支持流批处理：同时支持批量处理和流式处理。支持数据更新：允许数据的更新和修改。支持事务（ACID）：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。可扩展的元数据：支持丰富的元数据管理。2.数据湖建设的基本过程数据湖的建设可以分为以下几个阶段：数据摸底数据调研：全面了解企业内部的数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量和数据增量。组织结构梳理：明确数据和组织结构之间的关系，为后续的用户角色数据架构方法，具有以下核心特征：保真性：数据湖中存储业务系统中的数据的完整拷贝，保持数据的原始格式和内容不变。灵活性：数据湖支持“读取型schema”，能够灵活应对业务的不确定性，支持数据的按需处理全量抽取和增量接入。应用治理数据处理：利用数据湖提供的计算引擎对数据进行加工处理，形成中间数据和结果数据。数据治理：记录数据处理过程，确保数据质量和一致性。业务支撑定制数据模型：在通用模型基础上，各业务部门定制自己的细化数据模型和数据使用流程。数据访问服务：提供数据访问服务，支持业务部门的数据分析和决策。

基于星环科技数据云平台TranswarpDataCloud（以下简称TDC）、星环大数据开发工具TranswarpDataStudio（以下简称TDS）、星环智能分析工具Sophon等产品的数据湖解决方案，能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程，为富国基金管理和决策提供数据基础与分析能力保障，提升富国基金的竞争力。作为富国基金数据湖云底座的数据云平台TDC，基于云原生技术构建，具备极致的弹性能力，并且融合了数据PaaS、分析PaaS、应用PaaS，实现数据、应用、模型的互联互通，打破富国基金不同业务系统的数据孤岛。在数据治理、元数据、数据质量、数据资源目录等能力上，星环科技提供了集开发与治理为一体的一站式工具平台TDS，提供了数据开发、数据集成、数据管控、数据商城和数据服务等能力。TDS的子产品涵盖了：数据库开发工具Waterdrop、数据库在线开发与协同工具SQLBook、大数据整合防护工具TranswarpDefensor、数据商城TranswarpForesight、数据服务开发与管理工具Midgard和标签管理平台StarViewer。可以帮助富国基金形成标准的数据资产管理规范

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算对...

数据入湖是指将企业内外部的各种数据汇聚到数据湖中进行统一存储和管理的过程。数据来源涵盖企业内部的业务系统数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、办公自动化系统等产生的结构化数据；也包括来自网络的日志数据、社交媒体数据，以及物联网设备产生的传感器数据等半结构化和非结构化数据。入湖方式批量导入：对于一些已经存在的历史数据或定期产生的批量数据，通常采用批量导入的方式将数据加载到数据湖中。可以使用ETL工具、数据迁移工具等，按照一定的时间周期或数据量进行批量抽取、转换和加载。实时接入：对于实时性要求较高的数据，如物联网数据、实时日志数据等，需要通过实时数据接入技术将数据实时地传输到数据湖中。常见的实时接入方式包括使用消息队列（如Kafka）进行数据缓存和传输，然后由数据湖的实时处理组件进行消费和存储。数据同步：对于一些需要与源数据保持实时或准实时同步的数据，采用数据同步技术实现数据入湖。可以通过数据库的复制技术、数据同步中间件等，将源数据的变化及时同步到数据湖中。关键技术数据抽取与转换：在数据入湖过程中，需要对不同来源、不同格式的数据进行抽取和转换，使其符合数据湖的存储...

数据湖是一种以原始格式存储大量数据的存储库，它具有灵活、可扩展等特点，可支持多种类型数据的存储和分析。数据湖是一个集中存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等），数据湖允许企业以原始格式存储数据，直到需要使用时再进行处理和分析。特点存储容量大：能够存储海量数据，满足企业不断增长的数据存储需求。可以轻松扩展存储容量，支持PB级甚至EB级数据的存储。数据多样性：支持各种类型的数据，包括传统的关系型数据、日志文件、传感器数据、社交媒体数据等，打破了传统数据仓库只能处理结构化数据的限制。灵活性高：数据以原始格式存储，不需要在存储时进行预定义的模式或结构设计，企业可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，具有很强的灵活性。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。架构数据采集层：负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖中。数据源可以包括数据库、文件系统、云存储、物联网设备等。存储层：是数据...

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化：数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用：隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。数据安全与隐私保护：隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人...

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，简称MPC）是隐私计算的一个重要分支。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，共同完成对数据的计算和分析任务。其目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同处理，以挖掘数据的价值。主要基于密码学技术，如同态加密、不经意传输、秘密共享等。通过这些技术，将数据进行加密或转换，使得在计算过程中，参与方只能看到加密后的结果或与自己相关的部分信息，而无法获取其他方的隐私数据。技术特点隐私保护性：多方安全计算能够确保参与方的隐私数据在整个计算过程中不被泄露，即使在存在恶意参与者的情况下，也能保证数据的安全性。去中心化：不需要依赖可信的第三方来处理数据，各参与方之间通过密码学协议进行交互和协作，实现数据的分布式计算。可验证性：计算结果可以被参与方进行验证，确保计算的正确性和完整性。灵活性：可以支持各种类型的计算任务，如算术运算、比较运算、逻辑运算等，适用于不同的应用场景。应用场景金融领域联合风控：多家金融机构可以在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分，提高风控的准确性和效率。隐私保护的投资...

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个数据拥有方之间进行协同学习，通过交换模型参数而不是原始数据来实现模型的训练和更新。隐私计算则是一个更广泛的概念，涵盖了多种技术和方法，旨在对隐私数据进行全生命周期的保护，包括数据的存储、传输、处理和共享等...

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

数据湖是一个集中存储海量原始数据的存储库，旨在存储企业所有类型和来源的数据，为企业提供全面的数据资产视图，并支持灵活的数据处理和分析。数据湖是一种存储企业各种原始数据的大型仓库，这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖允许企业以原始格式存储数据，而无需在存储时进行预定义的模式或结构设计，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理。核心特点海量存储：具备强大的存储能力，可轻松应对PB级甚至EB级数据的存储需求，能够存储企业从各个业务系统、设备以及外部数据源收集而来的大量数据。数据多样性：支持各种类型和格式的数据，打破了传统数据存储系统对数据格式的限制，使得企业能够将不同来源、不同结构的数据统一存储在一个地方。灵活性与敏捷性：数据以原始形态存储，不依赖于特定的模式或模型，用户可以根据具体的业务问题和分析需求，灵活选择不同的分析工具和技术对数据进行处理和探索，无需受限于预先设定的结构。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。关键技术分布式存储技术：通常...

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，得到全局模型。在这个过程中，数据始终留在本地，不会被传输到其他方，从而保...

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高可扩展性：基于分布式架构，能够方便地进行水平扩展，随着数据量的增加，可以通过添加节点的方式快速扩展存储和计算能力。数据多样性支持：不仅支持传统的关系型数据，还能存储各种非传统数据类型，如文本、图像、视频、音频、日志文件、社交媒体数据等，为企业提供全面的数据视角。灵活性与敏捷性：数据以原始格式存储，不需要预先定义严格的数据模型，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，快速响应业务变化。架构与组件存储层：通常采用分布式文件系统或对象存储系统作为底层存储，具有高可靠性、高吞吐量和容错性，确保数据的安全存储和高效访问。数据管理层：包括元数据管理、数据目录、数据血缘等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、含义等信息，方便用户查找和理解数据；数据目录提供数据的分类和索引，便于数据的搜索和发现；数据血缘则跟踪数据的流转和处理过程，确保数据的...