提供数据湖服务

战略，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。数据湖作为支撑企业数字化转型的数据底座，能够为企业提供数据驱动、精准决策等全方位技术支撑，因此企业级数据湖的建设，是数据价值逐渐释放的TranswarpDataStudio（TDS）等产品的星环数据湖解决方案，能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。在数据入湖阶段，星环科技大数据业界主流的10种存储模型，解决数据湖需要的结构化、非结构化、半结构化数据存储能力。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。基于TDC建设数据湖的基础架构设计TDC数据云平台的数据湖基础架构，核心理念是以多租户的形式，承载整整个集团的数据业务。包括集团级中心数据湖、主题库和数据集市，以及事业部、子公司等独立租户，同时可为任何组织部门按需提供数据沙箱，基于集团数据湖数据进行二次数据探索和分析。TDC数据湖解决方案在银行的很好实践以银行客户为例，某银行需要部署一个数据湖

数据入湖方案涉及将不同来源的数据以原始格式存储到数据湖中，为企业提供统一的数据管理和分析平台。以下是一些关键的数据入湖方案和技术：数据源接入：数据湖需要支持多样化的数据源接入，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如关系型数据库、日志文件、社交媒体数据等。数据存储：采用对象存储服务作为数据湖的集中存储，可以支撑EB规模的数据湖，实现数据的统一存储。元数据管理：使用元数据管理工具对数据湖中的支持：选择支持数据更新和ACID事务的数据湖产品，作为数据湖存储引擎。数据安全与隐私保护：加强数据访问控制、加密传输和脱敏处理等安全措施，确保数据的安全性和合规性。数据湖构建服务：使用数据湖构建服务支持多数据源实时入湖，实现湖上元数据统一管理，并提供企业级权限控制。数据入湖实施方案：根据数据的特点和业务需求，设计不同的数据入湖实施方案，包括批量数据迁移、实时数据接入等。元数据进行统一管理，无论数据是在“湖中”还是在“湖外”。数据入湖工具：使用如CDL（实时数据接入工具）和CDM（批量数据迁移工具）等入湖工具，实现关系数据库数据到HDFS目录的数据迁移。数据更新和事务

湖中存储的数据的工具和框架。可以集成的技术包括ApacheSpark、ApacheFlink和机器学习框架，以支持多样化的分析工作负载。数据目录（DataCatalog）：数据目录提供数据湖中可用数据资产的可搜索库存。数据湖管理：面对数据湖的开放性带来的管理和入湖困难，数据湖管理组件具备元数据发现和一键建湖的能力，提供Metadatacatalog组件对数据湖中的数据资产进行统一管理。数据分析和计算：数据湖提供了SQL计算引擎和Spark计算引擎两种。这些引擎与Metadatacatalog深度集成，方便获取元数据信息，并支持批处理、流计算和机器学习等计算模式。数据集成和开发：数据湖解决方案提供数据集成和开发的工具，提供可视化的流程编排、任务调度、任务管理能力。数据湖的组件是构成其架构的基础，以下是一些关键组件：存储层：数据湖的存储层负责存储原始、未经处理的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它通常建立在可扩展和分布式的文件系统或对象存储解决方案上。数据摄入层（IngestionLayer）：该层涉及将数据从各种源收集和加载到数据湖中的机制。使用的工具和技术包括ETL流程、流数据管道和连接器，以实现高效的数据摄入。元数据存储

、灵活的存储服务来存储所有类型的数据（结构化、非结构化和半结构化数据），同时提供数据结构和数据管理功能。核心优势一体化数据存算平台：融合了数据湖与数据仓库的优势，突破了传统架构的局限，让数据的统一分析与湖仓一体数据平台湖仓一体数据平台是一种将数据湖和数据仓库融合在一起的数据架构，旨在提供数据仓库和数据湖的所有优点，同时消除两者的弱点。这种架构支持机器学习、商业智能和预测分析，使组织能够利用低成本。例如，太平人寿的报表数据产出时效从原来的小时级别缩短至平均5分钟。全栈融合创新：全面支持国产化生态，构建了分类分级、数据脱敏、数据鉴权、数据审计的一体化数据安全体系。技术架构数据湖：提供统一的存储池，支持任意规模、任意类型、任意产生速度的数据存储，并可无缝对接多种计算分析平台。数据仓库：提供高性能的数据处理和分析能力，支持结构化数据的高效管理和查询。湖仓联动：通过技术实现数据湖与数据仓库的无缝对接和准实时计算。构建湖仓一体数据平台的步骤选择合适的存储服务：如对象存储服务，提供低成本、高弹性的存储解决方案。选择无服务器计算引擎：提供高效的数据处理能力。数据管理产品：提供统一的数据开发、管理和治理

数据中台提供哪些服务在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的关键基础设施。它既不是简单的数据仓库，也不是单一的技术工具，而是一套完整的服务体系，能够整合企业内外数据资源，提供多样化的数据服务。那么，数据中台究竟能为企业提供哪些具体服务呢？数据集成与治理服务数据中台首先解决的是企业"数据孤岛"问题。它通过统一的数据接入层，将分散在各个业务系统中的数据进行采集、清洗和整合。无论是结构化数据如数据库表格，还是半结构化数据如日志文件，甚至是非结构化数据如图片、视频，都能被纳入统一的管理体系。在数据集成基础上，数据中台还提供数据标准化、质量监控、元数据管理等治理服务，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据资产化服务原始数据经过加工处理才能成为有价值的资产。数据中台提供数据建模、标签体系构建、指标定义等服务，将原始数据转化为业务可理解、可直接使用的数据资产。例如，客户数据可以被加工为分析，快速获得业务洞察。数据中台还能将分析结果以API形式输出，直接嵌入业务系统，实现分析成果的快速落地。数据开发与共享服务为促进数据流动和价值释放，数据中台提供完整的数据开发环境。数据工程师可以在此

库在分析处理过程中强调事务一致性，并保持低延迟与提升实时处理能力，这些都是湖仓一体的典型技术特性。支撑微服务的数据融合底座场景：可以有效解决传统架构中扩展困难以及维护困难的问题，为微服务架构提供统一的数据存储和管理平台。一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。湖仓一体支持结构化、半结构化和非结构化数据，适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。它具有以下特点：统一的数据存储和处理平台：湖仓一体提供了一个统一的平台，可以存储和管理高质量的结构化数据，同时又能存储原始、多样的大规模数据。支持实时和批量数据处理：湖仓一体架构能够支持实时和批量数据处理，提供数据治理和管理功能，简化数据操作。数据治理：在保证数据完整性的同时，具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体支持事务ACID，确保数据并发访问的一致性、正确性。BI支持：能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放型：采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持。湖仓一体的应用

云数据湖是一种基于云计算技术构建的数据湖架构，它将数据湖的功能与云计算的优势相结合，为企业提供了更加灵活、高效、低成本的大数据存储和分析解决方案。存储对象存储为主：通常基于云平台的对象存储服务构建：提供Serverless的数据分析服务，用户无需配置和管理计算集群，只需提交查询语句即可即时获取分析结果，按查询量计费，方便快捷且成本可控。交互式分析与可视化：集成了各种交互式分析工具和数据可视化低成本存储层，实现成本与性能的优化平衡。数据加密与安全：云平台提供强大的安全机制，包括数据加密、访问控制、身份验证等，确保数据在存储和传输过程中的安全性和隐私性，企业无需自行搭建复杂的安全系统。数据处理与分析丰富的计算引擎选择：支持多种主流的大数据计算引擎，用户可根据不同的业务场景和数据处理需求灵活选择。同时，云平台通常会对这些计算引擎进行优化，提高运行效率和稳定性。Serverless分析服务挖掘，为企业的数字化转型提供决策支持，如客户洞察、市场预测、产品优化等。数据科学与机器学习：为数据科学家提供丰富的数据资源和便捷的开发环境，方便他们进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等工作，加速

，提供个性化的金融产品和服务。提升批处理能力：湖仓一体平台作为全行级数据处理中心，具备海量数据的采集、存储与分析处理能力，显著提升了批处理能力。降低数据处理时延：依托湖仓一体平台强大的实时计算引擎，结合业务特性以及存贷款模型特点，将实时数据处理细分为流水类实时数据、实时模型宽表及实时业务指标等类别，极大地提高了数据的时效性。强化数据服务能力：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。。降低企业成本：湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。数据分析整合能力增强：湖仓一体打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将银行采用湖仓一体架构可以带来多方面的优势，以下是一些关键点：数据管理能力提升：湖仓一体架构具备完善的数据管理能力，能够实现数据的统一存储、统一运维、统一计算和统一SQL。这种架构整合了数据湖和数据仓库的优势，创建了一体化和开放式的数据处理平台，允许底层统一存储和管理多种类型的数据。数据可追溯性：湖仓一体支持数据的及时追溯，增强了数据的透明度和可追溯性，这对于金融行业来说尤为重要。支持丰富的计算

提供精准的内容推荐。数据底座的架构：数据底座由数据湖、数据主题联接两层组成，将公司内外部的数据汇聚到一起，并对数据进行重新的组织和联接，为业务可视化、分析、决策等提供数据服务。数据底座包括离线数仓数据底座和数据湖是支撑企业数字化转型的关键技术概念，它们共同为企业提供了数据驱动和精准决策的全方位技术支撑。以下是数据底座和数据湖的一些关键点：数据湖的概念：数据湖是一个集中存储海量、多源、异构数据注册。数据湖的特征：数据原始性：数据湖保留数据的原始状态，不强制进行预先的清洗、转换或整合操作，为后续可能出现的各种分析目的提供了丰富的素材。灵活性和可扩展性：由于数据湖基于分布式存储系统，并且对数据的数据、宏观经济数据、企业财务数据等，构建市场风险预测模型。医疗健康领域：整合电子病历、医学影像、检验检查结果等多源医疗数据到数据湖，辅助诊断和治疗决策。政府与公共服务：政府部门可以将城市的人口数据、交通数据、环境数据、基础设施数据等整合到数据湖中，为城市的规划、建设和管理提供决策支持。媒体与娱乐：媒体和娱乐公司可以将用户的浏览历史、观看习惯、兴趣爱好等数据存储在数据湖中，通过个性化推荐算法，为用户

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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。...

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...