大数据平台收费

通行记录，到摄像头捕捉到的路况画面；从传感器收集的路面状况、气象信息，到收费系统的交易数据，都被汇聚其中。高速公路大数据平台的架构通常包含多个层次，以确保数据的高效处理和应用。最底层是数据采集层，负责和持续发展的重要环节。高速公路大数据平台运用大数据技术进行费用精细管理，如同为高速公路收费装上了一双“火眼金睛”，有效打击偷逃费行为，保障了收费的公平性和高速公路运营收益。在传统的收费模式下，由于人工稽核工单，相关工作人员可以进一步核实并进行追缴。某高速公路管理部门利用大数据平台进行收费稽核后，成功追缴了大量偷逃的通行费用，有效维护了高速公路收费秩序。大数据平台还能对收费数据进行统计分析，为高速公路高速公路大数据平台：解锁智慧交通新密码高速公路大数据平台，究竟是什么？在当今数字化时代，大数据技术正深刻改变着各个行业，高速公路领域也不例外。高速公路大数据平台，作为一种集数据采集、存储、分析和应用技术，为交通管理、运营决策、公众出行服务等提供支持。功能大揭秘：它如何让高速更“聪明”（一）精准流量洞察，告别拥堵烦恼在大数据时代，高速公路大数据平台让人们告别拥堵烦恼。它就像一个精准的“流量侦察兵

费用是大数据平台的另一项重要支出。不同的大数据处理框架、数据库系统和分析工具采用不同的授权模式，有的按节点收费，有的按数据量计费，还有的开源软件虽然免费但需要专业团队维护。企业需要根据自身技术能力和业务大数据平台费用在数字化转型浪潮中，大数据平台已成为企业不可或缺的基础设施。无论是初创公司还是大型企业，都在考虑如何构建或使用大数据平台来支持业务决策。然而，大数据平台的费用构成复杂，涉及多个层面的成本，需要企业全面考量。大数据平台的费用首先体现在基础设施投入上。传统自建模式需要企业购置服务器、存储设备和网络设备，这些硬件成本往往占据初期投资的很大比例。除了硬件采购，数据中心建设或租赁费用也不容忽视，包括电力、冷却、物理空间等持续支出。随着业务规模扩大，硬件设备的扩容与更新会带来额外的资本支出。云计算服务的普及为大数据平台提供了另一种选择。云服务采用按需付费模式，企业无需前期大量硬件投入，只需。这些措施虽然不直接表现为平台费用，但会增加总体拥有成本。此外，数据质量管理和元数据管理也需要专门的工具和人力投入。大数据平台的隐性成本包括学习曲线和机会成本。新技术引入需要员工培训和时间适应，期间可能

•次；中级：350元/人•次；高级：350元/人•次。四、收费明细（见下表）大数据平台管理与开发职业技能等级证书（初级、中级、高级）序号项目费用备注1题库建设60元/人2组卷30元/人3试卷印刷0元及相关说明的通知》（教职成厅函〔2020〕11号）文件要求，大数据平台管理与开发职业技能等级考核费用成本说明如下。一、考核方式大数据平台管理与开发技能等级考核分为理论知识与实践技能操作两部分。初、中）909090实操机试（分钟）90120180二、考核内容大数据平台管理与开发（初级）：主要面向大数据初级开发、大数据采集开发、大数据平台初级运维管理等工作岗位。初步掌握大数据核心思想、以及大数据技术生态圈中的核心技术，能够按照项目要求，独立完成简单的开发、组件运维、平台监控管理等工作任务。大数据平台管理与开发（中级）：主要面向大数据中级开发、大数据采集开发、大数据分析处理、大数据平台维护管理等工作岗位。基本掌握大数据各项核心技术组件，并对各个组件的使用与开发有一定的积累，能够胜任大数据基础开发、大数据分析处理、大数据平台管理等工作任务。大数据平台管理与开发（高级）：主要面向大数据高级开发、大数据平台管理

收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项医疗质量、优化医疗服务流程、辅助医疗决策、加强医疗安全管理以及开展医学研究。数据来源与类型患者信息数据基本信息：包括患者的姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等，这些信息是患者医疗档案的基础部分，用于识别患者身份和了解基本情况。既往病史：记录患者过去患有的疾病、治疗过程和康复情况，对于医生了解患者的健康背景和疾病发展脉络非常重要。医疗服务数据门诊和住院记录：详细记载患者每次就诊的时间、科室、医生诊断

大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上，并提供多种数据处理工具和技术，以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析，发现和解决问题，并更好地理解他们的业务表现和客户需求，进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求，大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台？需求分析：在搭建大数据平台之前，企业需要对自身的需求全面剖析，比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面，以此为基础来进行后续的工作。基础设施建设：大数据平台的基础设施包括硬件和软件，硬件设施需要考虑的因素包括服务器、网络、存储等，软件层面则包括操作系统、虚拟化技术、Hadoop集群、数据库、数据仓库、数据清洗能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析：大数据平台中核心的任务是存储和分析数据，因此需要选择合适的数据存储和分析技术，以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台

大数据平台的选型需要考虑以下几个方面：数据规模：需要考虑平台能够处理的数据量大小和速度。数据来源：需要考虑数据的来源，例如是否需要持多来源数据的异构化整合。数据处理能力：需要考虑平台的数据处理能力，数据备份和恢复方案等。成本和ROI（投资回报率）：需要考虑平台的成本和ROI，例如平台的部署、维护和升级成本，以及平台带来业务收益。基于以上因素，可以选择适合自身需求的大数据平台。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空，例如支持的数据处理算法和运行效率。数据存储和访问：需要考虑平台的数据存储和访问能力，例如支持的数据存储格式和访问方式，以及数据的可扩展性。安全性和靠性：考虑平台的安全性和可靠性，例如支持的安全控制方式地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

大数据平台管理涉及多个方面，其核心目的是确保大数据平台的有效运行、数据的安全与合规性、以及数据价值的最大化。以下是大数据平台管理的几个关键组成部分：数据治理：包括元数据管理、数据质量管理、数据，以及不同分层的表模型构建。数据处理：提供一站式的可视化数据开发工具，基于多种大数据引擎实现工作流脚本编排，满足复杂业务需求，支持低代码生成ETL。平台管理：负责大数据平台的资源调度、系统监控和日志管理、版本控制、测试等。系统测试与上线：进行系统测试和上线前的准备工作，确保系统质量和稳定性符合要求，并进行上线前的安全检查。持续优化与改进：根据实际运行情况和业务需求变化，持续优化和改进大数据平台的功能和性能。，支持弹性扩展与自动化运维。技术选型与部署：根据企业需求选择合适的大数据存储、处理和分析技术，并进行技术评估和测试。系统开发与实施：基于系统设计结果，组织开发人员完成系统的开发和实施工作，注重代码规范血缘关系追踪、数据目录工具等，用于支持数据治理活动，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。数据安全：使用身份验证和授权机制保护数据和元数据，与不同的身份提供者集成以实现单点登录，并定义访问控制的角色和策略

大数据平台是指将海量、复杂的数据进行采、存储、处理、分析和应用的系统，构建大数据平台可帮助企业从数据中获取价值洞察，优化决策，提高运营效率。构建大数据平台的关键步骤如下：确定业务需求：在构建大数据平台之前，明确业务需求和目标。这可以帮助确定平台的功能和规模，并确保平台能够满足企业的实际需求。数据采集与清洗：大数据平台的第一步是采集数据。这可以通过各种渠道实现，如传感器、社交媒体、日志文件等。采集的数据可能来自不同的来源和格式，所以在进一步处理之前，需要对数据进行清洗、转换和标准化，以确保数据的一致性和质量。数据存储与管理：大数据平台需要有效的数据存储和管理系统。多种存储技术，可用于存储各种结构化和非结构化数据。此外，数据管理技术可以帮助维护和管理数据的完整性、可用性和安全性。数据处理与分析：大数据平台应具备强大的数据处理和分析能力。大数据处理框架可用于高效处理大规模数据集。数据分析技术和算法可用于从数据中提取有价值的信息和洞察，并支持实时和批处理分析。数据可视化与报告：大数据平台应提供数据可视化和报告功能，以便用户能够通过图表、图形和仪表板等方式直观地理解和分析数据。这有助于快速发现

深度解析大数据平台分析：开启数据洞察新时代在数字化时代，数据如同企业的“石油”，蕴含着巨大的价值。而大数据平台分析，就像是一把神奇的钥匙，能够解锁这些数据背后的隐藏信息，为企业的决策、创新和发展提供强大的支持。今天，就让我们一同深入探索大数据平台分析的奥秘。一、大数据平台分析是什么大数据平台分析，是指在大数据平台上，运用一系列先进的技术和工具，对海量、复杂的数据进行收集、存储、处理、分析和可视化展示的过程。它不仅仅是简单的数据统计，更是从数据中挖掘出有价值的信息，发现数据之间的关联和规律，从而为企业提供有针对性的决策建议。二、大数据平台分析的流程（一）数据收集这是大数据平台分析的第一步，企业的运行数据、产品质量检测数据以及来自客户反馈的文本数据等。（二）数据存储收集到的数据需要进行有效的存储。大数据平台通常采用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），能够将海量数据分散。（四）数据分析这是大数据平台分析的核心环节，运用各种数据分析算法和模型，如统计分析、机器学习、深度学习等，对预处理后的数据进行深入分析。通过数据分析，可以发现数据中的趋势、模式和异常，挖掘出潜在的

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。