多源异构大数据

源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则

多源异构数据：指数据来自多个数据源并且数据的类型、特征不一致。这些数据可能具有不同的格式、交互方式、语义和粒度，甚至可能用不同的编码标准和数据模型。这种多源异构数据对数据集成、管理、分析和应用带来了很大的挑战。为了有效地利用这些数据，需要进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据匹配等操作，以建立一种综合的数据模型和处理框架，从而实现数据的共享和应用。多源异构数据具有以下特点：数据类型不同：各个数据源数据，需要进行粒度匹配和转换。以上几点使得多源异构数据整合的过程常复杂，需要借助先进的数据处理技术和工具，例如数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模、数据仓库等。同时，需要借助人工智能和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息，并为决策和应用供支持。的数据类型可能不同，例如文本、图、音频、视频等，需要采用不同的数据处理技术。数据格式不同：不同数据源的数据格式可能不同，例如XML、JSON、CSV等，需要将它们转换成一致的格式。数据义不同：数据源间的数据语义可能不同，例如用不同的术语表示同一个概念，需要进行语义匹配和转换。数据粒度不同：不同数据源的数据粒度可能不同，例如一个数据源可能提供的是原始数据，而另一个数据源可能提供的是汇总或聚合后的

大数据入湖是将海量、多源、异构的大数据整合到数据湖中的过程。特点数据规模大：涉及的数据量通常达到PB级甚至EB级，需要具备高效的存储和处理能力来应对。数据多样性：涵盖结构化数据、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、视频）等多种类型，对数据的抽取、转换和存储提出了更高要求。实时性与时效性：部分大数据具有实时性要求，如实时监控数据、流数据等，需要在入湖过程中实现低延迟处理和实时加载，以保证数据的时效性。流程数据采集批量采集：对于传统的关系型数据库、文件系统中的历史大数据，可使用工具进行批量抽取。这些工具能够并行地从不同数据源中获取数据，并将其转换为适合传输的格式。实时采集：针对实时产生的流数据，如物联网设备数据、应用日志等，采用工具进行实时采集。它们可以实时监控数据源的变化，将新产生的数据及时捕获并传输。数据预处理清洗与转换：使用大数据处理框架对采集到的数据进行，实现数据的共享和协同使用。元数据管理元数据抽取与存储：在大数据入湖过程中，需要对数据的元数据进行抽取和存储，包括数据的来源、格式、结构、业务含义等信息。元数据关联与整合：将不同数据源的元数据进行关联和

大数据数据湖是一种专为存储和管理海量、多源、异构大数据而设计的架构和技术体系。大数据数据湖是一个集中式存储库，能够以原始格式存储各种类型的大数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并提供对这些数据的统一访问和分析能力，以支持企业的大数据战略和数据驱动的决策。关键特性数据多样性：可容纳任何类型的数据，无论其结构如何，为企业提供全面的数据视角，避免了传统数据存储中因数据类型限制而导致的信息：整合企业内外部的多源数据，通过数据挖掘和分析技术，为企业管理层提供全面的业务洞察，帮助制定战略决策、优化业务流程和提高运营效率。数据科学与机器学习：数据科学家可以在数据湖中获取丰富的原始数据，进行数据丢失。大规模存储：基于分布式文件系统或对象存储构建，具有高度可扩展性，能够轻松应对海量数据的存储需求，可水平扩展存储节点以增加存储容量和性能。原始数据保留：数据以其原始形式存储，不进行预先的清洗、转换。元数据管理：通过有效的元数据管理，对数据湖中的数据进行描述、分类和索引，帮助用户快速了解数据的来源、内容和用途，提高数据的可发现性和可理解性。架构组成数据采集与导入：负责从各种数据源收集数据并将

大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程，旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理：对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析。大数据治理技术架构数据采集层：负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层：采用分布式存储技术，对采集到的大数据进行存储，包括数据的来源、定义、结构、关系等信息，为数据治理提供基础支撑。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对大数据的质量进行监控、评估和改进，确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理：制定数据安全策略和制度，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，保障大数据的安全性和隐私性。数据集成与共享：对企业内外部的大数据进行集成和整合，消除数据孤岛，实现数据的共享和流通，提高数据的价值和利用率和管理。数据处理层：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层：将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用，如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理

大数据系统是一套为了有效处理、存储、分析和管理海量、多源、异构大数据而构建的综合性技术体系。数据采集层数据来源广泛：涵盖了众多渠道的数据，比如企业内部的业务系统产生的数据，各类网络应用的用户行为数据，还有传感器、物联网设备实时采集的环境、状态等数据。数据存储层分布式存储架构：常采用分布式文件系统这样的分布式存储方案，它将大文件分割成多个数据块存储在集群的不同节点上，具备高容错性、可扩展性强的优势挖掘算法，从海量数据中挖掘有价值的信息，比如预测客户购买行为、进行客户细分、发现异常数据等，帮助企业进行决策、优化业务流程等。深度学习融入：随着深度学习的发展，像神经网络等技术也被越来越多地应用于大数据分析中，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域对大数据进行深度挖掘和分析，提升分析的精度和智能化水平。数据管理层元数据管理：对数据的来源、格式、结构、关系等元数据信息进行管理，通过工具等实现元数据可靠性，常用数据质量工具进行定期或实时的质量检测。数据安全管理：采取身份认证、访问控制、数据加密等措施保障数据的安全性，防止数据泄露、非法访问等情况发生，尤其是在涉及敏感信息的大数据处理场景中显得

大数据处理是指对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化等一系列操作的过程，旨在从大数据中提取有价值的信息。数据采集数据来源广泛：包括传感器网络、社交媒体、互联网日志、企业业务系统等，需要从这些不同的数据源中收集数据。采集方式多样：可以使用网络爬虫采集网页数据，通过传感器接口获取传感器数据，利用日志收集工具收集系统日志等。数据存储分布式存储系统：为了应对大数据的海量特性，常采用，建立统一的数据视图，解决数据异构性问题。数据分析批处理分析：批处理框架将大规模数据分成多个小的数据集并行处理，然后合并结果，适用于对静态数据的批量分析，如离线数据统计、报表生成等。流处理分析：对于实时产生的数据流，如实时监控数据、社交媒体数据等，采用流处理框架等进行实时分析，及时获取数据中的价值信息。机器学习与深度学习分析：运用机器学习和深度学习算法对大数据进行挖掘和分析，如使用决策树进行分类预测，去除噪声、重复数据，处理缺失值等，提高数据质量。数据转换：将不同格式、不同语义的数据进行转换，使其符合后续分析的要求，如将日期格式统一，对数据进行标准化等。数据集成：将来自不同数据源的数据整合到一起

大数据存储是指将海量、多源、异构的数据以合理的方式进行存储和管理，以便后续的分析、处理和应用。存储架构分布式文件系统：采用分布式的方式将数据存储在多个节点上，如分布式文件系统。它具有高容错性、高可扩展性等特点，适合存储大规模的文件数据。数据被分成多个数据块，分布在不同的节点上进行存储和管理，当部分节点出现故障时，可以通过数据冗余和副本机制保证数据的可用性。分布式数据库：包括NoSQL数据库和，根据数据的访问模式自动调整存储布局；利用异常检测算法，及时发现存储系统中的故障和安全隐患。云存储：随着云计算的发展，云存储成为大数据存储的重要趋势。企业可以将数据存储在云端，享受云服务提供商提供的海量存储资源、高可用性和强大的安全保障，同时降低存储成本和管理难度。NewSQL数据库等。NoSQL数据库不依赖固定的表格结构，能够灵活处理非结构化和半结构化数据，支持高并发读写，易于横向扩展。对象存储：将数据以对象的形式进行存储，每个对象包含数据本身、对象元数据等。存储技术数据冗余与副本：为了提高数据的可靠性和可用性，通常会对数据进行冗余存储，创建多个副本并分布在不同的节点或存储设备上。数据压缩：采用数据压缩技术可以减少数据存储空间，降低存储成本，同时也能提高

简单的数据堆积，而是涵盖了海量、多源、异构的各类数据。从人口信息数据库中包含的姓名、身份证号、户籍地址、家庭成员关系等基础身份数据，到交通监控系统记录的车辆行驶轨迹、违章信息、卡口抓拍图像；从犯在数字化时代，数据已成为推动各行业发展的关键要素，公安领域也不例外。公安大数据正以前所未有的态势，深刻改变着警务工作的模式与效能，成为维护国家安全、社会稳定以及打击违法犯罪的有力武器。公安大数据并非罪现场勘查收集的指纹、DNA样本、物证信息，到社交媒体平台上与公共安全相关的舆情动态，这些数据来源广泛且复杂。它们共同构成了公安大数据的丰富资源池，为警务工作提供了全方位、多角度的信息支撑。公安大数据在警务工作中发挥着核心作用，其优势体现在多个关键方面。在精准打击犯罪领域，大数据分析助力警方实现从传统“撒网式”侦查向“靶向式”打击的转变。通过对各类犯罪数据的深度挖掘和关联分析，能够快速锁定犯罪嫌疑人及其活动轨迹。例如，在电信诈骗案件频发的当下，利用大数据技术对海量交易数据、通讯记录进行分析，可以精准识别诈骗团伙的资金流向和作案手法，及时切断诈骗链条，为挽回群众损失争取宝贵时间。同时，在预防犯罪方面

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...