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

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

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

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...