财务大数据服务平台

大数据服务平台是为各类企业和机构提供数据存储、数据处理、数据分析等服务的综合性平台。大数据服务平台是大数据生态系统中的重要组成部分，为企业和机构提供了一个高效、可靠、安全的数据处理环境，帮助其解决数据处理难题，发掘数据价值，提高业务水平。大数据服务平台的构建需要综合运用各种技术，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、文本搜索、图存储分析、空间数据存储、实时数据处理等各类大数据业务场景，在金融、交通、政府、能源等多个行业积累了大量案例，可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式搜索场景中的应用。星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，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。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据库兼容性，不仅可以帮助各个行业用户开发创新的数字化业务

大数据服务是指基于大数据技术和平台，为企业和机构提供的数据采集、存储、处理、分析以及可视化等一系列服务的统称。服务类型数据采集与整合服务数据采集：从各种数据源（如数据库、文件系统、传感器、网络日志等的数据分析报告，为决策提供依据。服务模式软件即服务（SaaS）：供应商将大数据服务以软件的形式提供给用户，用户通过互联网访问和使用这些服务，无需在本地安装和维护软件和硬件设备。如一些云端的数据分析平台，用户只需上传数据，即可进行各种分析操作。平台即服务（PaaS）：提供大数据处理平台和开发环境，用户可以在平台上开发、测试和部署自己的大数据应用程序。基础设施即服务（IaaS）：主要提供计算、存储批处理框架，对大规模数据集进行批量处理，如数据挖掘、统计分析等。流处理服务：利用流处理平台，实时处理源源不断的数据流，实现实时监控和决策。高级分析服务：运用机器学习、深度学习等技术，进行预测分析、文本、网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求租用这些资源来构建自己的大数据环境。应用领域金融领域：用于风险评估、信贷审批、投资决策、市场预测、反欺诈等，通过对海量金融交易数据和客户数据的分析，提高金融机构

大数据服务平台搭建在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据服务平台的搭建，正是为了解决这一问题而诞生的技术方案。本文将介绍大数据服务平台的基本概念、核心组件以及搭建过程中的关键考量。大数据服务平台概述大数据服务平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性系统。它能够处理结构化、半结构化和非结构化的海量数据，并通过各种算法和工具提取有价值的信息，为决策提供支持。这类平台通常具备高扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够应对不断增长的数据量和复杂的分析需求。核心组件一个完整的大数据服务来，便于理解和决策。搭建过程中的关键考量在搭建大数据服务平台时，需要考虑以下几个重要因素：首先要明确业务需求。不同的行业和应用场景对大数据平台的要求各不相同。例如，金融行业可能更注重实时性和安全性，而电很重要。一个好的大数据服务平台应该提供友好的用户界面和丰富的API，让不同技术背景的用户都能方便地使用。同时，完善的文档和技术支持也能大大减少使用门槛。还要考虑成本效益。大数据平台的建设和维护需要投入

大数据服务平台是一种提供数据采集、传输、存储、处理（包括计算、分析、可视化等）、交换、销毁等覆盖数据全生命周期的服务的平台。以下是一些关键的功能和特点：数据采集与存储：大数据服务平台可以帮助组织和值，并将来自不同源头的数据整合在一起。数据分析与挖掘：大数据服务平台提供各种数据分析和挖掘工具，用于发现数据中的模式、趋势和关联性，帮助用户提取有价值的信息以支持决策和创新。数据可视化与报告：平台能够将分析结果以直观和易懂的方式呈现给用户，通过可视化工具和报告生成器，用户可以创建丰富、交互式的数据可视化图表和报告。数据安全与隐私：大数据服务平台致力于保护数据的安全性和隐私性，提供身份验证、数据加密API管理：大数据服务平台通常包括服务目录，展示各目录下的数据服务类型、服务流程和数据资产目录。它还支持API的管理，包括API的创建、发布和监控。数据治理与合规：平台负责数据的规范化、标准化和合规化，包括数据质量管理、元数据管理和合规性审计等功能，确保数据符合内部和外部的规定和标准。性能与弹性：使用云端大数据服务具有快速创建、弹性扩缩容、极致性能等产品特性。全链路数据治理：数据服务平台提供全链路数据治理能力，涵盖资产全景、数据地图、智能监控、数据质量、数据安全、资源优化等多个功能模块。

大数据金融服务平台是一种企业级、分布式、开放、统一的大数据平台，它包括数据接入、数据存储、数据处理、数据分析及数据服务相关组件。这种平台的总体目标是帮助金融机构更高效、更快速地完成金融大数据应用的开发、部署和管理，从以交易为中心转向以数据为中心，以应对更多维、更大量、更实时的数据和互联网业务的挑战。以下是大数据金融服务平台的一些关键功能和特征：数据采集与清洗：平台能够从多个来源采集数据，并进行清洗以提高数据质量。风险管理与信用评估：利用大数据分析和机器学习技术，金融机构可以整合客户的行为、财务、社交数据，建立全面的风险管理模型，实现精准的信用评估。智能投顾与资产管理：数据分析帮助智能投顾平台智能化的客户服务工具，提升客户满意度和使用频率。金融产品创新：金融机构通过数据洞察，基于客户需求和市场趋势创新金融产品，例如结合大数据和人工智能推出动态定价的贷款产品或个性化的保险服务。反洗钱与合规管理数据评估其信用风险，快速提供贷款或融资服务。保险风险定价与赔付管理：大数据和人工智能技术帮助保险公司实现更精准的风险定价和更快速的理赔管理，从而提升客户体验并降低运营成本。

大数据服务平台是一种集成了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多种功能，以云计算和分布式技术为基础，为企业和组织提供海量数据管理和深度挖掘服务，帮助其实现数据驱动决策和业务创新的综合性平台。功能特点。智能城市建设：在城市管理中，分析交通、能源、环境等数据，实现智能交通管理、能源优化调配、环境污染监测等，提高城市的运行效率和居民生活质量。发展趋势智能化：随着人工智能技术的不断发展，大数据服务平台将更加分析工具和算法，如SQL查询、机器学习算法、深度学习模型等，支持用户进行交互式分析和探索性分析。数据服务层：将分析结果以API接口、报表、可视化等形式提供给用户，方便用户进行数据消费和决策支持。管理层：负责平台的管理和监控，包括用户管理、资源管理、任务管理、监控告警等功能，确保平台的稳定运行和高效使用。应用场景企业决策支持：帮助企业整合内部和外部数据，通过数据分析和挖掘，为企业的战略规划、市场分析、产品研发、客户服务等提供决策依据。市场营销与客户洞察：分析消费者的行为数据、偏好数据等，实现精准营销、客户细分、客户流失预测等，提高营销效果和客户满意度。金融风险防控：在金融领域，通过对海量金融交易数据

财务大数据是指企业在财务管理过程中产生的海量、多源、异构的数据集合，涵盖了财务交易数据、财务报表数据、预算数据、成本数据、资金流数据等。特点数据量大：随着企业业务的不断拓展和信息化程度的提高，财务数据量呈爆炸式增长，不仅包括传统的结构化财务数据，还包括大量的非结构化数据，如电子发票、合同文本、邮件等。多样性：财务大数据来源广泛，既有企业内部的财务系统、业务系统产生的数据，也有来自外部的市场数据：虽然财务大数据量巨大，但其中有价值的信息相对较少，需要通过有效的数据挖掘和分析技术提取有价值的内容。来源企业内部系统：主要包括财务核算系统、ERP系统、预算管理系统、成本管理系统等，这些系统产生了大量的结构化财务数据，如会计凭证、账簿、报表等，是财务大数据的核心部分。业务运营数据：来自企业销售、采购、生产、库存等业务部门的运营数据，与财务数据密切相关，能够反映企业的业务活动和经营状况，如销售订单：由于财务大数据的规模巨大，需要采用分布式存储技术，如布式文件系统、分布式数据库等，对数据进行高效存储和管理。数据分析与挖掘：运用数据分析和挖掘技术，如数据可视化、统计分析、机器学习、深度学习等，从海量

数据服务平台的界面，包括各种数据应用和工具，如数据分析报表、数据可视化大屏、数据挖掘工具等。关键技术数据集成技术：如ETL工具、数据同步工具等，用于实现不同数据源之间的数据抽取、转换和加载，确保数据的数据服务平台是一种通过整合、处理和分析大量数据，为企业内部和外部用户提供各种数据相关服务的综合性平台。功能特点数据整合与管理：能够接入多种数据源，如数据库、文件系统、云存储、物联网设备等，将分散的基础。容器与微服务技术：通过容器化技术，实现数据服务平台的快速部署和弹性扩展。微服务架构则将平台的不同功能模块拆分成独立的微服务，提高系统的可维护性和可扩展性。API网关技术：用于管理和保护数据服务平台记录、市场数据等，建立风险评估模型，为金融机构提供风险预警和决策支持，防范金融风险。发展趋势智能化：随着人工智能技术的不断发展，数据服务平台将越来越智能化，如自动推荐合适的数据分析算法、自动生成数据分析报告等。云原生：基于云原生架构构建数据服务平台，充分利用云计算的弹性、敏捷性和成本优势，实现平台的快速部署、弹性扩展和按需付费。融合化：与物联网、区块链等技术融合，实现更广泛的数据采集和更安全的数据共享，拓展数据服务平台的应用场景和功能。

一、大数据平台与财务大模型的结合在数字化转型的背景下，大数据平台与财务大模型的结合成为企业提升财务管理效率和决策质量的重要手段。通过大数据平台，企业可以高效地采集、存储和处理海量财务数据，而财务大财务风险指标，如偿债能力、流动性风险、信用风险等，及时发现潜在的风险因素。四、技术集成与平台支持构建以人工智能大模型为核心的智能中台，提供数据处理、分析、推理和生成的一体化服务。通过API和微服务架构，并建立数据资产管理制度。这有助于企业更好地管理和利用数据资产，提升数据的价值。七、技术整合与人才短缺技术整合是部署大数据平台和财务大模型的关键挑战之一。企业需要通过API和中间件实现不同技术之间的模型则利用这些数据进行智能化分析和预测。二、财务大模型的特点数据驱动：财务大模型以大数据为基础，通过对海量财务数据的分析和挖掘，揭示数据背后的规律和趋势。智能化：借助人工智能技术，财务大模型能够自动学习兼容性。同时，面对专业人才短缺的问题，企业可以通过培训和外包来弥补。八、自动化运维与多级缓存为了提升大数据平台的效率和稳定性，企业可以采用自动化运维工具，实现CI/CD流程的自动化。此外，通过多级缓存机制可以减少数据访问延迟，提升平台性能。

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。

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...