人工智能技术解决多源异构数据存储

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多源异构数据,多源异构数据是什么?
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。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
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多源异构数据治理
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引擎技术,从元数据、数据质量管理的角度入手,开展对多源、异构数据的元数据进行收集、存储、查询和质量管理。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


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数据中台与人工智能
数据中台与人工智能相互融合、协同发展,共同推动企业数字化转型和智能化升级,以下是具体介绍:数据中台为人工智能提供基础支撑数据整合与治理:数据中台能够汇聚、整合企业内外部多源异构数据,如结构化数据、半大规模数据存储和快速数据检索,采用分布式存储架构和数据仓库技术,确保数据的可靠性和可访问性,满足人工智能模型训练和推理过程中对数据的频繁访问需求。计算资源调配:具备强大的计算资源管理和调配能力,可根据人工智能任务的需求灵活分配计算资源,支持分布式计算和并行计算,加速人工智能模型的训练和优化过程,提高模型的训练效率。人工智能为数据中台赋予智能能力智能数据管理:利用人工智能技术实现数据的自动化管理和优化,包括历史聊天记录、客户偏好、购买行为等,利用自然语言处理技术构建智能客服模型,实现自动回答客户问题、解决客户投诉等功能,提高客户服务质量和效率。精准营销:基于数据中台收集的用户数据,运用人工智能结构化数据和非结构化数据等,并进行统一的数据治理,包括数据清洗、转换、标注等操作,为人工智能模型的训练提供海量、高质量、标准化的数据。数据存储与管理:提供高效的数据存储和管理能力,支持人工智能所需的

人工智能技术和自然语言处理技术,提出了基于多维源数据分析的设备运行及作业风险系统、基于工业互联网平台的新能源智能知识云图系统等解决方案。其中,利用图数据分析挖掘技术开展多维实体场景构建,包括设备管理、教授级高工、星环科技资深技术总监杨洪山分享主题为:“上海电力大数据与人工智能应用实践”的演讲。与学术界、企业界的顶级专家共同深入探讨人工智能技术发展和电力行业典型应用,进一步推动人工智能技术在电网预测、网架优化和错峰调度等业务应用,各业务应用均具备可推广性,起到了工程示范作用。智能配用电大数据应用系统为配用电科学决策提供了数据智能服务,采用大数据和人工智能技术,对地域的居民用电、工业用电及农业业务领域应用落地,助力电网高质量发展。“在新能源高速增长、电力电子装备大量应用、运行方式复杂多变的大背景下,人工智能技术在电网建设、经营、决策、管理等领域中具有广阔的应用前景。”杨洪山分享了国网上海电力的电力大数据实验室依托国家863课题“智能配用电大数据应用关键技术”,如何开展电力大数据实验平台建设。以技术的应用为核心,为电力大数据和人工智能的技术研发、系统集成、模拟验证、推广应用等奠定技术和工程
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近日,由江苏省人工智能学会承办的走进长三角·人工智能技术产业链研讨交流会在南京举办。来自政府、学术界、企业以及科技领域的专家学者等多方力量齐聚一堂,共同探讨人工智能技术在长三角地区的产业链上的应用与发展。星环科技副总裁兼南京子公司总经理孙煜华受邀参会,发表《数字化转型背景下的人工智能技术应用与展望》主题演讲。长三角地区作为中国经济发达的区域之一,人工智能技术的应用和发展备受关注。本次交流会旨在促进长三角企业与华中重点航空枢纽城市的交流,促进长三角人工智能技术企业落地鄂州,同时探讨人工智能与产业融合的新趋势,推动长三角地区产业智能化升级。孙煜华分享了关于数字化转型背景下人工智能技术的三个基本观点:一是服务于价值创造。数字化转型是利用数字化技术赋能业务流程、管理模式及商业生态系统的重塑与重构,提升企业的核心竞争力,其中信息化(业务数字化)和数据战略(数字业务化)是基石,核心是业务创新与重塑模型应用构建的全栈软件工具,包括大模型开发工具SophonLLMOps,承载多模态数据的向量数据库Hippo和图数据库StellarDB,业界首创的金融大模型“星环无涯”、大数据分析大模型SoLar

摘要:通过对数据处理阶段性发展的解析,分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求,验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。关键词:大数据分布式实现,向人工智能领域延伸;此外,随着数据不断汇聚在一个平台,企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术,在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力,结合多租户开始实现分布化,但主要还是针对结构化数据的学习挖掘。随着深度学习技术和分布式技术的碰撞,演化出了新一代的计算框架,如TensorFlow等,计算能力的提升,并结合大量训练数据,使机器学习人工智能技术在门槛,使人工智能技术得以普及。另一方面,可视化的拖拽页面、丰富的行业模板、高效率的交互式体验,大大地降低了数据分析人员的使用门槛,让人工智能技术进一步走入企业的生产应用。大数据、人工智能与云技术的融合技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行融合。数据处理的发展阶段随着信息技术的蓬勃发展,特别是近十年,移动互联技术的普及,运营商、泛金融、政府、大型央企、大型国企、能源等领域数据量更是呈现

星环科技持续关注数字政府行业发展,通过大数据和人工智能技术助力政府数字平台建设。针对重点领域数字化应用场景持续推出行业解决方案,助力政府数字化转型。数字平台方面,星环科技构建了大数据与云、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具、大模型与知识平台的产品矩阵,满足数字政府平台层建设的各类需求。针对数字政府各类细分市场,星环科技提供相应的技术解决方案,包括一体化公共数据平台、公共数据授权运营平台、城市数字公共基础设施平台、数字孪生水利等解决方案。星环科技为数字政府提供一体化公共数据平台。贯彻智慧城市、数字政府、数据要素市场化以及国家一体化政务大数据体系建设要求,以云、数、智等核心信创自主的基础软件产品,打造契合政务和公共数据集成、存储、治理、分析挖掘、共享开放和流通的一体化平台。以解耦和开放模式拥抱各生态厂商的耦合与集成,对内可作为支撑政府数据共享和协同的政务数字底座;对外结合区块链、物联网、数字孪生、大模型等技术能力,形成可支撑政务服务、城市运行、经济发展、城市民生的城市级数字底座。针对数字政府数据要素流通需求,星环科技提供公共数据授权运营平台。打造了满足公共数据开发利用的工具和环境

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人工智能知识图谱
人工智能知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它是一种基于图的数据结构,将节点称作实体,将边称关系。节点和边组成的“实体-关系-实体”就是知识图谱的基本单位,也就。模式识别:知识图谱可以用于模式识别,例如在人脸识别、语音识别等领域,通过知识图谱来提高识别的准确性和效率。知识图谱是人工智能领域中非常重要的技术之一,可以为人工智能的应用提供更加准确和全面的信息和知识,促进人工智能技术的进一步发展和应用。图谱在人工智能领域中的应用包括:智能搜索:利用知识图谱可以建立复杂的搜索模型,例如在问答系统、搜索引擎中,通过知识图谱来描述和解决问题,提供更加准确和全面的搜索结果。推理和决策:知识图谱可以用于推理和决策是三元组。在人工智能领域,知识图谱可以用于智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统等多个方面。知识,例如在医疗诊断、风险评估、智能推荐等方面,通过知识图谱来提供更加准确和可靠的分析和决策支持。机器学习和数据挖掘:知识图谱可以用于机器学习和数据挖掘,例如在文本挖掘、图像识别、语音识别等领域,通过知识

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人工智能与数据治理
异常数据,用自然语言处理技术解析和规范文本数据,提高数据的准确性和完整性。元数据管理:借助人工智能技术自动提取和管理元数据,通过对数据的语义理解和关联分析,构建元数据图谱,实现元数据的自动更新和维护治理中的数据安全措施为人工智能系统提供安全的运行环境,保护数据和模型的隐私和安全,防止数据被恶意利用。应用案例某金融企业:利用人工智能技术进行客户数据治理,通过机器学习算法对客户的交易数据、信用数据等进行分析和挖掘,自动识别客户的风险等级和信用状况。同时,通过数据治理对客户数据进行整合和优化,提高数据的质量和可用性,为人工智能模型的训练提供了有力支持。某互联网企业:在数据治理过程中引入人工智能技术的异常检测技术,实时监控数据的访问和使用情况,通过行为分析识别潜在的安全威胁,如数据泄露、恶意攻击等,及时采取防护措施。数据治理对人工智能的支持提供高质量数据:数据治理确保数据的质量、一致性和完整性,为人工智能模型的训练提供准确可靠的数据,提高模型的性能和准确性。优化数据管理:通过数据治理对数据进行有效的整合、存储和管理,方便人工智能系统快速获取和处理数据,提高数据的利用效率。保障数据安全:数据
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国产数据库有哪些?
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...

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什么是分布式时空数据库?
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。

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企业级AI能力运营平台
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...

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数据安全实践案例
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...

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图数据库的应用场景
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...

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数据中台建设
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...

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图计算平台代表厂商
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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电力行业数字化转型服务商
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...