有哪些比较好的大数据平台

中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新场景，积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台，还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面，这些公司已经形成了完整的技术体系，能够为各行各业提供成熟的大数据，能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场，展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型，在大数据应用方面取得了显著成效。这些、物联网等新兴技术领域，一批创业公司正利用大数据技术开拓新的市场空间。这些企业虽然规模相对较小，但在技术专精度上往往有独到之处。它们擅长将大数据与前沿技术结合，开发出具有颠覆性的产品和服务。部分企业已经在细分市场建立了技术壁垒，展现出良好的成长性。方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用

国内哪家大数据分析服务平台比较好？在数字化转型浪潮中，大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择，如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台，成为许多企业和个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度，为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力，能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的连续性，减少意外中断风险。行业解决方案适配性不同行业对大数据分析的需求各有侧重。金融行业注重实时风控和精准营销，制造业关注设备物联网数据和生产优化，零售电商则重视用户行为分析和库存预测。因此，评估平台时。在数据采集方面，部分平台支持多源异构数据接入，包括结构化数据库、非结构化文档、实时流数据等。数据处理环节，有效的分布式计算框架和智能算法是关键，能够快速完成海量数据的清洗、转换和计算。分析能力是平台的

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个

国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好？图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展，图技术因其强大的关联分析能力受到广泛的应用图挖掘是指从图数据中提取有价值的信息或模式，例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内，图挖掘技术的研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动的企业。在学术界，许多高校的计算机学院或数据关注。在国内，不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果，推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域，推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表现出色，能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外，部分团队专注于图数据库的底层优化，例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新，使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术。这些应用不仅提高了业务效率，也验证了图挖掘技术的商业价值。行业生态与合作国内图数据库和图挖掘的发展离不开行业生态的支持。近年来，一些技术社区和行业协会开始组织相关的技术分享和竞赛，促进了行业内的交流与

减少软件成本，但可能需要更多的技术团队投入。企业需要根据自身数据规模和发展预期，找到性价比较好的平衡点。生态兼容性与人才储备成熟的大数据平台通常拥有丰富的生态系统，包括各种连接器、插件和第三方工具支持大数据平台的选型在当今数据驱动的时代，企业面临着海量数据的存储、处理和分析需求，选择合适的大数据平台成为一项关键决策。大数据平台的选型不仅关系到当前业务的顺利运行，更影响着企业未来的数据战略和发展潜力。理解大数据平台的核心功能一个完整的大数据平台通常需要具备四大核心能力：数据采集与接入、数据存储与管理、数据处理与分析，以及数据可视化与应用。数据采集需要支持多种来源和格式，包括结构化数据、半结构化与扩展性技术架构是选型的首要考虑因素。分布式架构已成为大数据平台的标准配置，它通过多节点协作来提高处理能力和可靠性。在评估时，需要关注平台的横向扩展能力，即能否通过增加普通服务器来提升整体性能。同时，必须确认平台能够满足这些强制性标准，避免日后出现合规风险。大数据平台选型是一个复杂的决策过程，需要技术、业务和管理层的共同参与。理想的平台应当既能满足当前需求，又具备面向未来的适应能力。企业应当进行充分

大数据平台TDH基于其领先的多模型技术架构，10种异构存储引擎支持11种数据模型，被广泛应用在离线数据批处理、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、实时数据处理等各类大数据业务场景。通过星环科技的不断自主研发，TDH成为一款国产化自主可控的大数据基础平台，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在分布式与可靠性，同时新增平台智能运维模块，完善的智能运维体系帮助用户更轻松地运维大数据平台。此外，基于容器安全网络提升了数据访问的安全性，结合自身基础安全组件以及大数据开发工具，为用户数据全生命周期提供安全数字化转型。星环科技正式推出TDH9.0，基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强，新增文档存储引擎的同时实现了各模型引擎性能的数倍提升，统一大数据存储底座提升5倍数据碎片承载能力，强化了存储规模数据增长带来的资源紧张而需进行繁琐的扩容、迁移等工作。同时，也提供了相比虚拟机损耗更低的资源隔离能力，使不同租户、不同应用，资源隔离互不影响。在开源大数据方案中，为了实现不同业务需求，通常需要部署多个

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行，长期使用云服务的累积成本可能较高，且存在数据主权方面的考虑。开源社区在大数据生态系统中扮演着关键角色。许多流行的大数据技术最初都源自开源项目，后来被商业公司采用和支持。基于开源技术的大数据平台通常具有较高

的产品。记者：如果以现在星环科技提出的大数据3.0标准或是融合的理念来判断的话，现在国内有哪些行业，哪些企业在实践当中是比较靠前的？刘汪根：在星环科技的几个重点领域，头部客户都有比较好的使用情况。因为还要把产品线进行更细的拆分？刘汪根：第一，客户业务需求不太一样。有一部分的客户，是分阶段来走的，比如先用两年的时间去建大数据平台，数据都梳理差不多了，才考虑去建人工智能平台。产品线的分开，也是顺应市场的星环科技创始人兼CEO孙元浩这样描述公司的愿景：积极开拓海外市场，成为全球前三的大数据+人工智能技术平台供应商。8月14日，星环科技3.0大数据研讨会北京站上，创始人兼CEO孙元浩除了介绍公司的人工智能的技术平台。星环科技成立之初，流行的是大数据1.0的概念，大部分公司都是使用开源的软件，用API去开发编程。这样带来的问题是，产品受限，而且只有大公司才有玩转大数据的能力。星环科技抱着想让更多相结合,大数据技术开始进入3.0时代。据刘汪根介绍，星环科技具体的做法是：其一，建立统一的数据的平台，将大数据技术和人工智能技术融汇起来，也可以依赖智能化的方式来梳理数据，并保证数据质量。其二，建模

的产品。记者：如果以现在星环科技提出的大数据3.0标准或是融合的理念来判断的话，现在国内有哪些行业，哪些企业在实践当中是比较靠前的？刘汪根：在星环科技的几个重点领域，头部客户都有比较好的使用情况。因为还要把产品线进行更细的拆分？刘汪根：第一，客户业务需求不太一样。有一部分的客户，是分阶段来走的，比如先用两年的时间去建大数据平台，数据都梳理差不多了，才考虑去建人工智能平台。产品线的分开，也是顺应市场的星环科技创始人兼CEO孙元浩这样描述公司的愿景：积极开拓海外市场，成为全球前三的大数据+人工智能技术平台供应商。8月14日，星环科技3.0大数据研讨会北京站上，创始人兼CEO孙元浩除了介绍公司的人工智能的技术平台。星环科技成立之初，流行的是大数据1.0的概念，大部分公司都是使用开源的软件，用API去开发编程。这样带来的问题是，产品受限，而且只有大公司才有玩转大数据的能力。星环科技抱着想让更多相结合,大数据技术开始进入3.0时代。据刘汪根介绍，星环科技具体的做法是：其一，建立统一的数据的平台，将大数据技术和人工智能技术融汇起来，也可以依赖智能化的方式来梳理数据，并保证数据质量。其二，建模

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...

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...

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...

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。

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...

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...