图谱数据服务平台

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。

数据服务平台是一种提供数据相关支持和服务的系统，它通过云计算、大数据技术等手段，为用户提供数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁等一系列服务。以下是数据服务平台的一些关键功能和特点：数据采集与存储：数据服务平台可以帮助组织和个人收集和存储各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据以及实时数据流，并提供灵活的存储方案。数据清洗与整合：平台提供数据清洗和整合工具，帮助用户处理和净化数据，自动发现并纠正数据中的错误和缺失值，并将来自不同源头的数据整合在一起。数据分析与挖掘：数据服务平台提供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。数据可视化与报告：平台可以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，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：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、数据加密管理：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。性能监控实时化：数据服务接口面向产品应用，需要实时监控接口

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

各种安全措施，如身份验证、数据加密和访问控制，以确保只有授权的用户可以访问和处理数据。数据共享与协作：数据服务可以促进组织内外的数据共享和协作。它提供了共享数据的机制和平台，使用户能够轻松地与他人共享数据，并在数据上进行协作和交流。工具与平台：数据服务相关的工具和平台包括数据集成工具、数据开发治理平台、数据可视化工具等。数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供数据访问、数据存储、数据处理等相关功能的服务。数据服务的目标是通过提供高效、可靠、安全的数据服务来支持各种业务需求和决策过程。以下是数据服务的一些关键要素和应用场景：数据收集与存储：数据服务可以帮助组织和个人收集和存储各种类型的数据，如结构化数据（如数据库）、非结构化数据（如文本文件和图像）以及实时数据流。数据服务提供了灵活的存储方案，可以适应不同规模和类型的数据。数据清洗与整合：数据服务提供强大的数据清洗和整合工具，帮助用户处理和净化数据。它可以自动发现并纠正数据中的错误和缺失值，还可以将来自不同源头的数据整合在一起，以创建更全面和

数据服务管理是指在数据管理平台上提供数据或数据分析结果的服务，包括企业内部数据共享和外部数据流通。其主要功能和特点如下：核心功能数据服务创建：支持将单个物理表或多个物理表进行关联形成逻辑表，并基于手段，降低数据安全管控成本。数据共享与协作：促进组织内外的数据共享和协作，提供共享数据的机制和平台。价值统一接口标准：通过标准化的数据服务接口，简化了数据调用和集成的复杂性，提高了数据使用的便捷性。提高此创建API。数据服务管理和运维：包括服务的创建、开发、发布上线以及被业务请求调用。支持服务的运维监控和告警，便于开发运维人员及时发现并修正问题。数据安全与合规：通过API申请调用、鉴权控流、白名单等数据接入效率：数据服务管理可以快速响应业务需求，实现数据的快速接入和使用。保障数据安全与合规：通过严格的安全控制措施，确保数据在共享和使用过程中的安全性和合规性。支持业务快速响应和决策：数据服务管理能够及时提供所需的数据支持，帮助业务部门快速做出决策。应用场景企业内部数据共享：在企业内部，不同部门之间可以通过数据服务实现数据的共享和协作，提高工作效率。跨组织数据交换：在合作伙伴之间，通过数据服务

数据服务中心是指提供数据存储、处理、传输、交换和管理等服务的设施或平台。以下是数据服务中心的一些核心功能和服务内容：数据存储：数据服务中心提供安全、高效的数据存储空间，涵盖业务数据、用户信息以及多媒体内容，确保数据的安全性、完整性和高可用性。数据处理：数据服务中心拥有必要的计算资源，能够快速处理和分析大量数据，支持科学模拟、数据分析、人工智能等复杂计算任务的执行。数据分发：确保数据可以高效地传输。数据服务创建与管理：数据服务中心提供简易向导和灵活脚本两种模式，降低开发门槛、提高开发效率、统一代码质量，方便管理变更。运维监控和告警：支持数据服务的运维监控和告警，便于开发运维人员根据异常数据或告警通知，及时发现并修正问题。统一接口标准：提供统一的数据接口标准和服务元信息，规范接口开发，减少下游应用对接工作量，提升数据接入效率。数据安全与合规保障：减少明细、敏感数据在应用侧的存储和暴露，使用统一平台数据安全管控策略，通过API申请调用、鉴权控流、白名单等手段，降低数据安全管控成本。：确保数据中心的服务即使在硬件故障或其他问题发生时也能持续运行，采用冗余和备份策略确保服务的连续性。支持互联网服务：数据中心作为互联网服务的支撑者，确保用户随时随地能够访问网站、应用程序和其他在线服务

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

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、数据加密和访问控制等安全措施，确保数据不被非法访问和滥用。数据共享与协作：平台促进组织内外的数据共享和协作，提供共享数据的机制和平台，使用户能够轻松地与他人共享数据，并在数据上进行协作和交流。数据服务目录与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

数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供数据访问、数据存储、数据处理等相关功能的服务。以下是一些常见的数据服务类型：数据采集服务：包括从各种来源收集数据的服务，如传感器、社交媒体在各个环节之间的流畅传递，降低数据传输的延迟和风险。数据安全服务：通过加密、权限管理等手段，保障数据的安全性，防范数据泄露和恶意攻击。实时数据服务：提供实时更新的数据，确保企业能够及时响应市场变化和业务需求，做出迅速决策。数据可视化服务：将数据以直观的方式呈现出来的服务，通过图表、图形和报告等形式，帮助用户更快速地理解复杂数据，并做出决策。数据共享与协作服务：促进组织内外的数据共享和协作，提供共享数据的机制和平台，使用户能够轻松地与他人共享数据，并在数据上进行协作和交流。、网站访问等，确保企业获取全面、及时的数据。数据存储服务：提供高效可靠的数据存储解决方案，包括云存储、数据库管理等，确保数据的安全和可访问性。数据处理服务：包括数据清洗、转换、整合等处理过程，确保数据的质量和一致性，为后续的分析提供可靠基础。数据分析服务：利用各种分析工具和算法，对数据进行深入挖掘，提取有价值的信息，为企业提供决策支持和业务优化建议。数据传输服务：提供安全高效的数据传输通道，确保数据

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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，自主研发了分布式图数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...