底座 数据

数据底座是一种数据基础设施，它是企业或组织数据资产的核心存储和管理平台。就像是建筑物的地基一样，为整个数据生态系统提供稳固的支撑。数据底座整合了来自不同源头的海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并通过标准化的存储方式、数据治理机制和数据服务接口，确保数据的高效利用和安全管理。架构组成数据存储层分布式存储系统：这是数据底座存储海量数据的基础。它能够将大型文件分割成多个数据块，并把，主要用于支持企业的联机分析处理和决策支持。在数据底座中，数据湖和数据仓库相互配合，数据湖为数据探索和创新分析提供数据基础，数据仓库则为企业提供高效的数据分析服务。数据治理层数据标准管理：建立统一的数据标准是数据底座的重要功能之一。通过定义数据的格式、编码规则、数据字典等，确保不同部门、不同系统之间的数据一致性和准确性。例如，对于产品数据，规定产品名称、型号、规格等数据的标准格式，使得企业内部所有关于产品的数据都按照统一的标准进行记录和使用。元数据管理：元数据是描述数据的数据，包括数据的来源、定义、关系、处理过程等信息。数据底座中的元数据管理模块负责收集、存储和维护这些元数据，通过元数据

数据底座建设是指构建一个基础设施或平台，用于支撑大数据的存储、处理、分析和应用。以下是数据底座建设的几个关键方面：目标与愿景：统一管理结构化和非结构化数据，将数据视为资产，追溯数据的产生者、业务源头数据维护和使用成本。保障数据安全可控，基于数据安全管理策略，利用数据权限控制，实现对涉密数据和隐私数据的合法、合规消费。技术架构：数据底座的架构通常包括数据存储、计算和网络三个部分。涉及的技术包括关系型数据库、分布式文件系统、对象存储等数据存储技术；批处理、实时处理等计算技术；以及数据高效传输和交换的网络技术。数据处理：数据处理是数据底座的重要组成部分，包括数据的清洗、转换和加载（ETL）。数据分析：数据分析是数据底座的最终目标，通过对数据的分析，机构可以洞察业务趋势，做出数据驱动的决策。数据安全：数据底座建设中，数据安全是核心原则之一，应遵循用户权限、数据密级、隐私基本等管理要求，确保数据的安全性和合规性。数据入湖：数据入湖是数据底座建设的一个重要环节，涉及明确数据owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、数据质量评估和元数据注册等标准。数据主题联接：通过多维模型、图模型、标签

搭建数据底座是一个系统性工程，涉及多个步骤和技术架构。以下是搭建数据底座的一些关键步骤和策略：1.确定目标与需求明确数据底座的建设目标，包括统一管理结构化和非结构化数据、打通数据供应通道、确保数据完整性和安全性等。2.设计总体架构数据底座的架构通常包括数据湖、数据仓库和数据处理层。数据湖用于存储原始数据，数据仓库用于存储经过处理的数据，处理层负责数据的清洗和转换。3.数据采集与整合从多个数据业务决策和洞察。7.数据安全与治理建立数据安全管理策略，确保数据在存储、传输和消费过程中的安全性。实施权限控制、数据加密和数据脱敏等技术手段。8.监控与优化监控数据底座的运行状态，定期评估数据质量和系统性能，进行必要的优化和调整，以适应不断变化的业务需求。9.持续迭代数据底座的建设是一个持续的过程，需要根据业务发展和技术进步不断迭代和优化，确保其长期有效性和适应性。源（如传感器、数据库、外部API等）采集数据，并进行整合。需要确保数据的多样性和海量特征，以支持后续分析和应用。4.数据存储选择合适的数据存储方案，如关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统，以满足

数据中台底座是企业数字化转型中一个重要的概念，它为企业的数据管理和应用提供了基础支撑。以下是数据中台底座的定义、功能和架构的概述：定义与范围数据底座：数据底座是企业数据资产的基础存储和管理设施，是一个综合性的数据存储体系。它整合了各种数据源，包括企业内部的业务系统、数据库、文件系统，以及外部的数据源。功能数据存储和管理：数据底座负责海量数据的存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它为数据中台提供了物理存储和基本的管理功能。数据采集：数据底座通过各种传感器、设备和系统，将企业内外部的数据源进行采集。数据整合：数据底座通过分布式存储和计算技术，实现了数据的高效存储和处理，为企业提供了更加稳定、可靠的数据基础设施。架构与组件存储架构：数据底座包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统和数据湖等，用于存储不同格式的数据。数据采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列，确保数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。对企业业务的作用基础保障：数据底座为企业提供了数据的基础保障，是数据的“根基”。它确保企业的数据有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。数据中台与数据底座的关系

数据底座设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面的考虑。以下是一些关键点，它们概述了数据底座设计的核心要素和原则：明确目标：数据底座设计首先要明确目标，确保数据的完整性、一致性、共享性，并降低数据使用成本。技术选型原则：在技术选型时，应采用行业内领先且成熟的技术架构和工具，确保数据底座具备前瞻性和竞争力。同时，选择高稳定性和可靠性的技术产品，通过冗余设计等手段确保系统的可靠性。架构设计：数据底座的架构设计需要考虑数据安全、需求与规划双轮驱动、多场景供应和信息架构遵从原则。数据入湖：数据入湖是数据底座设计的一个重要环节，包括明确数据owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、数据质量评估和是数据底座设计的重中之重，要遵循严格的安全标准和最佳实践，从数据加密、访问控制、网络安全、安全审计等多个方面进行全面的安全防护设计。应用场景：数据底座设计时需要考虑广泛的应用场景，包括金融、零售、制造等行业的风险控制、客户分析、产品推荐、库存管理、客户关系管理、市场营销策略优化等。灵活定制：作为一个开源项目，数据底座应支持根据企业需求进行深度定制，满足不同业务场景的需求。社区支持和持续更新：数据底座

打造数据底座是一个复杂的过程，涉及到数据的存储、管理、处理和分析等多个方面。以下是构建数据底座的一些关键步骤和策略：数据安全管理策略：构建数据底座需要基于数据安全管理策略，利用数据权限控制，通过数据流/事件、对象/主体进行联接和规则计算等处理，形成面向数据消费的主题数据，具有多角度、多层次、多粒度等特征，支撑业务分析、决策与执行。建设策略：数据底座建设不能一蹴而就，要从业务出发，因势利导，持续进行。具体来说，华为数据底座采取“统筹推动、以用促建、急用先行”的建设策略，根据公司数字化运营的需要，由公司数据管理部统一规划，各领域分别建设，以满足本领域和跨领域的数据需求。技术架构：数据底座的技术架构包括数据存储、数据处理和数据分析等多个层面。数据存储是基础，数据处理包括数据的清洗、转换和加载（ETL），数据分析则是数据底座的最终目标，通过对数据的分析，机构可以洞察业务趋势，做出数据驱动的决策。湖仓一体化：数据底座设计中，湖仓一体化是一个重要的趋势，它涉及到数据湖和数据仓库的整合，以实现数据的统一管理和分析。数据中台：数据中台是聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。

1.数据底座的定义数据底座是指为数据的存储、管理、处理和分析提供基础设施和技术支持的一种架构。它通常包括数据仓库、数据湖、数据管道以及各种数据处理和分析工具。数据底座的核心目的是将不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的模型中，以实现数据的高效利用。2.数据底座的架构层次整个数据底座的架构可以分为以下几个层次：数据层：负责数据存储，包含各种数据库，如关系型数据库（RDBMS）、非关系型数据接口，支持数据的访问和共享。3.数据底座的关键组件数据湖：数据湖是逻辑上各种原始数据的集合，具有“海量”和“多样”（包括结构化、非结构化数据）的特征。数据湖保留数据的原格式，原则上不对数据进行清洗等特征，支撑业务分析、决策与执行。数据治理：确保数据的合规性、一致性和安全性，包括数据分类、权限管理、审计和加密。4.数据底座的技术原理分布式计算：数据底座中的分布式计算框架可以将计算任务分布到多个计算节点上同时进行，提高处理效率。分布式存储：采用分布式存储系统可以解决数据的海量存储和高可用性问题。微服务架构：将数据底座的功能划分为多个独立的微服务，每个微服务负责一个特定的功能，如数据采集、数据

夯实数据底座是一个系统性工程，涉及到数据的汇聚、管理、安全、应用等多个方面。以下是一些关键的方法和策略，用于构建和夯实数据底座：建设策略：采取“统筹推动、以用促建、急用先行”的策略，根据公司数字化运营的需要，由公司数据管理部统一规划，各领域分别建设，以满足本领域和跨领域的数据需求。数据Owner是各领域数据底座建设的第一责任人，各领域数据部负责执行。数据安全原则：数据底座数据资产应遵循用户权限、数据密级、隐私级别等管理要求，以确保数据在存储、传输、消费等全过程中的数据安全。技术手段包括但不限于授权管理、权限控制、数据加密、数据脱敏。需求、规划双轮驱动原则：数据底座数据资产基于业务规划和需求触发双驱动的原则进行建设，对核心数据资产优先建设。数据供应多场景原则：数据底座资产供应需根据业务需求提供离线/实时、物理/虚拟等不同的数据供应通道，满足不同的数据消费场景。信息架构遵从原则：数据底座数据、对象/主体进行联接和规则计算等处理，形成面向数据消费的主题数据，具有多角度、多层次、多粒度等特征，支撑业务分析、决策与执行。技术与管理：通过建立运维管理流程和自动化运维工具，实现对数据底座的高效运

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...