底座 数据
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,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。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。
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数据底座
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

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数据底座建设
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

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搭建数据底座
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

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数据中台底座
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

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数据底座设计
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

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打造数据底座
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。

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数据底座架构
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

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夯实数据底座
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
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