支持多源异构试验数据处理

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。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

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“数据数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则

大数据处理是指对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化等一系列操作的过程，旨在从大数据中提取有价值的信息。数据采集数据来源广泛：包括传感器网络、社交媒体、互联网日志、企业业务系统等，去除噪声、重复数据，处理缺失值等，提高数据质量。数据转换：将不同格式、不同语义的数据进行转换，使其符合后续分析的要求，如将日期格式统一，对数据进行标准化等。数据集成：将来自不同数据源的数据整合到一起，建立统一的数据视图，解决数据异构性问题。数据分析批处理分析：批处理框架将大规模数据分成多个小的数据集并行处理，然后合并结果，适用于对静态数据的批量分析，如离线数据统计、报表生成等。流处理分析：对于实时才能访问和操作数据。隐私保护技术：在数据处理过程中，采用隐私保护技术如差分隐私、同态加密等，保护用户的隐私信息不被泄露。，需要从这些不同的数据源中收集数据。采集方式多样：可以使用网络爬虫采集网页数据，通过传感器接口获取传感器数据，利用日志收集工具收集系统日志等。数据存储分布式存储系统：为了应对大数据的海量特性，常采用

数据量的多源异构数据的快速存取、高效计算和统一管理，一站式地解决企业的各类数据处理与分析需求。TDH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、图数据各个行业用户开发创新的数字化业务，还可以替代关系型数据库提升当前业务的应用效能。在SQL兼容性、分布式事务、数据处理性能、多模型数据处理、部署与运维等维度上TDH有着较强的技术先进性。目前TDH已经在基于多模型数据处理解决方案及TDH等全栈产品助力行业数字化转型的部分缩影，窥一豹而知全身，未来随着产业数字化转型的深入推进，星环科技将持续打磨产品和技术，源源不断地为千行百业数字化转型升级注入新动能。、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。星环科技自主研发的一站式大数据基础平台TDH，能够实现从GB到PB不同

大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据加载到内存中进行处理，减少磁盘I/O操作，提高处理速度。流处理技术：能够实时处理源源不断的数据流，及时获取数据中的价值。应用场景商业智能与决策支持：企业通过对销售、市场、客户等数据的分析，了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况，从而制定更有效的营销策略、优化产品布局和提高运营效率。金融风险预测与管理：金融机构利用大数据处理系统分析海量的交易记录、客户信用数据、市场行情等，构建风险预测模型，提前预警和：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建

、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全生命周期的企业级管理能力。从应用层面的角度，数据联邦要打通异构数据源，实现系统性的数据共享、发布，从而支撑应用，为此开发平台应该提供元数据管理、数据资产列表和结构，数据源系统不需要做改动，可保持原有独立运作，数据处理灵活度得到提升；4.减少数据冗余：因为通过虚拟视图而不是复制的方式集成，大大降低了数据泄露的风险，增强了数据的可维护性；5.保证数据缺陷，可以满足应用对数据采集有灵活性、实时性要求，或者存在异构数据源处理的场景：快速灵活的采集数据虚拟的操作型数据库（ODS）:通过虚拟操作型数据存储（ODS），构建可操作的数据集成视图，数据变化会很快，企业仍然有大量的数据未存入任何数仓，需要构建统一视角。而数据联邦和联邦计算能在无需转换格式和移动数据的情况下，提供所有企业数仓和零散数据的统一视角，降低了数据移动转换的成本。异构数据源的处理企业数据，而且在它的基础上深度优化执行性能，既能支持更多样化的数据计算需求，也能够获得好的的性能。同时通过量化执行引擎技术来加速数据处理，对于列式数据有明显的加速效果。Cache层：用于加速的缓存层。联邦平台访问

数据处理平台是一个集成的软件系统，旨在帮助企业高效地管理和处理数据，以支持业务决策和运营优化。以下是数据处理平台的一些关键功能和服务：核心功能数据集成：能够从多种数据源（如ERP、CRM、SCM等：支持基于数据资产快速生成API接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。自动化流程与调度：支持自动化数据处理流程，如定时任务、批处理和调度管理等，提高数据处理效率和准确性。系统）自动采集和整合数据，确保数据的全面性和一致性。数据存储与管理：提供集中存储架构，支持大规模数据的存储和管理，确保数据的高可用性和可扩展性。数据清洗与预处理：通过数据清洗功能去除重复、错误和冗余的数据，确保数据的准确性和完整性。数据分析与挖掘：支持实时数据分析和数据挖掘，帮助企业发现数据中的模式、趋势和关联性。数据可视化：将复杂的数据以直观的图表和仪表盘形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。服务数据治理：提供数据治理功能，包括数据标准制定、数据流程管理、数据权限控制等，确保数据管理的规范化和合规性。数据安全与合规：实现细粒度的数据访问控制和数据加密，确保数据的安全性和合规性。数据服务接口

：支持主流时空数据类型，包括二三维地图数据、POI数据、遥感数据、物联网数据等，实现多源异构数据的融合存储与统一管理。高效的数据处理：通过高效的时空索引和数据治理功能，提高数据处理的效率和质量。丰富的自不同来源、不同格式、不同时间维度的时空数据进行整合和处理，形成统一的数据资源，以便更好地支持各种应用和决策。时空数据融合管理的功能数据接入：支持多源异构时空数据的接入，采用混合存储架构设计实现时空数据融合管理是一种将多源异构的时空数据进行整合、处理和管理的技术，旨在提高数据的利用效率和价值。以下是关于时空数据融合管理的详细介绍：时空数据融合管理的定义时空数据融合管理是指通过技术手段，将来时空数据的融合存储。数据治理：提供格式转换、投影变换、空间化处理等功能，实现对时空数据的治理，形成标准化数据资产。数据管理：采用平台管理模式实现多源时空数据的统一管理，提供包括时空资源目录、时空数据查询与方法适用于数据具有高度模糊性和不确定性的场景，如图像识别和语音识别。人工智能方法：包括机器学习和深度学习方法，用于处理复杂的多源数据融合问题，提高数据的准确性和可靠性。时空数据融合管理的优势多源数据融合

数据处理平台是一种用于对大量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示的综合性系统。平台架构基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，为数据处理提供强大的计算和存储支持。可采用云计算技术，实现资源的弹性伸缩。数据存储层：提供多种数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等，用于存储不同类型和结构的数据。数据处理层：运用各种数据处理框架和技术，对数据进行批处理、流处理以直观的图表、报表等形式展示给用户，同时提供数据接口，方便与其他应用系统集成。核心功能数据采集与整合：能够从多种数据源（如数据库、文件、传感器、网络等）采集数据，并进行清洗、转换、融合等操作，将异构数据整合为统一格式，为后续处理提供高质量数据。高效数据处理：支持大规模数据的并行处理，采用分布式计算技术，提高数据处理效率，缩短处理时间。可以处理批处理任务和实时流数据，满足不同的业务场景需求。数据，提供数据生命周期管理功能，对数据的创建、存储、使用、销毁等过程进行有效管理。关键技术分布式计算技术：将数据分割成多个小块，在多个节点上并行处理，然后汇总结果，大大提高了数据处理效率。数据存储技术：关系型

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...

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...

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...

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...

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。...

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...

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。

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...

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...