金融行业数仓设计

，并支持不同部门之间的良好合作。数据分析：实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时分析数据，包括预测市场趋势和行业变化等。数据分析可以帮助金融公司更好地发现商业机会、优化运营流程和提高客户关系。风险控制随着金融行业的发展，数据量不断增加，金融公司面临着更多的数据处理和管理挑战。而实时数仓解决方案可以帮助金融机构更好地处理和分析大量的数据，提高数据的价值。实时数仓是一种保留实时更新数据的数据仓库，通过不间断实时数据流的采集和集成，将企业内外所有数据聚合到一个单一的数据存储库中，为企业提供数据采集、数据处理、数据存储和数据分析等一系列功能。金融领域的实时数仓解决方案对于金融机构的经营管理和风险控制具有重要意义。实时数据采集和处理：实时数仓解决方案可以帮助金融公司实时获取并处理市场数据、客户行为数据、运营数据和风险数据等多种数据。实时数据采集和处理可以帮助金融机构及时响应市场变化，并快速做出决策，从而提高公司的竞争力。数据集成：实时数仓解决方案可以将所有数据集成到一个单一的数据存储库中，包括内部数据和外部数据，比如公开市场数据和人工智能数据等。数据集成可以帮助金融公司更好地发现关键业务信息

金融行业实时数仓解决方案：构筑高效金融数据中枢在金融行业，数据是业务运营和决策的核心驱动力。随着金融交易的高频化和业务复杂度的提升，传统的数据仓库架构已难以满足实时数据分析和决策的需求。实时数据仓库能够实时处理和分析海量金融数据，为金融机构提供及时、准确的决策支持，成为金融行业数字化转型的关键基础设施。一、金融行业实时数仓需求分析高频交易数据处理：金融市场交易频繁，如股票、期货等交易，每秒可能产生数万甚至数十万条交易记录。实时数仓需要具备强大的数据摄取能力，能够快速捕获这些高频交易数据并进行处理。实时风险监控：金融风险瞬息万变，实时监控市场风险、信用风险、操作风险等至关重要。通过实时数仓能够整合客户多渠道数据，进行实时分析，为客户画像和营销策略制定提供数据支持。数据安全与合规性：金融行业对数据安全和合规性要求极高，实时数仓需要确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性，同时满足相关法规和监管要求。二、实时数仓架构设计数据采集层：多数据源接入：支持从各类金融业务系统（如核心交易系统、支付系统、信贷系统等）、外部数据提供商（如市场行情数据、征信数据等）以及日志文件等多数据源采集

建设数据仓库（数仓）是一个复杂而系统的过程，涉及到需求分析、技术选型、数据建模、ETL设计、分层架构等多个方面。以下是一个详细的数仓建设指南：1.需求分析确立主题：确定数仓建设的目标和需求，明确业务原始数据源中提取所需数据。数据清洗与转换（T）：对数据进行清洗、去重、错误值处理、缺失值填充等转换操作，以确保数据质量和一致性。数据加载（L）：将清洗转换后的数据加载到目标数据仓库中。5.数仓分层设计问题和需要分析的数据。通过与业务方沟通，梳理业务流程，理解业务的核心环节和关键动作。2.技术选型与架构规划选择技术栈：根据需求选择合适的技术栈，如数据库系统、数据处理工具等。规划架构：规划数仓的整体：提供统一化的管理，打破数据孤岛，追溯数据血缘，实现自助化及高复用度。数据中台可以简化数仓建设流程，提高开发效率。7.实时数仓建设实时数仓：随着业务对数据实时性要求的提高，实时数仓成为业务标配。实时数仓通过实时写入明细数据和灵活交互式查询，解决了传统离线数仓数据时效性低的问题。8.数据质量与运维数据质量：确保数据的准确性和一致性，通过ETL过程中的数据清洗和转换操作来保证数据质量。运维监控：建立

挖掘和机器学习的训练数据准备：在数据挖掘和机器学习项目中，离线数仓可以提供大规模的、经过整理的训练数据。实时数仓定义与架构实时数据仓库是为了满足对数据时效性要求极高的场景而设计的。它能够实时或近实时地的数据需要不断更新。这要求实时数仓的存储系统和计算引擎能够高效地处理这种动态的数据环境。应用场景实时监控和预警：在金融、电信、互联网等行业用于实时监控业务指标，如金融市场的交易监控、电信网络的流量监控离线数仓定义与架构离线数据仓库是一种传统的数据仓库架构，主要用于处理批量数据。它将数据从各个业务系统中定期抽取（例如每天、每周或每月），经过一系列的数据清洗、转换和加载（ETL）过程后，存储到处理：离线数仓的数据处理是基于固定周期的批量操作数据准确性和完整性优先：由于有足够的时间进行数据处理，离线数仓更注重数据的准确性和完整性。在ETL过程中，可以进行复杂的数据清洗和转换操作，如处理数据中的缺失值、异常值，统一数据格式等。应用场景报表制作和数据分析：离线数仓是企业制作各种报表的重要基础，如财务报表、销售报表、库存报表等。通过对历史数据的分析，可以发现业务的长期趋势、季节性变化等规律。数据

数仓建设方法论是一套系统的方法和原则，用于指导数据仓库的规划、设计、开发和管理。以下是数仓建设方法论的主要内容：1.数据模型架构原则数仓分层原则：数据源层（ODS）：将原始数据几乎无处理地存放在不同业务主题领域中的数据集市，从而形成设计良好的业务数据仓库。8.数据建模方法ER模型：常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合，站在企业整体考虑，将各个系统的数据按相似性一致性、合并业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。主题域划分原则：按照业务或业务过程划分。按照数据域划分。数据模型设计原则：高内聚、低耦合。核心模型和扩展模型要分离。公共处理逻辑下沉及单一。成本与性能平衡。数据可回滚。2.数仓公共开发规范层次调用规范：确保数据处理的层次清晰，避免数据引用不规范而造成数据链路混乱及SLA时效难保障等问题。数据类型规范处理，为数据分析、决策服务，但并不便于直接用来支持分析。维度模型：面向分析场景而生，针对分析场景构建数仓模型；重点关注快速、灵活的解决分析需求，同时能够提供大规模数据的快速响应性能。针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。

。建设大数据仓库是一个复杂的过程。明确需求：在建设大数据数仓之前，我们需要明确业务需求。在不同的行业、企业和领域中，需要的数据仓库也有所不同。我们需要根据具体的业务需求明确数据仓库的类型、结构和管理方式。在建设大数据数仓的过程中，需要严格按照需求和架构进行设计，在选择技术方案的时候需要充分考虑实际应用需求。而在建设之后，我们需要持续进行运营和维护。通过这些步骤的完成和不断的优化提升，可以建立一个高效、稳定、安全的大数据数仓。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。随着互联网和信息技术的不断发展，产生了海量数据，这些数据的信息量越来越大，就需要建设大数据数仓来存储和管理这些数据。大数据数仓是一个数据存储和管理系统，包括数据抽取、转换、加载、存储和查询等功能。运营维护：大数据仓库是一个长期的系统，需要持续的运营和维护。在这一步骤中，我们需要对数据仓库进行定期的检查和维护，包括数据质量和性能方面的优化。建设大数据数仓是一个复杂的过程，并需要按照步骤进行

数仓建模是数据仓库建设中的关键步骤，涉及设计和定义数据仓库的结构，以确保数据的有效存储、管理和查询。数仓建模的目标是创建一个能够支持复杂查询和分析的高效数据结构，同时保持数据的一致性和完整性。以下是数仓建模的主要内容和步骤：1.理解业务需求业务分析：与业务部门合作，了解业务流程、数据需求和分析目标。需求文档：记录业务需求，明确数据仓库需要支持的报告和分析功能。2.选择建模方法维度建模：星型模，时间维度表中的年-月-日层次结构。4.数据映射和转换数据源分析：分析数据源的结构和内容，确定需要抽取的数据。数据映射：将数据源中的数据映射到数仓模型中的事实表和维度表。数据转换：定义数据转换规则，进行数据的规范化和完整性。在数仓建模中，ER模型可以用于数据整合和数据清洗，但不太适合直接支持分析查询。3.定义数据模型事实表：定义：包含度量值和外键，用于存储业务事件的数据。例如，销售记录、订单记录等数据访问控制和加密措施，确保数据的安全性和隐私性。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据字典、数据模型、数据流程等，支持数据的可追溯性和维护。8.文档和维护文档记录：记录数据模型的设计、数据映射

。通过高层次产、学、研、用界的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会打破数据壁垒：湖仓一体助力金融行业打造新一代数据底座闭门研讨会，将邀请金融行业大咖，分享湖仓一体创新技术和成功实践，共探发展新未来。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理

数据湖仓架构设计：构建高性能数据平台的最佳实践现代数据湖仓架构采用"三层两域"设计理念：基础层：存储采用分布式对象存储，支持EB级扩展，计算资源池化，支持按需分配，某互联网公司实测显示，该设计使存储

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...