杭州大模型厂家

通常通过提供专业服务、托管解决方案或功能模块来实现商业化。行业垂直型提供商这类厂家专注于特定行业的数据治理需求，如金融、医疗、电信或制造业等。他们提供的解决方案内置了行业特定的数据模型、规则，能够数据治理厂家有哪些类型在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。为满足不同行业、不同规模企业的多样化需求，市场上涌现出众多提供数据治理解决方案的厂家。这些厂家根据其产品定位、技术特点和目标客户群体，可以分为几种主要类型。综合性平台提供商这类厂家通常提供覆盖数据治理全生命周期的综合解决方案，其产品往往包含数据质量管理、元数据管理、数据目录、数据血缘追踪、主数据管理等核心功能模块。这类平台设计用于满足企业级大规模数据治理需求，能够与各类数据源和现有IT基础设施集成。其优势在于提供一站式解决方案，避免了企业从多个供应商处采购不同组件可能导致的兼容性问题。这类厂家通常服务于中大型企业，尤其是那些数据环境复杂、治理需求全面的组织。专项能力提供商与综合性平台不同，这类厂家专注于数据治理的某一特定领域或功能

新兴的云计算和大数据技术公司，这类厂家技术实力雄厚，产品迭代速度快，往往能提供更具创新性的解决方案。第三类则是专注于特定行业的垂直领域厂家，他们对行业know-how理解深刻，能够提供高度定制化的数据中数据中台的厂家在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台厂家作为这一领域的专业服务提供者，正在帮助企业实现数据资产的价值提高。本文将介绍数据中台厂家的类型、服务内容以及选择时的考量因素。数据中台厂家大致可分为三类。一类是传统IT服务商转型而来，这类厂家通常拥有多年企业信息化服务经验，熟悉各类行业场景，能够将传统IT系统与新型数据中台架构进行有效整合。第二类是台服务。从服务内容来看，数据中台厂家主要提供以下几类产品和服务。首先是数据中台基础平台，包括数据采集、存储、计算、治理等核心功能模块。这类平台通常采用分布式架构，支持海量数据处理和高并发访问。其次是数据开发工具链，涵盖数据建模、ETL开发、任务调度等全流程工具，帮助数据团队提高工作效率。再者是数据资产管理系统，实现对企业数据资产的目录化、标签化和全生命周期管理。此外，许多厂家还提供数据服务化能力

开发了自家的专用语言，以提供更丰富的图分析功能。这些厂家的产品在性能表现上各有侧重。有的优化了大规模图数据的吞吐量，适合需要处理海量数据的场景；有的则专注于低延迟查询，满足实时分析需求；还有的强调图数据库厂家在当今数据驱动的时代，图数据库作为一种专门用于处理复杂关系数据的数据库类型，正在获得越来越多的关注和应用。图数据库厂家作为这一技术领域的推动者，扮演着至关重要的角色。这些厂家不仅提供图数据库产品，还在不断推动图计算技术的发展，为各行各业解决传统关系型数据库难以应对的关联数据分析问题。图数据库厂家的产品与传统数据库有着本质区别。它们采用图论作为理论基础，使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体，如人物、企业或产品；边则代表实体间的关系；属性则用于描述节点或边的特征。这种数据模型天然适合表达现实世界中复杂的网络关系，使得图数据库在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域展现出独特优势。市场上的图数据库厂家可以大致分为几个类别。一类是专注于图数据库技术的初创企业，它们通常拥有创新的图计算引擎和查询语言，产品设计上更加轻量化和现代化。另一类则是传统数据库大厂推出的图

，他们帮助企业制定符合业务目标的数据治理框架，明确数据所有权、责任分工和管理流程。方法论上，这些厂家通常拥有成熟的数据治理模型和最佳实践，能够指导企业建立数据标准、分类体系和质量管理机制。技术实现是数据治理厂家的另一大核心能力。他们提供的软件平台通常包含元数据管理、数据血缘追踪、数据质量监控、主数据管理等功能模块。这些工具能够自动化许多数据治理流程，显著提高效率并降低人为错误。值得注意的是，领先的数据治理厂家：数字化时代的幕后推手在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为企业重要的战略资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理厂家作为这一领域的专业服务提供者，正扮演着越来越重要的角色。这些厂家通过提供专业工具、方法论和解决方案，帮助企业实现数据资产的价值提高，同时确保数据安全与合规。数据治理厂家的核心职能数据治理厂家主要为客户提供从战略规划到技术落地的全方位服务。在战略层面数据治理厂家往往采用AI和机器学习技术，使系统具备智能识别数据问题、自动推荐解决方案的能力。行业解决方案的差异化不同行业对数据治理的需求存在显著差异，优秀的数据治理厂家通常会针对特定行业开发专门的

数据治理厂家有哪些在数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和数据类型的多样化，如何有效管理和利用这些数据成为了企业面临的重要挑战。数据治理作为一套系统化的管理方法，帮助企业数据的潜在价值。数据治理厂家类型市场上提供数据治理解决方案的厂家大致可以分为三类：综合性平台提供商、专注于特定功能的专业厂商，以及新兴的创新型企业。综合性平台提供商通常提供全面的数据治理套件，涵盖数据，如数据目录、数据血缘或数据隐私管理。这类解决方案通常功能深入，在特定场景下表现优异。它们适合有明确痛点的企业，可以快速解决具体问题。但可能需要与其他工具集成才能构建完整的数据治理体系。创新型厂家往往利用人工智能、机器学习等前沿技术，提供智能化的数据治理工具。这些解决方案在自动化、智能化方面具有优势，能够降低人工干预的需求。然而，新技术也带来了成熟度和可靠性的挑战，企业需要谨慎评估。选择数据治理厂家厂家，各有特点和适用场景。企业在做出选择时，应基于自身需求，全面评估技术能力、行业经验、成本效益等因素。

有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，数据中台是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台厂家作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早

政务大模型的建设与应用，推动人工智能与政务服务的深度融合。北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策，为政务大模型的发展提供了坚实的政策保障和良好的发展环境政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并通过对这些数据的学习和分析，实现对各种政务任务的智能处理。与通用大模型不同，政务大模型专注于政务领域，在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业应用场景特征、为政务领域定制的专属行业大模型。它在数据收集和训练过程中，融入了大量政务相关的专业知识和业务规则，能够更好地满足政务工作的特定需求，提供更具针对性和专业性的服务。政务大模型具有数据驱动的特点，依赖于大规模的政务数据进行训练和优化，从而充分

5月30-31日，2024向星力·未来数据技术峰会在上海隆重举办。“数智融合--大数据与数据库”平行论坛，星环科技邀请来自中国信息通信研究院、中国银联、稠州银行、杭州雅拓等的行业大咖，为大家带来新研究成果、技术创新和实践经验，通过多维的交流和思想碰撞，为各行业数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。中国信息通信研究院云大所大数据与智能化部副主任马鹏玮发表了《数智基础设施发展趋势观察》主题演讲。数智化是企业增强自身生产力的必由之路，传统数智基础设施面临多源数据的采集、存储、计算；数据与智能平台的高效连接两大挑战。面向第一类挑战，数智基础设施技术朝着湖仓一体、多模数据库、区块链、隐私计算等方向，星环科技已首家完成中国信通院多模数据库产品测试。星环科技高级架构师郭卓异发表《数智融合时代下的新一代一站式多模型数字底座》主题演讲。随着企业数据发展的多样化，数据平台向一体化满足多种业务需求的趋势演进，星环科技TDH+ArgoDB+TDC的产品组合能够在各个场景上实现一体化，包括湖仓集一体化、多模型一体化的处理，以及历史与实时数据一体化，本地集群与云平台资源一体化的能力。此次大数据与数据库

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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、...

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...