哪些比较好的大数据平台

中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新场景，积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台，还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面，这些公司已经形成了完整的技术体系，能够为各行各业提供成熟的大数据方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法，能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场，展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型，在大数据应用方面取得了显著成效。这些

国内哪家大数据分析服务平台比较好？在数字化转型浪潮中，大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择，如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台，成为许多企业和个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度，为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力，能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的连续性，减少意外中断风险。行业解决方案适配性不同行业对大数据分析的需求各有侧重。金融行业注重实时风控和精准营销，制造业关注设备物联网数据和生产优化，零售电商则重视用户行为分析和库存预测。因此，评估平台时。在数据采集方面，部分平台支持多源异构数据接入，包括结构化数据库、非结构化文档、实时流数据等。数据处理环节，有效的分布式计算框架和智能算法是关键，能够快速完成海量数据的清洗、转换和计算。分析能力是平台的

国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好？图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展，图技术因其强大的关联分析能力受到广泛关注。在国内，不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果，推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域，推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表现出色，能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外，部分团队专注于图数据库的底层优化，例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新，使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术的应用图挖掘是指从图数据中提取有价值的信息或模式，例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内，图挖掘技术的研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动的企业。在学术界，许多高校的计算机学院或数据。这些应用不仅提高了业务效率，也验证了图挖掘技术的商业价值。行业生态与合作国内图数据库和图挖掘的发展离不开行业生态的支持。近年来，一些技术社区和行业协会开始组织相关的技术分享和竞赛，促进了行业内的交流与

减少软件成本，但可能需要更多的技术团队投入。企业需要根据自身数据规模和发展预期，找到性价比较好的平衡点。生态兼容性与人才储备成熟的大数据平台通常拥有丰富的生态系统，包括各种连接器、插件和第三方工具支持大数据平台的选型在当今数据驱动的时代，企业面临着海量数据的存储、处理和分析需求，选择合适的大数据平台成为一项关键决策。大数据平台的选型不仅关系到当前业务的顺利运行，更影响着企业未来的数据战略和发展潜力。理解大数据平台的核心功能一个完整的大数据平台通常需要具备四大核心能力：数据采集与接入、数据存储与管理、数据处理与分析，以及数据可视化与应用。数据采集需要支持多种来源和格式，包括结构化数据、半结构化与扩展性技术架构是选型的首要考虑因素。分布式架构已成为大数据平台的标准配置，它通过多节点协作来提高处理能力和可靠性。在评估时，需要关注平台的横向扩展能力，即能否通过增加普通服务器来提升整体性能。同时，必须确认平台能够满足这些强制性标准，避免日后出现合规风险。大数据平台选型是一个复杂的决策过程，需要技术、业务和管理层的共同参与。理想的平台应当既能满足当前需求，又具备面向未来的适应能力。企业应当进行充分

大数据平台TDH基于其领先的多模型技术架构，10种异构存储引擎支持11种数据模型，被广泛应用在离线数据批处理、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、实时数据处理等各类大数据业务场景。通过星环科技的不断自主研发，TDH成为一款国产化自主可控的大数据基础平台，可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式与可靠性，同时新增平台智能运维模块，完善的智能运维体系帮助用户更轻松地运维大数据平台。此外，基于容器安全网络提升了数据访问的安全性，结合自身基础安全组件以及大数据开发工具，为用户数据全生命周期提供安全数字化转型。星环科技正式推出TDH9.0，基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强，新增文档存储引擎的同时实现了各模型引擎性能的数倍提升，统一大数据存储底座提升5倍数据碎片承载能力，强化了存储规模数据增长带来的资源紧张而需进行繁琐的扩容、迁移等工作。同时，也提供了相比虚拟机损耗更低的资源隔离能力，使不同租户、不同应用，资源隔离互不影响。在开源大数据方案中，为了实现不同业务需求，通常需要部署多个

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个

的产品。记者：如果以现在星环科技提出的大数据3.0标准或是融合的理念来判断的话，现在国内有哪些行业，哪些企业在实践当中是比较靠前的？刘汪根：在星环科技的几个重点领域，头部客户都有比较好的使用情况。因为星环科技创始人兼CEO孙元浩这样描述公司的愿景：积极开拓海外市场，成为全球前三的大数据+人工智能技术平台供应商。8月14日，星环科技3.0大数据研讨会北京站上，创始人兼CEO孙元浩除了介绍公司的人工智能的技术平台。星环科技成立之初，流行的是大数据1.0的概念，大部分公司都是使用开源的软件，用API去开发编程。这样带来的问题是，产品受限，而且只有大公司才有玩转大数据的能力。星环科技抱着想让更多相结合,大数据技术开始进入3.0时代。据刘汪根介绍，星环科技具体的做法是：其一，建立统一的数据的平台，将大数据技术和人工智能技术融汇起来，也可以依赖智能化的方式来梳理数据，并保证数据质量。其二，建模型生态、应用生态。其三，通过云化的PaaS层提供开发平台，用户无需关注底层细节，让服务随处可用。过去，当客户需要去用大数据服务的时候，先要立项，再找厂商走流程，初次获取成本高，需要构建团队，而且经常采用

的产品。记者：如果以现在星环科技提出的大数据3.0标准或是融合的理念来判断的话，现在国内有哪些行业，哪些企业在实践当中是比较靠前的？刘汪根：在星环科技的几个重点领域，头部客户都有比较好的使用情况。因为星环科技创始人兼CEO孙元浩这样描述公司的愿景：积极开拓海外市场，成为全球前三的大数据+人工智能技术平台供应商。8月14日，星环科技3.0大数据研讨会北京站上，创始人兼CEO孙元浩除了介绍公司的人工智能的技术平台。星环科技成立之初，流行的是大数据1.0的概念，大部分公司都是使用开源的软件，用API去开发编程。这样带来的问题是，产品受限，而且只有大公司才有玩转大数据的能力。星环科技抱着想让更多相结合,大数据技术开始进入3.0时代。据刘汪根介绍，星环科技具体的做法是：其一，建立统一的数据的平台，将大数据技术和人工智能技术融汇起来，也可以依赖智能化的方式来梳理数据，并保证数据质量。其二，建模型生态、应用生态。其三，通过云化的PaaS层提供开发平台，用户无需关注底层细节，让服务随处可用。过去，当客户需要去用大数据服务的时候，先要立项，再找厂商走流程，初次获取成本高，需要构建团队，而且经常采用

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...