银行大数据平台中的大数据应用

迁移，又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求。为了更好地支持北京银行信用卡中心数仓业务，需要将数仓历史数据迁移至北京银行信用卡中心大数据平台中星环科技大数据基础平台TDH。由于北京银行对应的xml文件，进行接口导入，实现调度作业的批量开发。应用价值此前北京银行信用卡中心的数仓历史数据是存储在数据平台数据库中。而基于星环大数据基础平台TDH建设的新一代大数据中心既能支持传统数仓数据的平台系统。随着新业务的发展，北京银行信用卡中心要求IT系统具备更强的数据存储、检索和持续的业务建模分析能力。为了满足未来业务发展对数据的需求，北京银行信用卡中心要求构建新一代大数据平台，更好实现各应用系统间数据和计算资源的共享，并支撑内外部数据的分析和挖掘应用，为数据中台建设打下基础。具体而言，北京银行信用卡中心的的新一代大数据中心的应用需求包括：针对批量业务，要求基于新一代大数据平台实现数据银行信用卡中心大数据平台数据流转·数据源：北京银行信用卡中心的数据源来源于数据平台数据库和贴源系统，大数据平台提供数据接口，通过星环科技事件存储库EventStore接入实时数据；通过数据接口全量或定时

数字化建设的发展、完善，福建华通银行建立了基于星环科技大数据基础平台TDH的大数据中心，建立了诸多大数据应用，为银行业务发展提供数据支持。在数据大集中带来巨大优势的同时，也使风险大集中，如何应对和有效化解数据集中带来的风险？如何保证数据在各种灾难情况下的安全？如何保障业务连续性、维护银行声誉呢？星环科技基于自身的大数据平台数据备份恢复软件TOP-BAK，为福建华通银行搭建了大数据平台的灾备集群，保障系统金融是经济的核心，银行是国民经济的命脉。数据不丢失、业务不中断，是商业银行开展业务的两条红线，因此银行信息系统的灾备能力必须要满足业务连续性保障需求，达到灾难恢复等级要求和容灾建设的目标。随着

银行大数据平台是银行利用大数据技术构建的，用于整合、存储、处理和分析海量金融数据的综合性系统，旨在提升银行的业务效率、风险管理能力、客户服务水平以及创新能力。应用场景与价值体现客户营销与服务优化运营效率。金融创新驱动：基于大数据平台挖掘出的客户需求和市场趋势，银行可以创新金融产品和服务模式。例如，开发基于大数据的消费金融产品，根据客户的消费数据和信用状况，提供即时的小额消费贷款；探索智能投顾：通过大数据分析客户的交易行为、浏览记录、社交关系等多维度数据，深入了解客户需求和偏好，实现精准营销。例如，银行可以根据客户的消费习惯和资产状况，向其推荐个性化的金融产品，如信用卡升级、理财产品推荐等服务效率；利用大数据预测客户的资金需求和业务高峰时段，提前做好资金准备和系统资源调配，确保业务的平稳运行；同时，通过对业务流程数据的挖掘，发现流程中的瓶颈环节，进行流程再造和优化，降低运营成本，提高整体内部控制、优化业务流程等，减少操作风险事件的发生。运营效率提升：通过对银行内部运营数据的分析，优化业务流程和资源配置。例如，分析银行网点的客流量和业务办理效率，合理安排网点工作人员和营业时间，提高网点

了基础支持。分布式存储技术的应用：银行大数据平台广泛采用分布式存储技术。这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性和可扩展性。通过将数据块存储在多个节点上，并进行数据块的冗余备份，确保，如实时风险监控、实时交易反欺诈等。分布式计算框架的应用：为了满足大数据处理的高性能需求，银行大数据平台广泛采用分布式计算框架。这些框架能够将计算任务分解为多个子任务，并在多个节点上并行执行，大大提高数据整合与清洗数据整合与清洗是银行大数据平台建设的关键环节，确保数据的完整性和准确性，为后续的数据分析和应用提供高质量的数据支持。数据整合：统一数据格式：银行内部和外部数据来源多样，数据格式各异。通过数据平均收入进行填补。标准化数据：将数据转换为统一的标准格式和单位，便于数据的比较和分析。通过以上数据整合与清洗流程，银行大数据平台能够确保数据的质量和可用性，为后续的数据分析和业务应用提供坚实的基础。4.1业务的咨询量较高，从而加强该业务的宣传和培训，提高客户满意度。4.3运营优化银行大数据平台在运营优化方面具有显著的应用价值，通过数据分析和流程优化，能够提高银行的运营效率、降低成本、提升客户体验

发现和应用，就会大大减少数据的实际意义。因此，大数据平台中还需要数据可视化和应用开发，基于数据可视化和应用的开发，企业可以从海量数据中挖掘出更多有效的信息，使数据的价值得到充分体现。星环大数据基础平台能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析：大数据平台中核心的任务是存储和分析数据，因此需要选择合适的数据存储和分析技术，以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台中大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上，并提供多种数据处理工具和技术，以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括，大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台？需求分析：在搭建大数据平台之前，企业需要对自身的需求全面剖析，比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析，发现和解决问题，并更好地理解他们的业务表现和客户需求，进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求

，要求也特别高。星环大数据平台在民生信用卡部集中大数据分析平台中解决了几个关键需求。首先，信用卡中心的非现场审计业务顺利上线，该业务的SQL非常复杂，星环科技TranswarpDataHub平台具有对公司新闻近日讯，星环科技中标民生银行信用卡部项目，将为民生银行打造独有金融大数据平台，以期满足银行大数据平台需求，并解决金融大数据项目的诸多难题。银行信用卡部门的大数据项目的特点是数据分析功能复杂万并发的情况下，实现秒级响应，历史数据查询性能大幅提升.Hyperbase的SQL完整支持度也给用户的使用带来了大大的便利性。星环大数据平台满足了以上三点需求，解决了民生银行信用卡部过去数据量庞大、迁移困难、处理速度慢的主要问题，为银行数据工作开辟了全新的道路。同时也是国内金融大数据选型的一项标志性案例。ANSISQL2003语法和PL/SQL过程语言扩展的完整支持，这成功帮助民生银行信用卡部实现非现场审计业务向Hadoop平台的迁移；其次，基于用户画像和机器学习算法的客户流失风控预警数据挖掘，具有算法

大数据平台安全是一个多维度、多层次的问题，涉及到技术、管理和法规等多个方面。以下是一些大数据平台安全的关键策略和工具：安全策略数据安全管理组织架构：建立规范的信息安全管理组织架构，包括策略层、管理层、评测手段和评测流程。大数据服务支撑体系：基于大数据资源为信息安全保障提供支撑服务，开展大数据在安全领域的研究及推广应用。专业人员映射不同云平台上的数据，并进行分类。数据安全运营管理平台：构建平台化、体系化、可视化、智能化的数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测、事后审计。数据脱敏工具：如行云管家提供的解决方案，包含数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等功能。最佳实践加密：在大数据管道中建立可扩展的加密实践，包括静态数据和传输中的数据。用户访问控制：基于角色的访问管理，遵循最小特权原则，限制对高强度的对称密钥算法如保护数据。实时监测与记录：在数据使用环节实现实时监测并记录，包括前端应用层面、服务端应用层面、数据库操作层面的安全策略。数据共享与披露：严格遵循法律法规要求，制定对外数据披露细则

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。计算和存储。存储可以存储结构化、半结构化、非结构化数据，计算包括实时计算、离线计算、交互式计算、图计算等。数据仓库层：负责存储和管理数据。可以采用分布式存储系统或关系型数据库等存储方式，根据数据的规模

大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于服务通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式

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...

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...

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。

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。...

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...

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...

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...

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...