大数据 大模型 赋能

大数据赋能是指通过对海量、多源、异构数据的收集、存储、分析和挖掘，为各行业、各领域的业务发展和决策提供强大动力和支持，实现数据价值的最大化。在企业决策方面提供全面准确的信息：大数据能够整合企业信息及时调整营销策略，抓住市场机遇，提升市场竞争力。在客户体验优化方面个性化服务体验：根据客户的历史行为和偏好，大数据赋能企业为客户提供个性化的服务体验。例如，电商平台可以根据客户的浏览和购买记录推荐和风险评估：利用大数据分析技术，企业可以对市场趋势、客户行为、产品需求等进行精准预测。同时，通过对历史数据和实时数据的分析，能够及时发现潜在的风险和问题，并进行风险评估和预警，帮助企业提前制定应对措施推荐给合适的客户，提高营销效果和转化率。市场洞察与趋势分析：大数据可以帮助企业实时监测市场动态和竞争对手情况，收集和分析市场上的各种信息，如消费者反馈、行业趋势、竞争对手的营销策略等。企业可以根据这些的问题和不足。企业可以根据客户反馈进行针对性的改进和优化，提升产品质量和服务水平，增强客户体验。在生产运营环节优化供应链管理：大数据可以实现对供应链各环节数据的实时监控和分析，包括原材料采购、生产进度

大数据赋能平台是指利用大数据技术为各行各业提供支持和服务的平台，它们通过数据的收集、整合、处理和分析，帮助企业提升业务效率、优化决策和创新业务模式。以下是一些大数据赋能平台的典型应用案例和行业应用：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产状况等多源信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。零售行业：商品推荐：电商平台和零售商根据用户的购买历史、浏览行业：疾病预测与预防：收集和分析大量的医疗数据，包括患者的病历、症状、基因信息、生活习惯等，预测疾病的发生风险和流行趋势，提前采取预防措施。辅助诊断：医生可以利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和降低成本。制造业：生产过程优化：通过传感器等设备收集生产线上的设备运行数据、工艺参数、产品质量数据等，利用大数据分析技术实时监控生产过程，及时发现生产中的异常情况，优化生产工艺和设备参数，提高生产效率和产品质量。行为、搜索记录等数据，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购买转化率和客单价。供应链管理：对销售数据、库存数据、供应商信息等进行分析，优化供应链流程，实现精准的库存管理、采购决策和物流配送。医疗保健

大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且易出错，大模型能快速分析数据特征，生成符合业务需求的标准，经专家审定后发布使用。元数据管理：在元数据采集时，大模型能基于基础技术元数据和业务样例数据，自动填充其他核心元数据信息，如表的中文名、业务口径数据质量规则。通过分析数据血缘链路和质量校验结果，自动定位数据质量异常的源头，并基于正常业务样例数据自动修复数据中的异常。数据安全管理：基于数据对象的元数据、业务样例数据和企业的数据分级策略，大模型能的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与大模型进行交互，表达数据治理的需求和问题，大模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也能轻松参与到数据治理工作中，提升了数据治理的普及度和参与度。平台功能拓展大模型可变革传统平台功能竖井架构，横向快速拓展新场景。在传统的数据治理平台中，各功能模块相对独立，难以灵活应对新的业务场景。大模型的引入打破了这种局限，能够快速将新的数据治理场景和需求融入到平台中，实现功能的横向拓展，为企业提供更加全面、灵活的数据治理服务。

数据中台是在大数据平台的技术基础上，进一步提供了数据治理、数据服务和业务赋能的全面解决方案。大数据中台与大数据平台的主要区别在于：功能定位不同：大数据平台通常指的是一套技术架构，它提供了数据存储、非结构化的数据资产以及使用这些数据资产的应用，而传统的大数据平台往往只管理关系型数据库中的资产。系统功能的不同：数据中台在大数据平台的基础上，还提供了数据应用集成、数据即服务、模型即服务等额外的系统、处理和分析的能力。它更关注于技术层面的事情，包括研发效率和平台的大数据处理能力。数据中台则是一种数据管理策略和架构模式，它不仅包括数据处理技术，还集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面。数据中台的核心目标是打破数据孤岛，实现数据的高效利用，并提供统一的数据服务和数据分析能力。服务对象和方式不同：大数据平台主要服务于技术人员，需要使用者具备一定的编程能力，更侧重于技术和开发层面。数据中台强调为业务部门赋能，提供自助的、多租户的数据应用开发及发布平台，使得业务人员无需编程能力也能进行数据应用的开发和使用。数据治理和应用资产管理：数据中台提供全局的数据治理机制和数据应用资产管理，管理所有结构化

星环大模型运营平台（SophonLLMOps）是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台，旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。SophonLLMOps打通并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控，以及业务效果对齐提升的全链路流程。

加一等于二，而是通过多维数据碰撞产生指数级价值跃升。值得注意的是，赋能效果取决于数据质量而非数量，研究发现高质量数据模型比大数据量模型准确率平均高23%。从结绳记事到云存储，人类始终在寻找更有效的数据归集与数聚赋能：数字时代的隐形推手清晨醒来，手机闹钟准时响起；通勤路上，导航软件自动规划路线；午休时间，外卖APP推荐了符合口味的餐厅——这些习以为常的场景背后，隐藏着一个不为人知却重要的过程：数据归集与数聚赋能。它们如同数字世界的毛细血管，默默输送着信息养分，支撑起智能社会的运转。数据归集是指从分散源头系统采集、清洗、整合数据的过程。当数据完成归集，数聚赋能便开始展现其魔力。这并非简单的一信息处理方式。数据归集与数聚赋能作为数字化进程的双轮驱动，正在重塑我们的生活方式。它们或许隐匿在屏幕之后，却真实地让城市更智慧、医疗更精准、服务更贴心。理解这个隐形推手的运作机制，不仅有助于我们更好地使用数字服务，更能洞察未来社会的发展脉络。在数据已成为新型生产要素的今天，每个人既是数据的生产者，也是受益者，这或许就是数字文明带给我们的最深刻变革。

数据归集与数据赋能：数字时代的隐形双翼数据归集是指通过系统化方法收集、整理和存储各类数据的过程。现代数据归集呈现出三大特征：首先是全量化，不再依赖抽样，而是尽可能收集全部可用数据；其次是多源化，数据来源从传统的数据库扩展到传感器、社交媒体、物联网设备等；然后是实时化，许多数据可以实现秒级甚至毫秒级的采集更新。当原始数据经过归集整理后，数据赋能便开始了它的魔法。这一过程通过四种主要方式释放数据价值分析能建议"应该怎么做"，比如供应链系统自动生成最优补货方案。某新能源汽车企业通过分析千万条驾驶数据，不仅优化了电池管理系统，还为新车型开发提供了精准需求洞察。数据归集与赋能的协同效应在实践中创造了惊人，实现信号灯智能配时，使主干道通行效率提高25%。这些案例证明，当数据归集做到全面准确，数据赋能才能发挥更多效用。从日常生活到重大决策，数据归集与数据赋能正在重塑世界的运行方式。它们如同隐形的基础设施：描述性分析告诉我们"发生了什么"，如销售报表展示业绩变化；诊断性分析回答"为什么发生"，通过数据钻取发现销量波动的真实原因；预测性分析预判"可能会发生什么"，基于历史数据预测下季度市场需求；处方性

水利大模型是一种以大语言模型为核心，结合水利专业知识进行预训练和微调，通过水利知识图谱强化逻辑，以及水利专业模型耦合进行量化计算赋能，构建的水利专业领域的数据处理、逻辑理解、模型调用和智能决策的行业基于知识图谱强化构建，提升了大模型在水利领域的理解力和任务执行力。此外，水利大模型还能驱动水利专业模型计算寻优技术，实现模型参数的自适应动态优化，提升智能算法寻优效率。同时，还能赋能水利“天空地”监测感知能力的提升，通过水利大模型驱动设备智能运行、监测数据智能汇集处理、监测误差智能识别等功能的实现。大模型。通俗来说，水利大模型是解决计算机如何理解人类关于水利的语言、如何分解水利工作流程、如何运用水利专业数据推理计算、如何按照水利业务逻辑和要素进行展示等问题的辅助决策智能工具与应用。水利大模型具备。5.“可驱动设施装备”：驱动水利设施和装备。水利大模型能够降低水利复杂业务的门槛，减少业务人员重复工作量，为业务决策者提供更全面的决策信息和智能化决策方案建议。通过预训练和微调的行业领域训练范式，以及以下五个方面的行业落地能力：1.“听懂水利话”：理解水利专业语言。2.“会分解水利任务”：分解水利工作流程。3.“可调用水利专业模型”：调用水利专业模型进行计算。4.“可展示推演结果”：展示推演结果

发展，推动国有企业数字化转型，提高产业链核心能力提供重要途径。星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，以引领行业技术发展和助力各行各业数字化转型为使命，经过多年自主研发，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，星环科技助力众多国央企客户实现了数字化转型。此次入选的智慧运营赋能案例适用于地铁集团公司全面数字化转型建设，星环科技基于大数据、容器云和人工智能技术提出智慧轨交大数据云平台解决方案，基于数据云平台TDC实现轨道交通PaaS平台建设，PaaS层提供大数据基础平台、大数据开发工具、智能分析工具等产品。基于大数据团客户充分挖掘并实现了数据应用价值，优化了资源配置，提升了运营效率，增强了服务质量。未来，星环科技还将继续深耕大数据基础软件领域，不断进行技术创新，为央国企数字化转型提供技术支撑，推动央国企数字化转型高质量发展。日前，中国信通院基于“央国企高质量数字化发展赋能计划”前期工作，首次发布“2023央国企数字化产业赋能图谱”，遴选优质企业赋能案例，汇聚创新产业赋能力量，为国有企业数字化转型工作提供参考指导，为

大数据模型是指利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。以下是关于它的详细介绍：目的与作用挖掘信息价值：大数据模型旨在从海量、多样、快速增长的数据中，通过特定的算法和技术，提取、预警系统等。常见类型预测模型：用于预测未来的趋势或行为，例如时间序列分析模型可对未来的销售数据、股价走势等进行预测；回归模型能根据自变量预测因变量的取值。描述模型：用于解释现有数据的规律或特征，像聚类模型将数据分成不同的群体，以发现数据集中的内在结构和规律；关联规则模型用于发现数据之间的关联关系。应用场景金融领域：用于信用评估、风险控制、投资决策等，如通过分析客户的交易记录、信用记录等数据，评估客户的出隐藏在其中的有价值信息和知识，比如消费者的购买偏好、疾病的发病模式等。支持决策优化：依据对数据的分析和理解，为企业、组织或个人提供决策支持，辅助制定更科学、合理的策略，如企业的市场推广策略、医院的治疗方案等。实现预测与推荐：通过学习历史数据中的模式和规律，对未来的趋势、事件或行为进行预测，或者为用户提供个性化的推荐内容。技术实现环节数据采集与存储：从各种数据源，如传感器、社交媒体、日志文件、医疗设备

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...