大数据结合大模型

隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习：能够在不共享原始数据的情况下，让多个参与方协同训练模型。通过联合多个数据源的力量，联邦学习能够提升模型的性能，同时避免了数据泄露的风险。这种技术在金融、医疗、互联网等领域具有广泛的应用前景，能够推动

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，利用算法构建预测模型和推荐系统等。可视化与决策支持：将分析结果以可视化的形式，如图表、地图、仪表盘等展示给用户，帮助用户理解和解读分析结果，同时结合业务场景，提供智能化的决策支持服务，如自动推荐、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

在大数据领域探索、积累长达10年的星环科技，基于在SQL编辑器的多年积累，结合大语言模型，推出了星环科技大数据分析大模型SoLar求索。用户可以通过自然语言，生成可成功执行的SQL或Cypher，可以使用自然语言描述业务需求，方便对多张数据表进行关联，并使用各种星环科技大数据分析平台提供的函数进行分析计算，让数据库查询平民化。其次，可以使用自然语言描述涉及多种数据模型的复杂业务需求，借助星环科技大数据平台特有的多模型技术，对不同模态如图数据、文本数据、结构化数据等的数据进行关联分析和展示。同时，为了保障生产可用和避免大语言模型的“幻觉”问题，星环科技Solar求索还为客户提供了交互式数据，从而快速获取查询的结果，能够快速降低用户的使用门槛。星环科技此次发布的SoLar求索，将作为数据查询和分析的智能副手，为数据工程师、数据科学、业务人员等提供更好的使用体验。这些非大数据分析的专业用户，可以利用SoLar求索，在不需要学习和掌握数据库编程语言的前提下，可以使用自然语言自由地按需查询数据。星环科技的数据分析大模型SoLar求索包含多个数据分析大语言模型。本次展示的是自然语言进行数据

大模型通常指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型，计算需求低，体积小，训练和推理速度快。特点大模型：强大的性能和泛化能力：能够更精确地拟合复杂的数据分布，在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能和准确度，可适应一系列不同类型的任务。高预测能力：能在大数据集上捕捉更多细节和模式，从而提供更准确的预测和决策支持。训练和推理成本高：由于参数量巨大，训练时间长，需要大量的时间和计算资源投入，对硬件要求高，部署和维护成本也较高，包括计算资源、存储空间以及专业人员的维护费用等。小模型：轻量化和高效性：参数量少，计算需求低，训练和推理速度快，可在资源有限的设备和环境中使用，如移动设备、嵌入式系统等，适合对实时性要求高的应用，能够快速响应。低成本：训练

一、大数据平台与财务大模型的结合在数字化转型的背景下，大数据平台与财务大模型的结合成为企业提升财务管理效率和决策质量的重要手段。通过大数据平台，企业可以高效地采集、存储和处理海量财务数据，而财务大模型则利用这些数据进行智能化分析和预测。二、财务大模型的特点数据驱动：财务大模型以大数据为基础，通过对海量财务数据的分析和挖掘，揭示数据背后的规律和趋势。智能化：借助人工智能技术，财务大模型能够自动学习，并建立数据资产管理制度。这有助于企业更好地管理和利用数据资产，提升数据的价值。七、技术整合与人才短缺技术整合是部署大数据平台和财务大模型的关键挑战之一。企业需要通过API和中间件实现不同技术之间的变化及时调整分析结果和决策建议。三、财务大模型的应用场景财务预测与规划：根据历史财务数据和市场趋势，对企业未来的收入、成本、利润等进行预测，帮助企业制定预算和战略规划。风险评估与控制：实时监测企业的财务风险指标，如偿债能力、流动性风险、信用风险等，及时发现潜在的风险因素。四、技术集成与平台支持构建以人工智能大模型为核心的智能中台，提供数据处理、分析、推理和生成的一体化服务。通过API和微服务架构

大模型和数据治理结合：智能时代的双轮驱动在人工智能技术迅猛发展的今天，大型预训练模型（简称"大模型"）已成为推动技术进步的重要引擎。与此同时，数据治理作为确保数据质量、安全与合规的关键环节，正日益受到重视。二者的有机结合，不仅能够提高人工智能系统的性能与可靠性，还能为数字化转型提供坚实基础。大模型对数据治理的新需求大模型之所以"大"，不仅体现在参数规模上，更体现在其对海量训练数据的依赖。一个成熟资产中的潜在价值，优化数据利用策略。大模型与数据治理的结合代表了人工智能发展从单纯追求规模向注重质量与责任的转变。这种结合不仅是技术层面的融合，更是智能时代发展理念的升级。只有建立在良好数据治理基础上的的大模型往往需要消化互联网规模的文本、图像或其他形式的数据。这种规模的数据需求为传统数据治理带来了全新挑战。数据质量问题在大模型训练中尤为突出。模型输出质量直接受训练数据质量影响，含有偏见、错误或如何赋能大模型完善的数据治理体系能够为大模型开发提供多方面支持。在数据采集阶段，明确的数据来源记录和权限管理可以确保训练数据的合法性。建立数据质量标准并实施严格的质量控制流程，能够有效提高训练数据集的

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的机会和创新点。实时数据分析：结合流处理技术，能够对实时产生的数据进行即时处理和分析，如实时监控、实时预警、实时推荐等，满足企业对实时数据的需求。人工智能与机器学习：大数据湖中的海量数据为人工智能和机器的可追溯性。计算层：支持多种大数据计算引擎，用户可以根据不同的业务场景选择合适的计算引擎进行数据处理。接口层：提供丰富的接口和工具，方便用户与大数据湖进行交互。包括SQL查询接口、RESTfulAPI在大数据湖中获取所需的数据，进行联合分析和决策，提高企业的整体运营效率。数据治理与安全数据治理：建立完善的数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的管理。通过制定数据标准，确保数据的一致性访问和处理数据，防止数据泄露和滥用。发展趋势与云计算的深度融合：越来越多的企业将大数据湖部署在云端，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低建设和运营成本。智能化管理：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据

定制开发，提供知识构建、知识建模、知识问答系统构建等服务。星环求索大数据分析大模型-TranswarpSoLar大数据分析大模型SoLar“求索”是一款针对大数据行业全生命周期各种场景的大数据领域大模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调大模型。“求索”大模型具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力；用户只需使用自然语言，就能利用“求索”大模型获取所需的数据分析、展示和报告。-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大语言模型技术，提供一站式、全流程解决方案。帮助客户高效地创建业务场景并进行系统星环大模型相关产品星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面

解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是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。在当今数字化时代，数据如同源源不断的洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂、大数据模型的优势（一）精准预测与决策支持在当今竞争激烈的商业环境中，大数据模型凭借其强大的数据分析能力，为企业提供了精准的预测和决策支持，成为企业在市场浪潮中破浪前行的有力武器。（二）个性化服务与体验

数据库与大模型结合协同发展的趋势：模型接口标准化：随着大模型在数据库中的应用增多，模型接口标准化成为一大趋势。这不仅降低了开发成本，还提高了不同数据库系统与大模型之间的互操作性和可移植性，推动大模型数据库的精确匹配形成对比。向量数据库的进一步发展将推动数据库与大模型在处理海量数据和实现快速检索方面的深度融合。数据安全和隐私保护：大模型与数据库的紧密结合使数据安全和隐私保护变得尤为重要。数据库需要在数据管理领域的广泛应用。向量数据库的崛起：向量数据库因其高效的相似度搜索和多模态数据处理能力，成为大模型基础设施的重要组成部分。它不仅能存储和处理非结构化数据，还通过近似查询提供模糊匹配结果，与传统强化安全措施，确保处理敏感数据时符合隐私保护要求。这可能涉及采用先进的加密技术、访问控制和数据匿名化处理。数据库性能与易用性的提升：大模型的引入提升了数据库的性能和易用性。通过自然语言处理技术，大模型可将用户的自然语言查询转化为数据库操作，提高数据库的易用性。同时，大模型还在SQL查询优化方面发挥作用，减少查询响应时间，提高数据库的吞吐量。

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...