哪个大数据平台好用吗

国内好用的大数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步和商业发展的重要力量。国内大数据平台经过多年发展，已经形成了较为完善的生态系统，能够满足不同规模企业和机构的数据处理需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能，为用户提供一站式的大数据解决方案。平台核心功能优秀的大数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统，能够处理海量结构化与非分析与机器学习组件，为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型的全套工具。技术特点分析国内主流大数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心，如生态系统组件，在此基础上进行了深度优化和本土化中文文本处理的支持，在自然语言处理方面具有本土优势。应用场景举例大数据平台在各行各业都有广泛应用。在互联网行业，平台被用于用户行为分析、个性化推荐和广告精准投放。金融领域则利用这些平台进行风险控制、反欺诈和信用评分。政府部门使用大数据平台进行城市管理、舆情监测和公共服务优化。制造业企业则应用平台实现供应链优化、设备预测性维护和质量控制。不同行业的应用场景对平台功能提出了差异化需求，促使平台提供商

好用的大数据平台有哪些？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求，各类大数据平台应运而生，为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的分布式，支持从云端到边缘设备的全栈数据处理。无论技术如何变化，好用的大数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值，同时保持灵活性以适应未来挑战的解决方案。解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点，帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先，开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展，源代码公开可自由修改、用于机器学习的库等，共同构成了一个完整的大数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭，但灵活度高，能够满足各种定制化需求。其次，云端大数据服务平台近年来发展迅速，成为许多企业的首选。这类平台由各大云服务商提供，将复杂的大数据技术封装成简单易用的服务，用户无需关心底层基础设施的维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析的全套工具链，并且能够根据工作负载自动扩展资源，按实际使用量计费，大大减少

有哪些好用的数据治理工具吗？在当今数据驱动的商业环境中，数据治理已成为企业不可或缺的管理实践。良好的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，从而支持企业做出更明智的决策。那么，市场上有哪些实用的，如数据质量问题的跟踪与解决、数据访问请求的审批、数据标准变更管理等。这些工具促进跨部门协作，确保数据治理政策和流程得到有效执行。一些综合性的数据治理平台整合了上述多种功能，提供端到端的数据治理解决方案。这类平台通常具有高度可配置性，可以根据企业的具体需求定制数据治理框架、政策和流程。它们还提供仪表板和报告功能，帮助管理层了解数据治理的成效和投资回报。选择合适的数据治理工具需要考虑多方面因素，包括数据治理工具可以帮助企业实现这一目标呢？本文将为您介绍几类常见的数据治理工具及其功能特点。首先，数据质量管理工具是数据治理体系中的核心组成部分。这类工具通常具备数据清洗、标准化、去重和验证等功能。它们能够自动检测数据中的错误、不一致和缺失值，并提供修复建议。一些工具还能建立数据质量规则和指标，持续监控数据质量变化，生成质量报告，帮助组织了解数据健康状况。这类工具特别适合那些数据来源复杂、数据量大的

建设企业级数据平台，首先需要了解企业数据，确认管理需求，并选择一个数据管理架构。那么面对纷繁复杂的数据来源，多元化的数据结构，以及他们的管理使用需求，企业数据平台建设该从何处入手呢？哪个数据管理架构计算引擎需要基于实时计算平台，如开源的Flink或星环科技自研的Slipstream，通过实时引擎来对接机器学习、可视化分析和实时调度类应用。—数据集市（DataMart）—数据集市是一个有针对性的实现起来更容易且更快速。到了大数据时代，虽然企业数据仓库和数据湖在各个企业都已经普及，但是每个部门自身也有对业务数据进行处理分析统计的需求，而且不涉及到和其他数据交互，因此特定的部门不希望在数据量大的按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析（从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。初创建数据湖的目的是应对数据仓库无法处理数量、速度和种类不断增加的大数据的情况。虽然数据湖比数据仓库慢，但它们的价格也更低廉，因为在采集之前几乎不需要数据准备。与数据仓库或数据集市不同的是，数据湖上存储原始数据，通常为PB级别，一般没有复杂的业务建模，主要

如何创建一个大数据平台？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业获取洞察、优化决策的重要基础设施。构建一个有效可靠的大数据平台并非易事，需要综合考虑技术架构、数据处理流程和业务需求。本文将简要介绍创建大数据平台的关键步骤和考量因素。理解大数据平台的基本构成大数据平台的核心目标是收集、存储、处理和分析海量数据。一个完整的大数据平台通常包含以下几个关键组件：数据采集层负责从各种来源获取数据，包括数据库、应用程序日志、传感器、社交媒体等。这一层需要处理不同格式和协议的数据输入，确保数据的完整性和及时性。数据存储层是大数据平台的基础，需要能够容纳结构化、半结构化和非结构化数据。现代大数据存储方案适应不同场景。数据分析层提供查询、机器学习和可视化工具，使业务用户和数据科学家能够从数据中提取价值。这一层直接面向用户，需要平衡灵活性和性能。构建大数据平台的步骤明确业务需求是开始。不同行业和应用场景对大数据平台的要求差异很大。清晰定义平台要解决的问题和预期成果，有助于后续技术选型和架构设计。设计系统架构需要考虑数据规模、处理延迟要求和分析复杂度。常见架构各有优缺点。架构设计应预留扩展空间，以适应

如何创建一个大数据平台？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业获取洞察、优化决策的重要基础设施。构建一个高效的大数据平台并非易事，需要综合考虑技术架构、数据处理流程和实际业务需求。本文将为您解析创建大数据平台的关键步骤和核心要素。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由多个层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源。这一层可以采用物理服务器或云服务方式部署。中间层是数据管理层，负责数据的采集、存储和处理。上层是应用层，提供数据分析、可视化和服务化能力。数据采集是大数据平台的首要环节。现代企业数据来源多样，包括业务数据库、日志文件、传感器数据、社交媒体等。平台需要支持批量导入和实时流式接入两种方式。对于结构化数据，可以直接从关系型数据库抽取；对于半结构化和非结构化数据，则需要专门的采集工具进行预处理。数据处理与存储技术数据存储是大数据平台的核心。传统关系型数据库难以应对海量数据的挑战，因此大数据平台通常采用分布式文件系统和NoSQL数据库相结合的方式。分布式文件系统适合存储原始数据，提供高吞吐量的访问能力；而NoSQL数据库则针对特定查询模式优化，能够

出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，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，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据适合对历史数据进行离线分析，而流处理则能够实时处理不断产生的数据流。现代大数据平台通常同时集成这两种计算模式，以满足不同场景的需求。资源管理与调度系统扮演着"操作系统"的角色，它负责协调底层硬件资源，为

大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台TDH是星环科技自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据，是目前大数据领域对SQL标准支持较为完善的产品之一。从2015年开始，TDH就已较早地在大数据行业中支持分布式事务，保证数据的一致性和准确性，并将分布式事务处理能力用于数据仓库等核心数据业务系统中。TDH采用容器技术来部署、调度和管理，从而可以适配更复杂的异构硬件资源以及降低系统的运维难度，是行业内较早实现基于容器技术管理大数据基础软件的产品。2018年3月，TDH5.1成为全球第一个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据平台。从2020年开始TDH平台支持多模型数据统一分析技术，开发者可以使用SQL来统一分析在多个存储引擎里面的数据，打通不同数据库之间的数据孤岛。TDH中包含

-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空大数据平台的选型需要考虑以下几个方面：数据规模：需要考虑平台能够处理的数据量大小和速度。数据来源：需要考虑数据的来源，例如是否需要持多来源数据的异构化整合。数据处理能力：需要考虑平台的数据处理能力，数据备份和恢复方案等。成本和ROI（投资回报率）：需要考虑平台的成本和ROI，例如平台的部署、维护和升级成本，以及平台带来业务收益。基于以上因素，可以选择适合自身需求的大数据平台。星环大数据基础平台，例如支持的数据处理算法和运行效率。数据存储和访问：需要考虑平台的数据存储和访问能力，例如支持的数据存储格式和访问方式，以及数据的可扩展性。安全性和靠性：考虑平台的安全性和可靠性，例如支持的安全控制方式地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...