大数据平台所需费用

大数据平台费用在数字化转型浪潮中，大数据平台已成为企业不可或缺的基础设施。无论是初创公司还是大型企业，都在考虑如何构建或使用大数据平台来支持业务决策。然而，大数据平台的费用构成复杂，涉及多个层面的成本，需要企业全面考量。大数据平台的费用首先体现在基础设施投入上。传统自建模式需要企业购置服务器、存储设备和网络设备，这些硬件成本往往占据初期投资的很大比例。除了硬件采购，数据中心建设或租赁费用也费用是大数据平台的另一项重要支出。不同的大数据处理框架、数据库系统和分析工具采用不同的授权模式，有的按节点收费，有的按数据量计费，还有的开源软件虽然免费但需要专业团队维护。企业需要根据自身技术能力和业务。这些措施虽然不直接表现为平台费用，但会增加总体拥有成本。此外，数据质量管理和元数据管理也需要专门的工具和人力投入。大数据平台的隐性成本包括学习曲线和机会成本。新技术引入需要员工培训和时间适应，期间可能影响业务效率。平台选择不当导致的迁移成本或锁定效应也会带来长期财务影响。企业在规划时应评估这些潜在风险，避免未来产生不必要的额外支出。优化大数据平台费用的方法包括合理规划资源需求、采用混合架构平衡性

育部发布的职业技能等级证书考核成本上限的基础上，结合区域实际，对大数据平台管理与开发职业技能等级证书的考核费用进行了核算。在征询相关试点院校意见的基础上，提交专家开展专项论证，经上海市职业院校1+X证书专委会审核公示并报市教委相关职能处室备案，现将大数据平台管理与开发职业技能等级证书考核费用标准（本价格仅适用于上海市）公告并发布。证书名称：大数据平台管理与开发职业技能等级证书。初级证书考核费用标准：350元；中级证书考核费用标准：350元；高级证书考核费用标准：350元。星环信息科技（上海）股份有限公司2022年12月05日

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项。同时，还会采集一些外部数据，如医保政策数据、药品信息更新数据等，以完善数据体系。数据存储层由于医疗数据的规模巨大且数据类型多样，需要采用多种存储方式。对于结构化数据（如患者基本信息、医疗费用明细等数据加密技术至关重要。在数据存储和传输过程中，采用高级加密标准（AES）等加密算法，确保数据的安全性。访问控制技术通过设置用户权限，限制医护人员、管理人员和研究人员只能访问其工作所需的数据范围。例

成本结构，帮助读者理解这一投资的价值与回报。数据中台的整体费用构成复杂，通常可分为前期建设成本、中期运营成本和后期维护成本三大类。前期建设成本主要包括基础设施投入、软件许可费用和系统集成费用。基础设施投入涵盖服务器、存储设备和网络设备等硬件资源，这部分费用根据企业规模和数据量差异较大。软件许可费用则涉及数据集成工具、数据开发平台、数据资产管理系统的使用权购买。系统集成费用往往容易被低估，它包括了将数据中台与企业现有系统对接所需的技术服务费。人力成本在数据中台费用结构中占据重要位置。一个完整的数据中台团队通常需要数据架构师、数据工程师、数据分析师和数据治理专家等多类人才。这些专业人才的薪资数据中台费用在数字化转型浪潮中，数据中台已成为众多企业提高数据管理能力的重要选择。然而，对于许多初次接触这一概念的企业管理者而言，数据中台建设涉及的费用构成常常令人困惑。本文将系统性地解析数据中台的水平显著高于普通IT人员，且市场上此类人才供不应求，进一步推高了人力成本。值得注意的是，数据中台建设不是一次性项目，而是持续优化的过程，因此这部分人力投入是长期性的。云服务模式的出现为数据中台费用结构带来

采购大数据平台是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，包括平台的功能、性能、安全性、成本以及供应商的支持能力。以下是一些关键步骤和建议，帮助企业在采购大数据平台时做出明智的决策。明确需求业务需求分析：与业务部门合作，明确大数据平台需要支持的业务场景和分析需求。例如，是否需要支持实时数据处理、批量数据处理、数据挖掘、机器学习等。技术需求分析：确定平台的技术要求，如数据存储容量、计算能力、数据传输速度、支持的数据格式等。评估供应商技术能力：评估供应商的技术实力，包括平台的稳定性和性能优化能力。支持服务：了解供应商提供的技术支持和服务，如培训、维护、升级等。案例参考：查看供应商的成功案例，了解其在类似项目中的表现。考虑数据治理和安全数据治理：选择支持数据治理的平台，如元数据管理、数据质量管理、数据血缘分析等。数据安全：确保平台具备强大的数据安全功能，如访问控制、数据加密、审计日志等。成本评估初始成本：评估平台的购买成本，包括软件许可费、硬件设备费等。运营成本：考虑平台的运营成本，如维护费用、人员培训费用、能源消耗等。试用和测试试用：如果可能，申请试用版本，进行实际操作和测试，验证平台是否

。开发费用则取决于平台定制化程度，包括系统架构设计、接口开发和功能实现等工作量。人力成本估算专业团队是大数据平台成功运行的保障，人力成本主要包括设计咨询费、实施开发费和运维费。设计咨询阶段需要资深架构师大数据平台搭建报价解析：成本构成与影响因素在数字化转型浪潮中，大数据平台已成为企业提高竞争力的关键基础设施。对于许多计划建设大数据平台的企业而言，了解项目报价构成是决策过程中的重要环节。本文将客观分析大数据平台搭建的成本结构和影响因素，帮助读者建立合理的预算预期。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、存储层、处理层、分析层和应用层。数据采集层负责从各类数据源获取信息，包括分析结果可视化或集成到业务系统中。硬件成本构成硬件投入是大数据平台的基础支出，主要包括计算节点、存储设备和网络设备三大部分。计算节点的配置和数量取决于数据处理需求，通常需要多台高性能服务器组成集群进行需求分析和方案设计。实施开发阶段需要大数据工程师、后端开发人员和前端开发人员协同工作。平台上线后，还需要专职运维人员进行日常监控、性能优化和故障处理。根据项目规模不同，人力成本可能占总投入的30

，实施难度和成本就越高。现有IT基础设施状况同样影响显著。如果企业已有较完善的数据仓库或大数据平台，可能只需进行改造升级而非从零建设；反之，则需要更多基础投入。此外，数据质量水平也不容忽视，原始数据质量越数据中台实施费用在数字化转型浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理和价值挖掘的核心平台，正受到越来越多企业的关注。然而，许多企业在考虑建设数据中台时，首先面临的问题就是实施费用。数据中台的建设成本并非，但可能需要更多的定制开发投入；商业软件则通常按处理器核心数或数据量阶梯收费。其次是硬件基础设施费用，包括服务器、存储设备、网络设备等，这部分成本与企业数据规模和处理需求直接相关。专业服务费用是另一大升级扩容费用。影响成本的关键因素数据中台实施费用的高低受多种因素影响。企业数据规模是最直接的变量，数据量越大，所需的存储和计算资源自然越多。业务复杂性也至关重要，涉及的业务线越多、数据关联关系越复杂一个简单的数字，而是由多种因素共同决定的复杂体系。数据中台费用构成数据中台的实施费用通常可以分为几个主要部分。首先是软件许可费用，这部分取决于所选技术方案的开源或商业性质。开源软件虽然免去了许可费用

企业大数据平台是指企业所拥有的大规模数据的集中管理和分析的平台。它集成了各种数据源的数据，并通过数据挖掘、数据分析和器学习等技术，提供企业决策所需要的洞察和见解。企业大数据平台可以帮助企业快速进行决策，提高效率和竞争力。企业大数据平台包括数据收集、存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，典型的技术架构包括数据仓库、ETL和数据分析工具。为了满足企业需求，大数据平台可能需要自定义或者扩展包括挖掘：借助高级分析技术，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，企业大数据平台可以对庞大的数据进行深入挖掘和分析，并发现隐藏在数据中的规律和洞察。决策支持：企业大数据平台能够提供决策所需的实时、准确的信息和需要支持快速增加新的数据源、增加数据处理能力和增加用户量等需求，备良好的可扩展性。企业大数据平台可以帮助企业更好地利用和管理大规模的数据，提供有力的决策支持和洞察，并提高企业的运营效率和竞争力。星环大数据基础平台-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

及相关说明的通知》（教职成厅函〔2020〕11号）文件要求，大数据平台管理与开发职业技能等级考核费用成本说明如下。一、考核方式大数据平台管理与开发技能等级考核分为理论知识与实践技能操作两部分。初、中•次；中级：350元/人•次；高级：350元/人•次。四、收费明细（见下表）大数据平台管理与开发职业技能等级证书（初级、中级、高级）序号项目费用备注1题库建设60元/人2组卷30元/人3试卷印刷0元）909090实操机试（分钟）90120180二、考核内容大数据平台管理与开发（初级）：主要面向大数据初级开发、大数据采集开发、大数据平台初级运维管理等工作岗位。初步掌握大数据核心思想、以及大数据技术生态圈中的核心技术，能够按照项目要求，独立完成简单的开发、组件运维、平台监控管理等工作任务。大数据平台管理与开发（中级）：主要面向大数据中级开发、大数据采集开发、大数据分析处理、大数据平台维护管理等工作岗位。基本掌握大数据各项核心技术组件，并对各个组件的使用与开发有一定的积累，能够胜任大数据基础开发、大数据分析处理、大数据平台管理等工作任务。大数据平台管理与开发（高级）：主要面向大数据高级开发、大数据平台管理

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...