大数据平台应用方案

大数据平台方案：现代数据管理的核心架构在信息爆炸的时代，数据已成为企业的宝贵资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各类组织面临的重要挑战。大数据平台方案应运而生，它是一套综合性的融合也日益紧密。许多平台开始内置机器学习功能，支持从数据准备到模型训练、部署的全流程，使数据分析师能够更方便地开发智能应用。实施考量因素构建大数据平台需要综合考虑多方面因素。业务需求是出发点，不同行业和处理敏感数据时，要符合相关法律法规的要求。人才团队建设同样关键。大数据平台的有效运用需要数据工程师、分析师和科学家等多角色的协作，组织应当投资于人才培养和跨部门合作机制。大数据平台方案正在成为企业数字化技术架构，旨在解决从数据采集到价值提取的全流程问题。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常包含多个功能层，每层承担不同的数据处理职责。数据采集层负责从各种源头获取数据，包括结构化数据库、半结构化日志文件和非结构化社交媒体内容等。这一层需要解决多源异构数据的实时或批量收集问题。数据存储层是大数据平台的基础设施，采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够水平扩展以容纳PB级甚至EB级数据。现代存储

提供了一整套大数据基础平台和大数据应用解决方案，切实有效的提高了农商行大数据应用和分析能力。案例背景商业银行拥有海量的交易数据，数据是金融的核心。随着大数据技术的不断发展，各银行也开始投身到大数据应用大数据平台困难、科技风险比较高等风险，解决了农商行数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足，分析拓展能力差等问题,同时基于总结三家农商行试点情况，项目组已形成一整套的农商行大数据平台应用解决方案，费用显著降低；六是解决人员技能问题，通过技能培训、大数据场景方案设计与研讨、联合开发等建设省联社和农商行大数据人才队伍；七是促进创新成果共享，先行先试，树立典型，组织大数据应用场景共享；八是统一平台升级维护，省联社负责基础平台升级维护，提供性能优化方案，保障平台稳定运行。平台获“技术创新优秀案例”榜首。江苏农信立足自身实际，加大对云计算、大数据、人工智能、5G等技术的研究和应用，建立大数据DAAS应用平台，实现普惠金融创新与实践。星环科技基于容器的智能大数据云平台实践中，大数据平台是支撑银行业大数据应用的基础。为适应互联网时代银行业务和技术发展形势，全面提升大数据应用、管控和服务能力，江苏省联社及各农商行积极开展大数据技术的探索研究。问题与需求经过调研发现农商行

多模大数据平台解决方案依托大数据基础平台TDH为金融用户提供数据仓库、AI建模、图计算、数据管控等个性化的大数据应用基础资源服务。该平台对基础资源环境进行集约化管理，实现一个多模平台提供离线计算、数据金融多模大数据平台是指基于大数据技术和金融业务需求，集成多种模型和算法的金融数据分析平台。通过采集、存储、处理、分析和应用金融数据，为金融机构和投资者提供数据洞察、决策支持和风险管理等服务。金融多模大数据平台的应用范围广泛，包括金融市场监管、风险管理、投资决策、产品创新等领域。通过利用大数据分析和模型算法，平台可以帮助金融机构提升风险控制能力、提高投资效益，提供更准确的决策支持。星环科技金融行业实现平滑迁移和升级替代。该方案在SQL兼容性、分布式事务、数据处理性能、多模型数据处理、部署与运维等维度上进行了技术创新，具备技术先进性。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，依托大数据与云基础平台金融机构在计算、存储资源的投入以及日常运维投入。星环多模大数据平台已经替代Oracle、IBMDB2、Teradata、CDH、HDP、Elasticsearch等，支持X86和ARM混合架构部署，可

大数据平台方案旨在构建一个高效、可靠、可扩展的大数据处理和分析平台，实现数据的集中存储、快速处理和深度挖掘，为企业的决策制定、业务优化、客户服务等提供有力支持，提升企业的核心竞争力和创新能力。核心运营维护：将平台投入实际业务应用，监控运行状态，定期进行系统升级和功能扩展。成功实施大数据平台的关键因素高层支持：企业领导层的重视和支持是项目成功的基础。团队能力建设：组建一支技术过硬、业务理解深刻的跨部门团队。明确的实施路径：遵循“小步快跑、迭代优化”的原则，逐步实现平台目标。持续的数据治理：建立完善的数据标准、质量控制和安全管理机制。技术与业务融合：将大数据技术与业务场景紧密结合，创造业务价值。设计原则业务需求导向：平台设计和功能开发应基于企业实际业务需求。分布式与弹性架构：采用分布式架构，确保系统的高可用性和可扩展性。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，并遵守数据隐私隐私。平台管理层：负责平台的资源调度、系统监控和日志管理等。实施步骤需求调研与目标设定：深入了解企业的业务需求和数据现状，确定平台的目标。架构设计与技术选型：根据需求设计平台架构，选择合适的技术栈

大数据应用平台是一个集成了数据存储、处理、分析和可视化等功能的综合性系统，旨在帮助企业或组织充分利用大数据资源，从海量数据中提取有价值的信息和洞察，支持决策制定、业务优化和创新。以下是大数据应用平台满意度。支持创新和发展：大数据应用平台为企业提供了丰富的数据资源和分析工具，支持新产品、新服务和新业务模式的创新。提升竞争力和市场地位：通过有效的大数据管理和应用，企业能够在激烈的市场竞争中保持优势，提升市场地位。的一些关键功能和特点：核心功能数据存储与管理：提供高效、可扩展的数据存储解决方案，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，如数据湖、分布式文件系统等。数据集成与清洗：从多种数据源集成数据，并进行数据清洗、转换和预处理，确保数据的质量和一致性。数据处理与计算：支持大规模数据的并行处理和计算，提供分布式计算框架，能够快速处理和分析海量数据。数据分析与挖掘：集成数据分析工具和算法库，支持数据挖掘、机器，进行数据治理，确保数据的准确性和一致性。应用场景商业智能（BI）：帮助企业分析历史数据，生成报告和仪表板，支持业务决策和运营优化。客户关系管理（CRM）：整合客户数据，分析客户行为和偏好，实现精准营销

大数据平台搭建技术方案在当今数据驱动的时代，构建高效可靠的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个完善的大数据技术方案能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定和业务创新。本文将介绍大数据平台搭建的关键技术要素和架构设计思路。平台架构设计大数据平台通常采用分层架构设计，主要包括数据采集层、存储层、计算层、服务层和应用层。这种分层设计遵循"高内聚、低耦合"的原则，每层专注于特定功能，通过，通过高效的图遍历算法揭示数据间的复杂关联，在社交网络分析、推荐系统等领域有广泛应用。平台实施要点在实施大数据平台时，需要充分考虑可扩展性设计。随着数据量增长和业务需求变化，平台应能通过增加节点或升级数据处理和分析能力，包括批处理和流式计算两种主要模式。服务层将底层能力封装成标准API，应用层则直接面向业务需求提供数据产品和服务。核心技术组件分布式文件系统是大数据存储的基石，它能够将海量数据分散存储在至关重要。完善的监控应包括资源使用率、任务执行状态、数据质量等多个维度，并能及时预警潜在问题。大数据平台建设是一个持续优化的过程，需要根据业务需求和技术发展不断调整。成功的平台不仅需要强大的技术支撑，更需要与业务目标紧密结合，才能真正释放数据价值，推动企业创新发展。

大数据应用平台是指能够处理、存储、分析和可视化海量数据的软件工具或服务。这些平台的核心目标是将数据转化为可操作的洞察，以支持企业的决策制定。关键功能数据接入管理：负责配置大数据平台可以接入的数据和服务质量的管理。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和软件资源，确保平台的稳定运行和可扩展性。应用场景商业智能与数据分析：通过收集和分析大量用户行为数据，企业可以更深入地了解共享和交换，并进行数据共享服务的监测，确保数据的安全和合规性。运维管理与服务监测：负责对大数据平台的运行状态进行监控，包括数据接入、存储、加工和共享等服务的监测，通过生成监测报告和报警功能，实现数据质量客户需求，优化产品设计，提升市场竞争力。金融行业：大数据技术可用于风险管理、信用评估、反欺诈、投资决策等多个方面。健康医疗领域：大数据技术可以帮助医疗机构更好地理解和管理疾病，提供更精确的诊断和治疗方案景：大数据帮助训练球队，决定投拍影视作品类型，以及预测比赛结果。安全领域：政府和企业利用大数据技术构建国家安全保障体系，抵御网络攻击，预防犯罪。个人生活：大数据应用于个人生活，分析个人生活行为习惯，提供个性化服务，如共享单车、共享汽车、刷脸支付等。

诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据，实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如，可以基于大数据解决方案开发智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

大数据平台部署方案在当今数据驱动的时代，企业需要处理的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已难以满足需求。大数据平台作为一种能够高效存储、处理和分析海量数据的解决方案，正成为各类组织的技术基础设施。本文将介绍大数据平台的基本部署方案，帮助读者理解其核心要素和实施路径。大数据平台部署的首要步骤是需求分析与规划。这一阶段需要明确业务目标、数据类型、处理规模和预期性能指标。不同类型的数据（结构化、半持久化，而管理节点则协调整个集群的运行。云部署方案则提供了弹性伸缩的优势，能够根据负载动态调整资源，降低初期投资成本。在软件架构方面，主流大数据平台通常采用分布式系统设计。核心组件包括分布式文件系统计算等多种计算模式，满足不同场景下的分析需求。数据采集与集成是大数据平台的关键环节。现代企业数据来源多样，可能包括数据库日志、传感器数据、社交媒体流和事务记录等。部署方案需要包含数据摄取工具，能够从可维护性，降低未来升级的复杂度。同时，团队技术能力的培养和知识积累同样重要，确保组织能够充分发挥平台价值。在实施大数据平台部署时，没有放之四海而皆准的方案。每个组织都需要根据自身业务特点、技术能力和

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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。